Protegendo a saúde da rede elétrica com inspeção de linhas de energia por drones

Um sensor na rede elétrica capta um estranho sinal de corrente ou voltagem. O que está acontecendo e isso causará uma queda de energia? Normalmente, um trabalhador de serviços públicos deve viajar pessoalmente para verificar. Pesquisadores do Laboratório Nacional de Oak Ridge do Departamento de Energia desenvolveram um novo sistema automatizado de inspeção por drones que pode responder rapidamente a comportamentos incomuns na rede elétrica, especialmente em áreas remotas que são difíceis para um trabalhador alcançar.

O ORNL demonstrou a nova abordagem em uma instalação de treinamento para trabalhadores de linhas de energia de propriedade da parceira de serviços públicos EPB de Chattanooga, no Tennessee. Uma gravação de sons de estalo, como aqueles feitos por um arco de eletricidade superaquecida, deu início ao exercício. Em instantes, um drone decolou, seguindo coordenadas de GPS para verificar se havia problemas.

Pairando perto de linhas de energia, o drone filmou o equipamento com uma pequena câmera e então chamou outros drones carregando sensores acústicos de alta resolução, sensores de radiofrequência ou outros equipamentos especializados. Os drones transmitiram ao vivo sua inspeção de volta para o centro de comando do EPB e para o Laboratório de Operações e Análise de Rede do ORNL em Knoxville. Os sensores montados no drone podem coletar informações suficientes para que a concessionária decida se deve despachar um caminhão-caçamba para manutenção urgente para evitar uma queda de energia.

A demonstração provou que os humanos não precisam estar diretamente envolvidos com esse nível de monitoramento de grade, disse o pesquisador-chefe Peter Fuhr, que também lidera o grupo Grid Sensing and Communications no ORNL. Sensores baseados em drones podem identificar problemas mais rapidamente.

A EPB está interessada em implementar a abordagem porque o reconhecimento preciso e precoce de mau funcionamento da linha elétrica pode evitar interrupções e economizar dinheiro.

“A maior oportunidade é identificar falhas iminentes em equipamentos”, disse Jim Glass, vice-presidente assistente de Operações de Rede Inteligente da EPB. “Assim como com sua saúde, se você detectar problemas cedo, poderá corrigi-los com menos despesas e dificuldades. Abordar problemas proativamente antes que os clientes experimentem interrupções proporciona um benefício tremendo.”

A inspeção automatizada por drones e sua tecnologia são parte de um projeto colaborativo chamado Autonomous Intelligent Measurement Sensors and systems, ou AIMS. Pesquisadores do ORNL desenvolveram o sistema para usar comunicações máquina a máquina para detectar problemas automaticamente, gerar ordens de serviço e coordenar a inspeção por drones de vários estágios de equipamentos de transmissão elétrica. O projeto também suporta o processamento de dados e imagens de drones para que sejam úteis na tomada rápida de decisões.

A AIMS personaliza drones, sensores e software prontos para uso, juntamente com novas tecnologias, algoritmos e protocolos automatizados desenvolvidos pela ORNL. Usar tecnologia comercial quando possível torna a abordagem prática e acessível para fornecedores de eletricidade.

“Isso é completamente novo para o mundo dos serviços públicos”, disse Fuhr. “Ninguém montou isso como um sistema holístico antes. Estamos pegando esses componentes e operando-os de uma forma muito diferente, adaptando a matemática, o hardware e o software às necessidades dos serviços públicos.”

Nos casos em que os produtos disponíveis comercialmente não eram acessíveis para uso em um sistema de utilidade pública, a equipe do ORNL projetou uma nova tecnologia. Por exemplo, câmeras ultravioleta para os drones custavam US$ 25.000 e pesavam 10 libras. Os pesquisadores do ORNL inventaram uma combinação de sensor de luz visual/ultravioleta/invisível que custa menos de 1% do custo e pesa menos de uma libra, disse Fuhr.

Veja como o processo de inspeção funciona: Sensores montados em linhas de energia e transformadores por toda a rede acionam o processo quando coletam informações. O sistema de gerenciamento centralizado da concessionária pode comparar automaticamente essas leituras de corrente e tensão com formas de onda na Grid Event Signature Library, um vasto repositório do DOE de dados de rede mantido pelo ORNL.

Quando atividade irregular é identificada, uma unidade de controle de solo pode ser automaticamente direcionada para enviar um drone de reconhecimento de uma subestação elétrica. O sistema pode decidir qual drone está mais próximo com o alcance e a carga de bateria apropriados.

O drone de reconhecimento usa coordenadas de posicionamento global para localizar e verificar a área com um sensor de radiofrequência, câmeras visuais e infravermelhas e um detector de som simples. O drone pode monitorar sua própria bateria, desviar de obstáculos como árvores e linhas de energia, registrar leituras e transmiti-las em tempo real usando redes sem fio ou celulares — ou, no caso da demonstração, via rede de fibra óptica da EPB.

Com base nas informações coletadas pelo drone de reconhecimento, o sistema de controle de solo pode enviar outros drones equipados com capacidades de inspeção mais especializadas. Fuhr compara o drone de reconhecimento a uma enfermeira de triagem de pronto-socorro.

“Você aparece na admissão do pronto-socorro, onde uma pessoa avalia sua condição e decide se você precisa de um especialista”, ele disse. “Isso funciona da mesma forma. O olheiro decide que tipo de medição é necessária com base na existência de arco elétrico, fusível quebrado ou ramificação em uma linha de energia.”

Dados do sensor dos drones, bem como sua localização e status operacional, podem ser retransmitidos para o sistema de controle central em tempo real. Pesquisadores estão trabalhando em maneiras para que esse processamento ocorra perto do drone, como em uma subestação, reduzindo o consumo da bateria, bem como o risco de comunicações interrompidas. A comunicação baseada em quantum gerará chaves aleatórias que criptografam o acesso aos dados do sensor e protegem os controles do drone, acrescentou Fuhr.

Embora essa abordagem de inspeção seja projetada para operar independentemente da intervenção humana, uma função de substituição integrada permite que uma pessoa pouse os drones imediatamente ou os envie de volta aos seus carregadores.

A pesquisadora do ORNL Elizabeth Piersall adaptou os componentes do sensor e desenvolveu software de controle para o drone e as câmeras. Ela também criou algoritmos para reconhecer perigos para equipamentos de energia que são visíveis no feed de vídeo.

“Queremos entender como usar esses sensores para identificar com precisão o arco ativo, mesmo ao lidar com resolução potencialmente ruim e vibração do motor de sensores e drones acessíveis”, disse ela. Para treinar esses modelos, Piersall conseguiu usar um vasto acervo de vídeos de drones feitos durante inspeções de rotina de linhas de energia por meio de uma parceria anterior da EPB com a Universidade do Tennessee em Chattanooga.

Fuhr prevê uma frota de drones, cada um equipado com uma capacidade de detecção diferente, em espera em carregadores sem fio em subestações. A EPB tem cerca de 100 subestações cobrindo 600 milhas quadradas de área de serviço, mas Glass disse que prevê equipar as 20 maiores subestações primeiro e depois adicionar mais conforme necessário. Equipar subestações com os drones acessíveis que a ORNL identificou seria muito mais econômico do que o custo de enviar trabalhadores de linha treinados em um caminhão de caçamba para verificar linhas elétricas e equipamentos distantes.

Glass disse que a EPB tem interesse igual em usar drones para inspeção de linhas de rotina e de emergência após tempestades. “O primeiro passo nos esforços de restauração após um grande evento climático é avaliar onde estão os danos mais severos, e os drones podem ser uma grande vantagem nisso.”

Piersall observou que, embora as concessionárias tenham milhares de sensores estacionários na rede, eles não oferecem uma maneira fácil de ver equipamentos elevados de perto enquanto estão operando. “Isso fornece uma perspectiva sobre as informações que os especialistas em concessionárias podem não ter de outra forma”, disse ela. “Não estamos apenas encontrando uma maneira melhor de fazer algo que já pode ser feito. Estamos fornecendo uma nova capacidade.”

Os pesquisadores do ORNL Gary Hahn, Ali Ekti, Bill Monday, Jason K. Richards e Ozgur Alaca e as estudantes da Universidade do Tennessee Emma Foley e Stephanie Tomasik também contribuíram para a pesquisa.