Інтелектуальна система побудови векторних діаграм електричних кіл

Abstract

Векторні діаграми – потужний інструмент для візуалізації та розуміння розподілу струму, напруги та потужності в електричних системах. Під час війни Росії проти України наша енер- гетична галузь стала дуже вразливою до атак ворога, а отже, потребує швидкого та ефективного відновлення. Фахівцям-енергетикам бракує програмних засобів для роботи з енергосистемою, а в період розвитку штучного інтелекту створити такі засоби не так важко. Наприклад, знайомим спеціалістам часто доводиться будувати векторні діаграми – засоби для візуалізації та розуміння розподілу струму, напруги та потужності в електричних системах. Використовуючи поєднання фреймворків для роботи зі штучним інтелектом та створення графічної оболонки, можна досягти бажаного результату за кілька місяців, зробивши водночас корисну справу для нашої перемоги. Серед запропонованих засобів для створення інтелектуальної системи побудови векторних діаграм розглянуто модель YOLO (на основі фреймворку Pytorch) та фреймворк QT. Роль штучного інтелекту полягає у розпізнаванні електричних елементів у колах та їхніх з’єднань один з одним. Створення інтерфейсу користувача не менш важливе, його вже у багатьох місцях впроваджено за допомогою QT. Поки що не існує жодного спеціалізованого програмного засобу для вирішення проблем ручної побудови векторних діаграм, але запропоновані підходи вже використовують для його створення. У системі застосовано модель Yolov5 для розпізнавання електричних елементів на схемі. Модель натренована на більш ніж 150 зображеннях та здатна розпізнавати нарисовані власноруч схеми. Розпізнавання запускається як окремий процес з основної програми, написаної мовою C++. Ця частина системи обробляє вхідні дані від Yolo, зберігає в зручному форматі, створює інтерфейс користувача та зображає результат у вигляді векторної діаграми. Phasor diagrams are a powerful tool for visualizing and understanding the distribution of current, voltage, and power in electrical systems. During Russia's war against Ukraine, our energy industry has become very vulnerable to enemy attacks, and therefore needs a quick and effective recovery. Energy specialists lack software tools for working with the power system, and in the period of development of artificial intelligence, creating such tools is not so difficult. For example, familiar specialists often have to build vector diagrams - tools for visualizing and understanding the distribution of current, voltage and power in electrical systems. Using a combination of frameworks for working with artificial intelligence and creating a graphic shell, you can achieve the desired result in a few months, and at the same time do a useful thing for our victory. The YOLO model (based on the PyTorch framework) and the QT framework are considered among the proposed tools for creating an intelligent vector diagram construction system. The role of artificial intelligence is to recognize electrical elements in circuits and their connections to each other. Creating a user interface is an equally important thing, which is already implemented in many places with the help of QT. As of today, there is no specialized software tool for solving the problems of manual construction of vector diagrams, but the proposed approaches are already used for its creation. The system uses the Yolov5 model to recognize electrical elements on the circuit. The model is trained on more than 150 images and is able to recognize hand-drawn diagrams. Recognition is run as a separate process from the main program written in C++. This part of the system processes the input data from Yolo, saves it in a convenient format, creates a user interface, and displays the result as a vector diagram.