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| 港燈工程建設及保養主管楊廣通（右）與工程師朱科（左）表示，使用AI分析，能幫助工程團隊更快尋找出潛在漏洞。（來源：大公報） |
中評社香港12月27日電／據大公報報導，電纜負責將電力源源不斷地從發電站輸送出去，就如同血管之於人體。電纜的老化容易造成供電不穩，定期對電纜進行“健康檢查”，有助維護供電穩定。港燈公司研發電纜狀況評估新指數，讓電纜損耗狀況得到更詳細的分析，並開發AI數據分析，預測高風險電纜位置，幫助提高維修效率。
評估健康指數 找出高危區域
港燈公司的電纜總長度達7000公里，高壓電纜占半數。高壓電纜由於埋於地下，維修需參考的指標亦更複雜。港燈工程建設及保養主管楊廣通表示，地下情況複雜，因此高壓電纜除了要面對老化，還會面對施工、地下水滲透等風險。團隊曾遇到地下水管破損，引致高壓電纜被射穿的情況，地面施工亦不時會損壞地下電纜。楊表示，外力對電纜的損害不會馬上顯現，但長遠會增加電纜的運營風險，因此不能單以電纜年齡作為檢修的參考指標，以往的維修只能等出現異常，較為被動。
港燈工程師朱科表示，港燈由2010年開始，利用“極低頻電纜測試”，逐步建立“電纜健康管理指數”，按電纜的運營風險將電纜分為5個等級，1級是最健康。在實際操作發現，“健康指數”不能很好預測電纜損耗情況，他亦參考國際研究，針對本地電纜實際情況發展出“三高指數”，對電纜絕緣損耗情況及電力表現進行進一步細分。現時港燈已經將指數加以應用，將健康等級分為1至10級進行評估。
電纜異常宗數三年減四成
他表示，現時工程人員會同時參考“健康指數”和“三高指數”，針對較高風險的電纜進行檢修及更換。現時高風險電纜已降至5%，電纜異常宗數亦從2019年的235宗，逐年下跌至2022年140宗，減少約4成。
楊廣通表示，港燈團隊近年與本地大學合作，開發人工智能進一步識別及分析電纜健康狀況，2022年正式投入使用，人工智能結合過往的檢測數據，進一步評估電纜及電纜接駁箱出現異常狀況的可能性，協助工程人員適時制定檢測及維修方案。
楊表示，人工智能幫助工程團隊更快尋找出潛在漏洞，減少以往要“順藤摸瓜”把一整段電纜掘出逐步檢查的情況，可一定程度提升維修效率。認為經驗對於業界有參考價值，盼未來可進一步減少供電故障。 |
