Německá energetická společnost Uniper využívá data z point cloud a deep learning k podpoře rozhodování založeného na faktech napříč několika obchodními liniemi. Uniper používá tyto nástroje k podrobnějšímu pochopení terénu, pokryvu půdy a vegetace na svých rozvojových lokalitách. Udržitelnost a digitální transformace jsou jádrem mise Uniper — není tedy divu, že chtějí využít sílu remote sensing a deep learning k podpoře udržitelného rozvoje.
Od dat k poznatkům
Uniper využívá vysoce kvalitní Lidar nebo fotogrammetrické point clouds k detekci, měření a mapování jednotlivých stromů. Využívají tree extraction deep learning nástroje v ArcGIS Pro k extrakci informací o jednotlivých stromech. Tento pracovní postup podporuje prostorové plánování, podporuje environmentální shodu a vytváří dlouhodobé provozní efektivity ve vývoji solární a větrné energie. Hodnota nekončí u obnovitelné energetiky Uniper. Díky této práci Uniper identifikoval potenciál pro tvorbu hodnoty ve třech dalších obchodních liniích:
Obnovitelné zdroje
Obchodní linie obnovitelných zdrojů Uniper může využívat Lidar datasetů k podpoře vývoje projektů. Projektanti mohou detekovat výšku stromů a velikost koruny, aby se zabránilo zastínění solárních panelů, což přispívá k optimalizaci lokality. Podobně vývojáři větrných elektráren mohou analyzovat drsnost povrchu způsobenou vegetací v blízkosti větrných turbín, což poskytuje přesnější a hyperlokální analýzu větrných zdrojů. Celkově Lidar dataset pomáhá Uniper optimalizovat uspořádání větrných a solárních zařízení pro lepší výnos a méně environmentálních narušení.
Konvenční výroba energie
Existují tři hlavní případy použití extrakce stromů z Lidar datasetů, které podporují provoz aktiv v obchodní linii Konvenční výroby energie Uniper. Data umožňují Uniper vzdáleně monitorovat vegetaci kolem elektráren a posuzovat vzdálenosti pro bezpečnostní odstupy. Také umožňují lepší plánování odstraňování stromů a/nebo jejich kácení během stavebních a údržbových prací. Nyní může Uniper začlenit data o stromech do digitálních dvojčat pro environmentální simulace a úplnější reprezentaci aktiv v jejich environmentálním kontextu.
Přenos a distribuce plynu
Podobně jako u obchodní linie Konvenční výroby energie identifikoval Uniper případy použití podporující provoz a údržbu svých aktiv pro Přenos a distribuci plynu. Pomocí těchto dat nyní mohou identifikovat rizika narušení stromů podél koridorů plynovodů, modelovat odstupy a plánovat bezpečný přístup pro údržbové týmy. Uniper také může využít data k podpoře povolovacích procesů a hodnocení dopadů vegetace na projekty přenosu, které jsou ve vývoji.
Stavba, inženýrství a rozvoj aktiv
Kromě využití Lidar a tree extraction během raného vývoje projektů, povolovacích procesů i provozu aktiv může obchodní linie Stavba, inženýrství a rozvoj aktiv implementovat tento pracovní postup na podporu různých činností. Předpokládá se, že data mohou přesněji odhadnout náklady a časové rámce odstranění stromů i pomoci navrhnout uspořádání infrastruktury (silnice, trafostanice atd.) s minimálním narušením stromů. Data by také mohla být použita k dodržování předpisů o využití půdy a iniciativ biodiverzitního čistého zisku.
Zjistěte více zapojením se do doprovodného StoryMap
Tým Esri Natural Resources pomohl Uniper dokumentovat tento pracovní postup pomocí ArcGIS StoryMaps. Prozkoumejte prosím StoryMap pro interaktivnější zážitek představující kompletní pracovní postup na plánovaném solárním zařízení v Německu.
