Das in Deutschland ansässige Energieunternehmen Uniper nutzt point cloud-Daten und deep learning, um faktenbasierte Entscheidungen in mehreren Geschäftsbereichen voranzutreiben. Uniper verwendet diese Werkzeuge, um ein detaillierteres Verständnis des Geländes, der Bodenbedeckung und der Vegetation ihrer sich in Entwicklung befindlichen Standorte zu erhalten. Nachhaltigkeit und digitale Transformation sind Kernziele von Uniper – daher ist es kein Wunder, dass sie die Kraft von remote sensing und deep learning nutzen, um nachhaltige Entwicklung voranzutreiben.
Von Daten zu Erkenntnissen
Uniper nutzt hochauflösende Lidar- oder photogrammetrische point clouds, um einzelne Bäume zu erkennen, zu messen und zu kartieren. Sie verwenden tree extraction deep learning-Werkzeuge in ArcGIS Pro, um Informationen über einzelne Bäume zu extrahieren. Dieser Workflow fördert die räumliche Planung, unterstützt die Einhaltung von Umweltvorschriften und schafft langfristige betriebliche Effizienzen bei der Entwicklung von Solar- und Windenergie. Der Wert endet nicht mit Unipers Geschäft im Bereich erneuerbare Energien. Durch die Umsetzung dieser Arbeit hat Uniper das Potenzial zur Wertschöpfung in drei weiteren Geschäftsbereichen identifiziert:
Erneuerbare Energien
Die Geschäftseinheit Erneuerbare Energien von Uniper kann Lidar-Datensätze nutzen, um die Projektentwicklung zu unterstützen. Projektplaner können Baumhöhe und Kronengröße erkennen, um Schatten auf Solarpanels zu vermeiden, was zur Optimierung des Standorts beiträgt. Ebenso können Windentwickler die durch Vegetation verursachte Oberflächenrauheit in der Nähe von Windturbinen analysieren, was eine genauere und hyperlokale Windressourcenanalyse ermöglicht. Insgesamt helfen die Lidar-Datensätze Uniper dabei, Wind- und Solaraufstellungen für bessere Erträge und weniger Umweltstörungen zu optimieren.
Konventionelle Stromerzeugung
Es gibt drei Hauptanwendungsfälle für die Extraktion von Bäumen aus Lidar-Datensätzen, die den Betrieb von Anlagen in Unipers Geschäftseinheit Konventionelle Stromerzeugung unterstützen. Die Daten ermöglichen es Uniper, die Vegetation rund um Kraftwerke aus der Ferne zu überwachen und Abstände für Sicherheitsabstände zu bewerten. Außerdem ermöglichen sie eine bessere Planung der Baumfällung und/oder des Rückschnitts während Bau- und Wartungsarbeiten. Nun kann Uniper Baumdaten in digitale Zwillinge für Umweltsimulationen integrieren und eine vollständigere Darstellung der Anlagen im Umweltkontext erreichen.
Gasübertragung und -verteilung
Ähnlich wie bei der Geschäftseinheit Konventionelle Stromerzeugung hat Uniper Anwendungsfälle identifiziert, die den Betrieb und die Wartung ihrer Gasübertragungs- und Verteilungsanlagen unterstützen. Mit diesen Daten können sie nun Risiken durch Baumbewuchs entlang von Gaspipeline-Korridoren erkennen sowie Abstände modellieren und sicheren Zugang für Wartungsteams planen. Uniper kann die Daten auch zur Unterstützung von Genehmigungen und Bewertungen der Vegetationsauswirkungen für sich in Entwicklung befindliche Übertragungsprojekte verwenden.
Bau, Engineering und Anlagenentwicklung
Neben der Nutzung von Lidar und tree extraction während der frühen Projektentwicklung und Genehmigung sowie im Anlagenbetrieb kann Unipers Geschäftseinheit Bau, Engineering und Anlagenentwicklung den Workflow implementieren, um verschiedene Aktivitäten zu unterstützen. Es wird vorgeschlagen, dass die Daten Baumfällkosten und Zeitpläne genauer schätzen sowie helfen können, Infrastrukturpläne (Straßen, Umspannwerke usw.) mit minimaler Baumstörung zu entwerfen. Die Daten könnten auch zur Einhaltung von Landnutzungsvorschriften und Initiativen zum Biodiversitäts-Nettozuwachs verwendet werden.
Erfahren Sie mehr durch Interaktion mit dem begleitenden StoryMap
Das Natural Resources-Team von Esri hat Uniper dabei unterstützt, diesen Workflow mithilfe von ArcGIS StoryMaps zu dokumentieren. Bitte erkunden Sie die StoryMap für ein interaktiveres Erlebnis, das einen End-to-End-Workflow an einer potenziellen Solaranlage in Deutschland zeigt.
