A empresa alemã de energia, Uniper, está aproveitando dados de point cloud e deep learning para impulsionar a tomada de decisões baseada em fatos em várias linhas de negócios. A Uniper está usando essas ferramentas para obter uma compreensão mais detalhada do terreno, cobertura do solo e vegetação dos seus locais em desenvolvimento. Sustentabilidade e transformação digital são essenciais para a missão da Uniper — então não é surpresa que eles busquem aproveitar o poder do sensoriamento remoto e deep learning para promover o desenvolvimento sustentável.
Dos Dados à Percepção
A Uniper está utilizando point clouds Lidar de alta resolução ou fotogramétricos para detectar, medir e mapear árvores individuais. Eles estão utilizando ferramentas de extração de árvores com deep learning no ArcGIS Pro para extrair informações sobre árvores individuais. Este fluxo de trabalho avança o planejamento espacial, apoia a conformidade ambiental e cria eficiências operacionais a longo prazo no desenvolvimento de energia solar e eólica. O valor não termina com o negócio de energia renovável da Uniper. Ao colocar este trabalho em prática, a Uniper identificou potencial para criação de valor em outras três linhas de negócios:
Renováveis
A linha de negócios de renováveis da Uniper pode aproveitar conjuntos de dados Lidar para apoiar o desenvolvimento de projetos. Os projetistas podem detectar altura das árvores e tamanho da copa para evitar sombreamento nos painéis solares, o que contribui para a otimização do local. Da mesma forma, os desenvolvedores eólicos podem analisar a rugosidade da superfície induzida pela vegetação próxima às turbinas eólicas, proporcionando uma análise do recurso eólico mais precisa e hiperlocal. No geral, os conjuntos de dados Lidar ajudam a Uniper a otimizar os layouts eólicos e solares para melhor rendimento e menos perturbações ambientais.
Geração Convencional de Energia
Existem três principais casos de uso para extração de árvores a partir dos conjuntos de dados Lidar que apoiam as operações de ativos na linha de negócios Geração Convencional da Uniper. Os dados permitem que a Uniper monitore remotamente a vegetação ao redor das usinas e avalie distâncias para afastamentos de segurança. Também possibilitam um melhor planejamento da remoção e/ou corte das árvores durante operações de construção e manutenção. Agora a Uniper pode incorporar dados das árvores em gêmeos digitais para simulação ambiental e uma representação mais completa dos ativos em seu contexto ambiental.
Transmissão e Distribuição de Gás
De forma semelhante à linha de negócios Geração Convencional, a Uniper identificou casos de uso que apoiam as operações e manutenção dos seus Ativos de Transmissão e Distribuição de Gás. Usando esses dados, eles agora podem identificar riscos de invasão por árvores ao longo dos corredores dos gasodutos, modelar afastamentos e planejar acesso seguro para as equipes de manutenção. A Uniper também pode usar os dados para apoiar licenciamento e avaliações do impacto da vegetação em projetos de transmissão que estão em desenvolvimento.
Construção, Engenharia e Desenvolvimento de Ativos
Além de aproveitar Lidar e extração de árvores durante o desenvolvimento inicial do projeto, licenciamento e operações dos ativos, a linha de negócios Construção, Engenharia e Desenvolvimento de Ativos da Uniper pode implementar esse fluxo de trabalho para apoiar várias atividades. Sugere-se que os dados possam estimar com mais precisão custos e prazos para remoção das árvores, bem como ajudar no design dos layouts da infraestrutura (estradas, subestações etc.) com mínima perturbação das árvores. Os dados também poderiam ser usados para cumprir regulamentos sobre uso do solo e iniciativas de ganho líquido em biodiversidade.
Saiba Mais Interagindo com o StoryMap Complementar
A equipe Natural Resources da Esri ajudou a Uniper a documentar esse fluxo de trabalho utilizando ArcGIS StoryMaps. Por favor explore o StoryMap para uma experiência mais interativa mostrando um fluxo completo em uma instalação solar prospectiva na Alemanha.
