Wat als er een manier was om de intensiteit van natuurrampen te identificeren? Geïntrigeerd? Dit is wat een Australische startup, Neara, wilde bereiken. De AI-technologie beschermt nutsbedrijven tegen extreem weer door uitgebreide modellen van elektriciteitsnetwerken te creëren. In combinatie met Lidar- en satellietgegevens helpen deze modellen bedrijven risico's te beoordelen en de effecten van extreem weer te simuleren, waardoor de stroomvoorziening sneller kan worden hersteld en de veiligheid van de gemeenschap wordt gewaarborgd.
Neara , een Australische startup die in 2019 werd opgericht, heeft onlangs AI- en machine learning-producten gelanceerd om grootschalige netwerkmodellen te creëren. Dit kan helpen bij het inschatten van risico's zonder handmatige inspecties uit te voeren. Het bedrijf richt zich op het ontwikkelen van modellen van elektriciteitsnetwerken voor energieleveranciers en nutsbedrijven. Tot de klanten behoren Endeavour Energy, Essential Energy en SA Power Networks. Neara is tevens partner van EMPACT Engineering en Southern California Edison.
Volgens Jack Curtis , medeoprichter en CCO, heeft Neara zijn AI- en machine learning-mogelijkheden verbeterd om een uitgebreid model van het netwerk en de omgeving van een nutsbedrijf te ontwikkelen. Deze modellen hebben diverse toepassingen, zoals het simuleren van de effecten van extreme weersomstandigheden op de elektriciteitsvoorziening. Dit helpt bij een sneller herstel van de stroomvoorziening, waarborgt de veiligheid van de medewerkers van het nutsbedrijf en minimaliseert de impact van weersomstandigheden.
"De toenemende frequentie en ernst van extreme weersomstandigheden vormen een grotere drijfveer voor onze productontwikkeling dan welke afzonderlijke gebeurtenis dan ook. De laatste tijd is er wereldwijd een toename van extreme weersomstandigheden en het elektriciteitsnet ondervindt hierdoor hinder", voegde Curtis eraan toe.
Energiebedrijven of externe bedrijven die lidar-beelden vastleggen, gebruiken deze beelden op twee manieren: om Neara continu te voorzien van nieuwe data en om inzichten te verkrijgen uit historische data. "In wezen stellen we energiebedrijven in staat om extreme weersomstandigheden een stap voor te blijven door precies te begrijpen hoe deze hun netwerk zullen beïnvloeden. Zo kunnen ze de stroomvoorziening garanderen en hun gemeenschappen veilig houden. Een belangrijk resultaat van het verwerken van deze lidar-data is de creatie van het digitale tweelingmodel. Daar zit de kracht, in tegenstelling tot de ruwe lidar-data", aldus Curtis.
Over Neara's AI-technologie-inspanningen
De AI-technologie van Neara beschermt nutsbedrijven tegen extreme weersomstandigheden. Een van hun projecten is de automatische brandpreventie voor Southern California Edison . Dankzij consistente data kunnen brandrisico's nauwkeuriger worden geïdentificeerd en worden inspecties veiliger. Ze gebruiken lidar en satellietbeelden om factoren te simuleren die de verspreiding van bosbranden beïnvloeden. Voor elke elektriciteitspaal moeten ze meer dan 100 vragen beantwoorden en het transmissienetwerk jaarlijks inspecteren.
Neara werkte na de overstromingen van de Murray-rivier in 2022-2023 samen met SA Power Networks in Australië om de schade aan het netwerk en de risico's te beoordelen. Ze voltooiden een rapport in 15 minuten, waarin 21,000 stroomleidingen werden geanalyseerd, iets wat normaal gesproken maanden zou hebben geduurd. Dankzij dit rapport konden ze de stroomvoorziening binnen 5 dagen herstellen in plaats van drie weken.
SA Power Networks gebruikte 3D-modellering om te beoordelen hoe verschillende overstromingsniveaus hun elektriciteitsdistributienetwerken konden beïnvloeden. Dit hielp bij het voorspellen van locaties en tijden waarop elektriciteitsleidingen het risico liepen om te worden losgekoppeld. Nadat de rivierpeilen waren gedaald, gebruikten ze modellering om de heraansluiting van de elektriciteitsvoorziening langs de rivier te plannen.
Zie ook : ePlant introduceert TreeTags voor innovatieve plantenverzorging
Neara werkt aan het verbeteren van machine learning onderzoek en ontwikkeling voor de nutssector om hun datagebruik te optimaliseren. Ze richten zich op het uitbreiden van databronnen, met name in beeldherkenning en fotogrammetrie.
Neara's AI-technologie beschermt nutsbedrijven tegen extreem weer en werkt ook aan innovatieve functies met Essential Energy. Samen willen ze nutsbedrijven in staat stellen om elk bezit, zoals palen, binnen een netwerk te evalueren.
