Siste innlegg

Innlegg etter kategori

Filtrer etter kategori:

Slik kan intelligente droner halvere KILE-kostnadene dine

Av Tore Lie 15. mars 2018

Slik kan intelligente droner redusere KILE-kostnadene dine-819190-edited.jpg

Ekstremvær er en betydelig årsak til brudd i strømnettet – og en betydelig årsak til høye KILE-kostnader. Et lykkelig giftemål mellom droner, sensorer og kunstig intelligens kan hjelpe nettselskaper til å redusere disse kostnadene og bli en kraftfull assistent i nettoperatørenes feilsøking- og vedlikeholdsarbeid.

Klikk her for å lese mer om konferansen: Droner i Nettdriften

September 2017. Den ekstremt kraftfulle og katastrofale orkanen «Irma» har nettopp herjet over store deler av Florida. Som en av de sterkeste orkanene som noensinne er registrert i Atlanterhavet, har den etterlatt seg både dødsfall, massive ødelegger og strømbrudd for over fire millioner husholdninger. De lokale strømleverandørene sier det vil ta flere uker før strømnettet er oppe og går igjen. 

Ved hjelp av intelligente droner vil imidlertid nedetiden reduseres betraktelig. Straks orkanen har lagt seg, kjører et mobilt operasjonssenter, bestående av en bil med all nødvendig maskin- og programvare for å identifisere ødeleggelser i strømnettet, ut i de rammede områdene. Fra dette operasjonssenteret letter intelligente droner som flyr langs kraftlinjene mens de samler inn og analyserer data i sanntid og effektivt identifiserer lokale strømbrudd i nettet.

Science fiction? Nei, det er faktisk en sann historie. Vi i eSmart Systems bistod amerikanske kraftselskaper med skadekontroll, med å finne problemer i strømnettet og med å rydde opp etter stormen ved hjelp av vårt mobile operasjonssenter Thundercloud. Vi kjørte til Jacksonville, Florida, og forserte både oversvømte veier og andre hindringer. Fra bilen fikk vi dronene opp i lufta, som fløy langs linjenettet og tok flere titalls bilder i sekundet. Bildene ble sendt til vår nettsky av kunstig intelligens for analyser, som raskt ga de lokale operatørene innsikt i og informasjon om hvor feilene i strømnettet befant seg. 

Se også vår ressursside om effektiv nettdrift i en digital verden. 

Ekstremvær og KILE-kostnader

Orkanen «Irma» var en unik situasjon, og opprydningsarbeidet i etterkant var massivt. Heldigvis har vi ikke opplevd en lignende storm i Norge, men også her hjemme ser vi en økning i ekstremvær – og ekstremvær er en betydelig årsak til strømbrudd i strømnettene våre. 

For nettselskaper fører strømbrudd etter ekstremvær til betydelige kostnader. På en side har vi reparasjonskostnadene. På den andre siden har vi kostnadene som følger av KILE-ordningen (kvalitetsjusterte inntektsrammer ved ikke levert energi). Dette er en ordning som skal gi nettselskapene insentiver til å drifte nettet med en optimal leveringskvalitet og som representerer kundenes kostnader ved et strømbrudd. 

Og disse kostnadene kan bli store. Da ekstremværet «Dagmar» herjet store deler av Vestlandet romjulen 2011, for eksempel, måtte de affekterte nettselskapene punge ut med nærmere 400 millioner kroner. Noen år senere, da «Ylva» førte til mange feil på én og samme linjestrekning, uttalte beredskapsleder Arvid Åsmo i Troms Kraft at de ville ende opp med et millionbeløp på feilrettingskostnadene og KILE-kostnadene. Og da 15 000 kunder opplevde strømbrudd på Sørlandet vinteren 2018, var Norges Vassdrags- og Energidirektorat (NVE) klar i talen om at strømbruddet ville koste Agder Energi dyrt på grunn av manglende forebygging.

Intelligente droner kan spare nettselskapene for millioner

Tradisjonelt har nettselskaper måtte ta til takke med å sende ut en rekke operatører for å finne det fysiske feilpunktet ved et strømbrudd, eller eventuelt vente til værforholdene er gode nok til å sende ut et helikopter for å søke etter og identifisere feilen.

Det er flere problemer med dette. For det første er det kostbart. For det andre er det tidkrevende. For det tredje kan det være utrygt om feilen befinner seg i et terreng det er utrygt å ferdes i.

En langt mer effektiv metode er å la operatørene sende ut en drone for å gjøre den samme jobben. Dronene kan operere på egen hånd i fastlagte traseer og samler inn data ved hjelp av sensorer. Disse dataene analyseres av den kunstige intelligensen for å hjelpe operatørene til å registrere og identifisere ødeleggelser eller feil i strømnettet. Faktisk sitter vi på tall som tyder på at nedetiden kan reduseres med hele 50 prosent ved hjelp av intelligente droner. 

En intelligent assistent for norske nettoperatører

Flere norske nettselskaper er aktivt involvert i utviklingen og bruken av droner i nettdriften, og flere har allerede sett verdien av å utnytte en intelligent assistent i arbeidet med vedlikehold av og feilretting i strømnettet. 

Alta Kraftlag er ett av nettselskapene som har stor tro på nytteverdien av intelligente droner til å overvåke strømnettet. Området deres strekker seg fra Kvænangsbotn i Troms og nordover til Porsa kraftverk i Kvalsund i Finnmark, nærmere 40 mil fra ende til ende. – Det sier seg selv at det ligger store besparelser i å benytte droner for å overvåke et så stort område, forteller nettingeniør Morten Wirkola, og avslutter: – Når vi oppdager feil tidligere kan vi spare inn KILE-kostnader.

Og Alta Kraftlag er ikke alene. Da et ras ødela strømlinjen opp til Hunnedalen i 2016, brukte Lyse Elnett droner aktivt i opprydningsarbeidet. – Raset i Hunnedalen var i et veldig ulendt terreng, og det var vanskelig å ha tilsyn med kabelen slik vi hadde behov for. En gang i uken fløy vi opp med drone, og det ga oss en sikker og god måte å gjennomføre inspeksjon på, forteller Geir Tønnessen i Lyse Elnett. 

Skagerak Nett ser også verdien av å bruke droner som et nyttig hjelpemiddel i vedlikeholdet av og feilretting i strømnettet, og har seks montører under opplæring som dronepiloter. – Aller viktigst er HMS-perspektivet hvor vi kan erstatte helikopterbruk med droner. Det gir også store besparelser på befaringer. Vi slipper å klatre opp fjellsider og kan heller ha en drone klar i løpet av noen minutter, forteller avdelingsleder Geir Otto Pettersen i montasjeavdelingen i Skagerak Nett.

Og det er nettselskapenes egen fagkompetanse som er sentral for utviklingen av systemet som åpner døren til disse mulighetene. En rekke nettselskaper, som til sammen dekker nærmere en tredjedel av hele det norske strømnettet, har matet flere hundretusen bilder inn i systemet, slik at dronene og den kunstige intelligensen lærer seg å gjenkjenne anlegg med feil.

Konklusjon

For en tid tilbake skrev jeg en kort artikkel der jeg forklarte at intelligente droner i nær framtid vil revolusjonere måten nettselskapene drifter strømnettet sitt på. Denne framtiden er her og nå. Teknologien er på plass og står klar til å bistå operatørene i arbeidet sitt. Og teknologien vil ikke erstatte menneskene, det er tross alt utrolig mye nettselskapenes eksperter er utrolig gode på og som bare de kan løse. Men teknologien kan jobbe sammen med dem, som en assistent, både for å redusere kostnader ved et strømbrudd og gjenopprette feil langt raskere.

Last ned gratis e-bok: Nettdrift Anno 2020:  Digital disrupsjon i energisektoren;

Tore Lie's photo

Av: Tore Lie

Tore er Chief Product Officer i eSmart Systems. Han har 18 års erfaring med prosjektledelse, risikostyring, arkitekturdesign og utvikling. Før han tok over Connected Drone i eSmart Systems jobbet han blant annet sju år i Metier og seks år i IBM/ConCrea som prosjektleder, med IT-arkitektur og rådgivning, foruten noe utvikling.

  • Skriv en kommentar

En blogg fra eSmart Systems

eSmart Systems leverer programvare til energibransjen med hovedvekt på kunstig intelligens. Selskapets plattform er utviklet for å håndtere IoT (internet of things), store mengder data (big data) og analyser i nær sanntid. Selskapet er basert på mer enn 20 års erfaring i å etablere og drifte kunnskapsbaserte, ledende IT- og energirelaterte selskaper i globale markeder.

 

Ønsker du å holde deg oppdatert på kunstig intelligens, den raske utviklingen i energiforsyningen, strømnettet og trendene innen energiforbruk, er Intelligence First bloggen for deg.


Besøk esmartsystems.com