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AlphaAir 450 Fallstudie

2021-06-30

 

 

Inspektion von Stromleitungen mit LiDAR

 

Mit der rasanten Entwicklung des Bauwesens und dem Anstieg der Stromnachfrage in den letzten Jahren ist das Marktsegment des Stromleitungsbaus erheblich gewachsen. Gleichzeitig werden das effiziente Management dieser großen Stromleitungsnetze und die Gewährleistung einer zuverlässigen Stromübertragung immer wichtiger, um die wirtschaftliche Nachhaltigkeit zu sichern. Ein einmaliger Stromausfall führt nicht nur zu Verlusten für die Netzbetreiber, sondern kann auch schwerwiegende Folgen für die Endverbraucher und die Gesellschaft insgesamt nach sich ziehen.

 

Mit der zunehmenden Laufleistung von Hochspannungsleitungen reichen die herkömmlichen Beobachtungs- und Überwachungsmethoden nicht mehr aus, um den Wartungsanforderungen gerecht zu werden. Daher werden automatisierte und intelligentere Inspektionsmethoden benötigt, für die der Einsatz von luftgestützten LiDAR-Sensoren eine geeignete Lösung darstellt.

 

Herausforderungen im Zusammenhang mit der Instandhaltung von Stromnetzen

Mit dem rasanten Ausbau des Stromnetzes in den letzten Jahren hat auch die Zahl der Fernleitungen stetig zugenommen. Ein wachsender Anteil dieser Leitungen befindet sich in Gebirgsregionen. Für die tägliche Wartung der Stromleitungen, die Bestandsaufnahme der Anlagen und die Behebung von Stromausfällen ist eine kontinuierliche Überwachung erforderlich. Derzeit werden die meisten täglichen Inspektionen von Elektroingenieuren mit Hilfe von bodengestützten Beobachtungsmethoden oder Photogrammetrie durchgeführt.

 

 

 

LiDAR-Drohnen optimieren die Digitalisierung von Stromleitungskorridoren

Der Entwicklungsstand der LiDAR-Technologie ermöglicht ihren Einsatz bei der Überwachung von Stromleitungen. Auf der Grundlage der aus der Luft erfassten Punktwolkendaten und der entsprechenden Softwareverarbeitung wird die Stromleitung einfach extrahiert und als digitales 3D-Modell erstellt. Darüber hinaus bietet die LiDAR-Lösung auch schnelle Optimierungs- und Inventarisierungsfunktionen, die aufgrund der hohen Skalierbarkeit der Stromleitung erforderlich sind. LiDAR-Sensoren unterstützen mehrere Echos, um die Koordinaten der Stromleitung, der elektrischen Anlagen, der Vegetation und der Bodenobjekte in einem einzigen Scan zu erfassen und so die Inspektionseffizienz erheblich zu verbessern.

 

Einige der wichtigsten Vorteile sind:

 

 

 

Typischer Arbeitsablauf einer luftgestützten LiDAR-Vermessung

Einsatzplanung - Ein gut durchdachter Einsatzplan ist ein Schlüsselfaktor für den Erfolg einer LiDAR-Drohnenvermessung. Drohnenpiloten müssen mehrere Faktoren berücksichtigen, z. B. die lokale Topografie, die Flugzeit, das Projektgebiet, den Startplatz usw.

Datenerfassung - Die AA450 beherrscht sowohl manuelle als auch automatische Steuerungsverfahren, um das Scannen während des Fluges zu starten und gleichzeitig Punktwolkendaten und hochauflösende Bilder zu erfassen.

 

 

Lidar-Bilder von Stromleitungen, aufgenommen von der AlphaAir 450.

 

Datenverarbeitung - CoProcess ist eine Softwarelösung, die ein hochentwickeltes Powerlines-Modul für die Nachbearbeitung von Inspektionsdaten enthält. Es ermöglicht die schnelle Extraktion von hochpräzisen 3D-Informationen aus Punktwolkendaten, einschließlich Geländerelief, elektrischen Installationen, Umgebung usw. CoProcess bietet einen wissenschaftlicheren und effizienteren Arbeitsablauf für die Planung von Stromnetzen, die tägliche Wartung und die Untersuchung von Störfällen.

 

Das Modul zur Verwaltung von 3D-Ansichten verfügt über mehrere Ansichtsarten, um 3D-Punktwolkendaten auf intuitive Weise anzuzeigen. Das Modul für die Punktwolkenmessung macht die Messung von Längen, Flächen, Dicken, Dichten, Winkeln usw. schnell und einfach. Die leistungsstarke Bodenfilter- und Klassifizierungsfunktion klassifiziert die Punktwolkendaten in Bodenpunkte, Stromleitungspunkte und umliegende Objektpunkte. Diese Funktion sorgt für eine automatische Datenverarbeitung und spart eine Menge Zeit.

 

CoProcess unterstützt die automatische DEM- und DSM-Extraktion aus klassifizierten Punktwolkendaten sowie die manuelle und halbautomatische Stromleitungsextraktion, die die Extraktion von Stromleitungsdaten aus einer großen Anzahl von Punkten ermöglicht. Nach der Extraktion kann es zusätzliche automatische Erkennungen durchführen und das vektorisierte Ergebnis exportieren. Es kann auch einen Bericht über die Analyse der Hinderniserkennung, eine Prognose des Vegetationswachstums und einen Bericht über die Abnahme der Arbeiten ausgeben. Die automatische Kontrolle der Daten anhand der definierten Parameter erzeugt Warnmeldungen und statistische Diagramme zur Analyse, wenn die Anforderungen nicht erfüllt sind.

 

 

Lidar-Bilder von Hochspannungsleitungen, aufgenommen von der AlphaAir 450.

 

 

AlphaAir 450 verbessert die Effizienz der Kartierung

Die AlphaAir 450 verfügt über ein integriertes LiDAR und eine Kamera, die eine schnelle Extraktion von Informationen aus Punktwolkendaten und die Erfassung von hochauflösenden Bildern ermöglichen. Die fortschrittliche Powerline-Analysesoftware unterstützt kundenspezifische Berichte und Dateninhalte. Die AlphaAir 450 kann auf verschiedene Arten von Drohnen montiert werden - CHCNAV BB4, Starrflügler-Drohnen, DJI M300 - und ermöglicht so eine längere Flugzeit und hohe Stabilität, um die Anforderungen der Wartungsmannschaften für die Strominfrastruktur perfekt zu erfüllen. Für die Kartierung und Digitalisierung von Stromleitungen sind die CHCNAV AA450 und die DJI M300 sehr effektive Verbündete.

 

 

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Über CHCNAV

CHC Navigation (CHCNAV) entwickelt innovative GNSS-Navigations- und Positionierungslösungen, um die Arbeit der Kunden effizienter zu gestalten. Die Produkte und Lösungen von CHCNAV decken zahlreiche Branchen ab, wie z. B. Geodaten, Bauwesen, Landwirtschaft und Schifffahrt. Mit einer weltweiten Präsenz, Vertriebspartnern in mehr als 120 Ländern und mehr als 1.500 Mitarbeitern ist CHC Navigation heute als eines der am schnellsten wachsenden Unternehmen im Bereich der Geomatik-Technologien anerkannt.

 

 

 

 

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