對許多組織而言,植被管理 (VM) 是非燃料相關營運成本中的最大支出項目。為了優先處理植被管理工作,組織需要從多個來源擷取並整合資料,包括影像、工作管理系統資料、法規要求、天氣資訊、風險模型以及地理空間資料等。接著,他們需要運用這些資料,建立並整合其資產網路和周遭植被的精確 3D 模型,以準確規劃並預測兩者間的距離。公用事業可以運用地形調查和分析資料 (例如植物健康指數),最佳化其植被維護資源、預算和工作流程。
在植被管理計劃中,評估樹冠高度 (更廣義地說,評估任何一種植被的高度) 是光偵測和測距 (LiDAR) 以及攝影測量最廣為人知的應用之一。這兩種技術通常會相互搭配使用,並仰賴先進的分類和篩選演算法,準確推導出植被的高度和狀況。公用事業公司可以使用這些技術,識別結構不穩定的樹木,分析可能影響配線和開關設備元件的藤蔓,並管理可能吸引野生動物靠近關鍵設備的植被。
以下架構展示了我們如何搭配使用 Oracle Modern Data Platform、先進的機器學習/人工智慧技術以及 NVIDIA GPU,不但能推導出植被的二維圖像,還能加入第三維度,以提供更精確的細節。這些細節讓我們能夠更準確地確認樹木的類型、生長情況,以及與基礎設施的距離等詳情。
植被管理邏輯架構
公用事業可使用兩種主要方式將資料注入架構中,以有效制定植被管理策略。
資料持續性與處理建立在三個元件上。
分析、學習和預測功能得力於三種技術。
無論何種情況,高效及時的資產管理都至關重要,特別是當資產中的電力線路可能因植被過度生長而引發火災或停電時。對美國的電力公用事業來說,植被管理是金額最高的預防性維護支出,許多大型公用事業公司每年為此支出超過 1 億美元。然而,對於確保公用事業的系統可靠性和停電管理成效而言,植被管理無疑也是最大功臣。您可以使用 Oracle Modern Data Platform 收集基礎設施及其周邊植被的詳盡資料,並藉助這些資料改善您的植被管理策略和成果,具體做法如下:
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