NV5 Geospatial پلت فرم مدل سازی پیش بینی را برای بهبود برنامه های مدیریت پوشش گیاهی شرکت ها معرفی کرد.
NV5 Geospatial Trim Optimization را راهاندازی کرده است، یک پلت فرم مدلسازی پیشبینیکننده که شرکتهای برق را قادر میسازد تا برنامههای مدیریت پوشش گیاهی را با ارزیابیهای مبتنی بر ریسک افزایش دهند.
با استفاده از اطلاعات موجود از دادههای لیدار و تاریخی، شرکتها میتوانند از Trim Optimization برای اولویتبندی فعالیتهای پیرایش درخت با در نظر گرفتن خطر ناشی از درختان منفرد و سایر محدودیتهای عملیاتی استفاده کنند.
درختان مقصر درصد زیادی از قطعی ها هستند و مدیریت پوشش گیاهی بزرگترین هزینه برای تاسیسات برق است. ایان بردی، معاون نوآوری برای NV5 Geospatial گفت: با این حال، شرکتهای آب و برق به جای برنامههای مبتنی بر چرخه سنتی، فقط به دنبال برنامههای مدیریتی پیشگیرانه و مبتنی بر ریسک هستند. پلتفرم Trim Optimization NV5 Geospatial به شرکتهای برق کمک میکند تا قابلیت اطمینان شبکه را از طریق تصمیمگیری بهتر بهبود بخشند، در حالی که از طریق کارآیی بیشتر و توانایی هدفیابی مناطقی که بیشترین پتانسیل برای مشکلات را دارند، در هزینهشان صرفهجویی میکند.
طبق یک نظرسنجی اخیر، ” تجزیه و تحلیل جغرافیایی، انعطاف پذیری و آمادگی شدید آب و هوا “، پوشش گیاهی یکی از بزرگترین منابع خاموشی است که بیش از نیمی از آن را تشکیل می دهد . اکثر پاسخ دهندگان همچنین خاطرنشان کردند که از داده ها برای تجزیه و تحلیل ریسک استفاده می کنند، اما محدودیت های بودجه اغلب آنها را از سرمایه گذاری در داده های مورد نیاز خود باز می دارد.
پلتفرم بهینهسازی تریم یک رویکرد مرحلهای برای شناسایی ریسک نسبی برای هدف قرار دادن کار مدیریت پوشش گیاهی در جایی که بیشترین تأثیر را خواهد داشت، اتخاذ میکند. با تخصص گسترده، NV5 Geospatial ابتدا چندین ویژگی مرتبط با قطعهای ناشی از پوشش گیاهی را شناسایی میکند که میتوانند از لیدار با تراکم بالا مدلسازی شوند و یک امتیاز ریسک نسبی ارائه کنند.
دادههای ویژه ابزار، مانند اطلاعات خرابی درختان تاریخی یا سایر عوامل، میتوانند برای بهبود بیشتر نتایج تجزیه و تحلیل شوند.
نمرات ریسک نهایی، ارزیابی کمی از ریسک ترکیبی را ارائه میدهد و شرکتها را قادر میسازد تا برنامههای کاری را ایجاد کنند که تلاشهای کاهش مدیریت پوشش گیاهی را در اولویت قرار دهد و منجر به کارایی عملیاتی بیشتر شود.