Avbrudd i strømforsyningen gir redusert inntekt for nettselskapene. Kunstig intelligens kan anslå risikoen for trefall langs kraftlinjene og kutte kostnader.
Trær som faller over kraftlinjer, har i mange år vært den største enkeltårsakentil strømbrudd og redusert leveringspålitelighet. Strømnettet er blant våre mest kritiske infrastrukturer, med luftlinjer som strekker seg over 130 000 kilometer. De årlige kostnadene forbundet med avbrudd i strømforsyningen (KILE) løper opp i flere hundre millioner kroner, og tilsvarendebeløp går til forebyggende skogryddingi kraftgatene.
Vanligvis benytter nettselskapene avstanden mellom trær og kraftlinje som et mål på risiko for trefall. Bransjen har egne retningslinjer for skjøtsel av vegetasjonen langs kraftlinjene, men det finnes ikke egne løsninger som innhenter og sammenstiller alle relevante data for å forutsi risikoen for trefall.
Dette ønsker vi å gjøre noe med. Sammen med nettselskapene Enida, Norgesnett, Ringerikskraft Nett, Valdres Energi Nett og Vevig har eSmart Systems og NIBIO gått sammen i forskningsprosjektet SkogRiskAI. Med forstlig kunnskap og kunstig intelligens skal nettselskapenes beredskap styrkes og skogryddingen langs kraftlinjene effektiviseres.
Trærnes stabilitet mot snø og vind er et uttrykk for hvor stor belastning et tre tåler før det brekker eller velter overende med hele rotsystemet. Denne stabiliteten kan angis som kritisk vindstyrke, som er den maksimale vindstyrken et tre kan tåle uten å brekke eller velte – med eller uten snø i krona. Stabiliteten avhenger imidlertid også av trærne rundt. Jevnhøye trær danner et stabiliserende kollektiv som både skjermer og støtter. Dette kaller vi sosial stabilitet.
Sannsynligheten for at trær brekker, velter eller bøyer seg på grunn av vind og snø bestemmes blant annet av treslag, høyde, diameter og kronas form, treets helsetilstand, samt terreng, jordtype, klimatiske forhold og hvorvidt det er hogstflater i nærheten. Selve risikoen for trefall på kraftledninger styres av sannsynligheten for trefall og de påfølgende konsekvensene.
I SkogRiskAIprosjektet har vi valgt å rette søkelyset mot selve beregningen av risiko. Vi velger optimale datakilder og innsamlingsmetoder, og vi benytter kunstig intelligens for å bestemme spesifikke egenskaper ved trærne.
Vi benytter en såkalt mekanistisk modell, der alle kreftene og dreiemomentene som virker på treet estimeres sammen med treets motstandskraft. De matematiske modellene beregner kritisk vindstyrke for hvert tre, og sammenholder dette med hvor ofte det blåser akkurat på dét stedet der treet står. Disse beregningene gir oss tall for hvor sannsynlig det er at hvert enkelt tre rammes av vindfall eller snøbrekk.
Sommeren 2020 ble vegetasjonen langs 150 km kraftlinjer fotografert. Fra bildene laget vi tredimensjonale modeller av skogen langs linjene, og toppene på hvert enkelte tre ble identifisert og karakterisert med estimert høyde og kronestørrelse.
Kunstig intelligens og kunnskap om skog, terreng, løsmasser, vær og klima kan benyttes til å estimere og visualisere risikoen for trefall langs kraftlinjene. For nettselskapene vil dette kunne bety høyere inntekter og reduserte kostnader til skogrydding.
