グリッド管理

概要

登録日:
Oct 6, 2021

系統管理、すなわち系統インフラの運用・信頼性の成否は、環境要因に左右されることが多い。負荷予測の誤りの約90%は天候に起因すると言われています。需要と供給のマッチングには正確なデータが必要であり、不正確なデータは他のセクターに影響を与えるブラウンアウトを誘発する可能性があるからです。

詳細

エネルギー予測モデルとインフラ計画は、現在の気象状況と過去の気候傾向に関するEO由来のデータを使用して、グリッドの信頼性を向上させます。夜間照明のEOデータを使って停電の規模を評価・監視することができる。また、送電線のメンテナンスが不十分な場合も停電の原因となります。

架空の送電線では、落下する枝の可能性を軽減するために、日常的な植生管理が必要です。Terra/Aqua MODIS Normalized Difference Vegetation Indices (NDVI)のように、植生を測定する多くのグローバルなEO由来のプロダクトは、様々な時間的・空間的解像度で自由にアクセス可能です。

 

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