Statnett - Forecasting weather-dependent failures on power lines

Secteur public Norvège

Joint Research Centre Data Catalogue: Public Sector Tech Watch latest dataset of selected cases Reilley, Mike (2025) 'Journalist’s Toolbox™'. Available at: https://journaliststoolbox.ai/ (Accessed March 2025).

Statnett, l'opérateur du réseau de transport d'électricité norvégien, a développé un service permettant de prédire la probabilité de défaillances des lignes électriques aériennes dues aux conditions météorologiques, notamment le vent et la foudre. Ce système utilise les données historiques de défaillances et les statistiques météorologiques pour créer des courbes de fragilité pour chaque ligne, indiquant leur vulnérabilité à des événements météorologiques spécifiques. En intégrant ces courbes de fragilité aux prévisions météorologiques en temps réel de l'Institut météorologique norvégien, le service calcule et met à jour les probabilités de défaillance de chaque ligne électrique. Les résultats sont visualisés via un tableau de bord interactif, permettant aux opérateurs de réseau d'anticiper et de se préparer efficacement aux éventuelles défaillances dues aux conditions météorologiques. Cette approche proactive renforce la fiabilité et la résilience du réseau de transport d'électricité norvégien.

Surveillance et contrôle

Les outils d'IA de cette catégorie sont utilisés pour améliorer la transparence, l'accès à l'information, le suivi de la conformité et le respect des réglementations. Ces applications permettent de surveiller en temps réel diverses activités et services du secteur public.

Planification des ressources

Ces outils contribuent à une allocation et une gestion efficaces des ressources, telles que les effectifs, les budgets et les infrastructures. Ils contribuent à optimiser l'utilisation des ressources publiques et à améliorer l'efficacité opérationnelle.

#moniteur L'outil de Statnett surveille en continu les lignes électriques aériennes en intégrant les données météorologiques en temps réel à l'historique des pannes. Cela permet aux opérateurs de suivre les risques potentiels et de prendre des mesures préventives avant que les pannes ne surviennent.

#prédire Grâce à l'apprentissage automatique, le système prédit les probabilités de panne en fonction des conditions météorologiques telles que le vent et la foudre. Ces prévisions aident les gestionnaires de réseau à anticiper les perturbations et à allouer efficacement les ressources de maintenance.

#visualiser L'outil présente les évaluations des risques via un tableau de bord interactif, facilitant l'interprétation des données complexes. Les opérateurs peuvent rapidement identifier les zones à haut risque et prendre des décisions éclairées pour garantir la stabilité du réseau.

Site web

Développé par: Secteur public
Type de déploiement: Service d'IA et API basés sur le cloud
Modération communautaire: Ne nécessite pas de community manager
Niveau de difficulté: Nécessite un développeur
Licence: Open source

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