Carbon footprint for drone-operated power grid smart maintenance
Varvemaa, Juuso (2024)
Diplomityö
2024
School of Energy Systems, Ympäristötekniikka
Kaikki oikeudet pidätetään.
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2024061250606
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2024061250606
Tiivistelmä
The primary objective of this thesis is to develop a model to estimate the carbon footprint of drone-operated smart power grid maintenance inspections. The secondary purposes of this thesis are to identify the emission hotspots for the maintenance inspection and find reduction scenarios to minimize the emissions caused by the maintenance inspection.
To achieve these objectives, this thesis employs methods such as life cycle assessment and calculation tools such as ISO standards for calculating carbon footprint, and data collection from actual maintenance inspections. These methods are used to generate a comprehensive model that estimates the emissions produced during each phase of the inspection activities.
The results indicate that while the baseline emissions are the lowest for currently available inspection methods for similar level of data gathering, the emission reduction scenarios offer a reduction pathway to approach carbon neutrality through improvements in efficiency, selection of more sustainable fuel sources, and tool selection such as drone systems, cameras, LiDAR, etc.
This thesis stands as an independent project aiming to provide a specific carbon footprint estimation model for drone-operated maintenance inspections. Although the models are based on measured data and may not be directly applicable to other scenarios, they can serve as useful references for rough estimates in similar contexts. Tämän opinnäytetyön ensisijaisena tavoitteena on kehittää malli, jolla voidaan arvioida droneilla suoritettavien sähköverkkojen älykkään kunnossapidon hiilijalanjälki. Opinnäytetyön toissijaisina tavoitteina on tunnistaa kunnossapidon pää päästökohteet ja löytää päästövähennysmenetelmiä päästöjen minimoimiseksi.
Näiden tavoitteiden saavuttamiseksi työssä käytetään menetelmiä, kuten elinkaarianalyysiä, ja laskentatyökaluja, kuten hiilijalanjäljen laskenta ISO standardeja sekä kunnossapito toiminnasta kerättyä toiminnalista tietoa. Näitä menetelmiä käytetään kattavan mallin luomiseen, joka arvioi tarkastustoimintojen eri vaiheissa syntyviä päästöjä.
Tulokset osoittavat, että vaikka perustason päästöt ovat alhaisimmat nykyisin saatavilla olevilla tarkastusmenetelmillä vastaavanlaisen tiedonkeruun tasolla, päästöjen vähennysmenetelmät tarjoavat vähentämispolun kohti hiilineutraaliutta parantamalla tehokkuutta, valitsemalla kestävämpiä polttoainelähteitä ja työkalujen, kuten dronesysteemien, kameroiden ja LiDARin, valinnalla.
Tämä opinnäytetyö on itsenäinen projekti, jonka tavoitteena on tarjota erityinen hiilijalanjäljen arviointimalli droneilla suoritettaville huoltotoimenpiteille. Vaikka mallit perustuvat mitattuihin tietoihin ja eivät välttämättä ole suoraan sovellettavissa muihin tilanteisiin, ne voivat toimia hyödyllisinä viitteinä karkean arvion tekemisessä samanlaisissa yhteyksissä.
To achieve these objectives, this thesis employs methods such as life cycle assessment and calculation tools such as ISO standards for calculating carbon footprint, and data collection from actual maintenance inspections. These methods are used to generate a comprehensive model that estimates the emissions produced during each phase of the inspection activities.
The results indicate that while the baseline emissions are the lowest for currently available inspection methods for similar level of data gathering, the emission reduction scenarios offer a reduction pathway to approach carbon neutrality through improvements in efficiency, selection of more sustainable fuel sources, and tool selection such as drone systems, cameras, LiDAR, etc.
This thesis stands as an independent project aiming to provide a specific carbon footprint estimation model for drone-operated maintenance inspections. Although the models are based on measured data and may not be directly applicable to other scenarios, they can serve as useful references for rough estimates in similar contexts.
Näiden tavoitteiden saavuttamiseksi työssä käytetään menetelmiä, kuten elinkaarianalyysiä, ja laskentatyökaluja, kuten hiilijalanjäljen laskenta ISO standardeja sekä kunnossapito toiminnasta kerättyä toiminnalista tietoa. Näitä menetelmiä käytetään kattavan mallin luomiseen, joka arvioi tarkastustoimintojen eri vaiheissa syntyviä päästöjä.
Tulokset osoittavat, että vaikka perustason päästöt ovat alhaisimmat nykyisin saatavilla olevilla tarkastusmenetelmillä vastaavanlaisen tiedonkeruun tasolla, päästöjen vähennysmenetelmät tarjoavat vähentämispolun kohti hiilineutraaliutta parantamalla tehokkuutta, valitsemalla kestävämpiä polttoainelähteitä ja työkalujen, kuten dronesysteemien, kameroiden ja LiDARin, valinnalla.
Tämä opinnäytetyö on itsenäinen projekti, jonka tavoitteena on tarjota erityinen hiilijalanjäljen arviointimalli droneilla suoritettaville huoltotoimenpiteille. Vaikka mallit perustuvat mitattuihin tietoihin ja eivät välttämättä ole suoraan sovellettavissa muihin tilanteisiin, ne voivat toimia hyödyllisinä viitteinä karkean arvion tekemisessä samanlaisissa yhteyksissä.