Tavaliselt on elektri ülekandevõrkude hooldamisel kasutatud nn ajapõhist lähenemisviisi. "Seda on küll lihtne rakendada, aga ühtlasi viib see nn üleinvesteerimiseni," tõdeb värske doktor Henri Manninen oma doktoritöös. Ühtlasi ei pruugi kõige halvemas seisus olevatesse seadmetesse investeerimine tähendada tänasel päeval kõige kulutõhusamaid otsuseid. Nii tarbimise kui ka tootmise mustrid on võrkude ehitamise ajaga võrreldes oluliselt muutunud.

Mannineni doktoritöö kujutab endas terviklikku õhuliinide varahalduse raamistikku, mis sisaldab tänapäevastel tehnoloogiatel põhinevaid seisundihindamise meetodikaid. Näiteks kasutatakse üha enam riskipõhiseid lähenemisviise, mis on tõestanud oma kulutõhusust. Seni on olnud nende suurimaks puuduseks aga otsuste läbipaistmatus.

Elektrivõrkude tervisekontroll

"Rikke tekkimise tõenäosuste arvutamisel kasutatakse õhuliinide terviseindekseid, mis on määratud igale üksikelemendile, tuginedes nende tegelikul seisukorral," selgitas Henri Manninen. Rikete tagajärgede määramiseks on välja pakutud andmata jäänud energial põhinev metoodika. Viimane hõlmab endas ka eeldatava rikke kestvuse ennustamist ja kaudsete kuludega arvestamist.

Traditsiooniliselt on aga ülekandevõrkude õhuliinide seisundi hindamine olnud suuresti n-ö käsitöö ehk insenerid peavad liinidele oma silmaga peale vaatama. See on ajamahukas ja eri inimesed võivad jõuda erinevate järeldusteni.

Paremate tulemuste saavutamiseks jagas Manninen õhuliinid väiksemateks vaadeldavateks osadeks. Selle igale komponendile vastavad just selle eluetappe kirjeldavad hindamiskriteeriumid. Lähenemisviisi rakendamine võimaldas tõsta visuaalsete ülevaatuste kvaliteeti ja vähendada hinnangu juures inimese eripärade oluliselt.

Lisaks lõi Manninen doktoritöö raames masinõppel põhineva terviseindeksi prognoosimise mudeli. Eesti ülekandevõrgu andmetel koostatud juhtumisuuringus võimaldas see hinnata täiendavate tegevusteta mastide tehnilist seisukorda ligikaudu 80-protsendilise täpsusega.

Ühtlasi arvestas Manninen sellega, et õhuliinide ülevaatustel kasutatakse aina rohkem õhusõidukeid, millega kogutakse suurel hulgal kõrge kvaliteediga pilte. Nende automaatseks ja tõhusaks kasutamiseks pakkus ta välja süvaõppe närvivõrkudel põhineva pildituvastuse meedodid.

Seeläbi sai tuvastada piltidel õhuliini defekte automaatselt käidupersonali abita ja hinnata nende alusel komponentide tegelikku seisukorda. Terviseindeksi määramise täpsuse hindamiseks töötas Manninen kolleegidega välja uued seadmete vananemise eripärasid arvestavad tulemuslikkuse mõõdikud.

Rahaline kokkuhoid

Henri Manninen järeldas , et välja pakutud metoodika võimaldab õhuliinide elutsükli halduse kulusid ülekandevõrkudes märgatavalt vähendada. Ühtlasi annavad selle rakendamise tulemused samas lootust, et kulusid ja aega saab kokku hoida õhuliinide ja hindamise pealt. Seejuures võiks suureneda ka tulemuste usaldusväärsus.

Mannineni enda jaoks tuli üllatusena, kui keeruline on pealtnäha lihtsate seadmete tehnilist seisukorda määrata. "Teemasse süvenedes selgus peagi, et usaldusväärsete sisendandmete kogumine muutub traditsioonilisi vahendeid kasutades käidupersonalile hoomamatuks ülesandeks. Masinõppe prognoosimudelite ja närvivõrkudel põhineva pildituvastuse kasutusele võtmisega õnnestus see murekoht lahendada," selgitas värske doktor.

Tutvu doktoritööga "Ülekandevõrgu õhuliinide andmepõhine varahalduse ja seisundi hindamise metoodika" Tallinna Tehnikaülikooli digikogus.