With the great ongoing energy transition in Sweden, Svenska Kraftnät (SVK) sees a huge need for investment in the Swedish transmission network and supporting IT- systems. SVK has a great amount of collected laser data over the electric power transmission network however this data does not contain any semantic attribution that can be analyzed on broader information systems. The overall focus of this thesis is to investigate ways to enhance an information system. This thesis focuses particularly on the ability to combine information from pylon-3D-BIM models with point clouds of pylons gathered via an airborne laser scanner. Point cloud data from a 200-kilometer-long power line corridor between Djurmo and Lindbacka, including pylons, was provided by SVK. Two different methods to compile different data types to a single information system are investigated in this thesis. The first method is established by matching different types of pylon 3D-models to the respective reference point clouds using the Iterative Closest Point algorithm (ICP). The pylon models used for this method were S1J, B1J and SV2J pylons.The second method is based on segmentation of meaningful pylon parts from the point cloud data using predefined information about the shape of the pylons. The pylon models used for this method were S1J and B1J pylons. The goal was to automate the process and extract information as well as perform computations dynamically. This has been done using Feature Manipulation Engine (FME). The results are evaluated by comparing the two methods based on performance, reliability, and purpose. 93 % of the ICP comparisons showed that the best match between a point cloud model and a 3D-model was achieved when comparing models of the same pylon type. The highest accuracy was achieved when comparing an S1J pylon point cloud to an S1J pylon 3D-model.The segmentation method was used to successfully segment the beam, insulators and legs from the pylon point cloud data. A small sample size of pylon point clouds as well as a low number of different pylon 3D-models were used but both methods can be seen as a proof of concept that could be further evaluated in the future. In conclusion both methods used in this project were used successfully in order to enhance a power line information system. / Med den stora pågående energiomställningen i Sverige ser Svenska Kraftnät (SVK) ett stort behov av investeringar i det svenska transmissionsnätet och stödjande IT-system. SVK har en stor mängd insamlade laserdata över transmissionsnätet, men dessa data innehåller inte någon semantisk tilldelning som kan analyseras i bredare informationssystem. Det övergripande fokuset i detta arbete är att undersöka sätt att förbättra ett informationssystem. Detta examensarbete fokuserar särskilt på möjligheten att kombinera information från stolp-3D-BIM-modeller med punktmoln av stolpar insamlade via en flygburen laserskanner. Punktmolnsdata från en 200 kilometer lång kraftledningskorridor mellan Djurmo och Lindbacka, inklusive ledningsstolpar, tillhandahölls av SVK. Två olika metoder för att sammanställa olika datatyper till ett enda informationssystem undersöks i detta arbete. Den första metoden etableras genom att matcha olika typer av 3D-modeller av stolpar med respektive referens-punktmoln med hjälp av algoritmen Iterative Closest Point (ICP). De stolpmodeller som användes för denna metod var S1J-, B1J- och SV2J-stolpar.Den andra metoden baseras på segmentering av meningsfulla stolpdelar från punktmolnsdata med hjälp av fördefinierad information om stolparnas utformning. Stolpmodellerna som användes för denna metod var S1J- och B1J-stolpar. Målet var att automatisera processen och extrahera information samt utföra beräkningar dynamiskt. Detta har gjorts med hjälp av Feature Manipulation Engine (FME). Resultaten utvärderas genom att jämföra de två metoderna baserat på prestanda, tillförlitlighet och syfte. 93 % av ICP-jämförelserna visade att den bästa matchningen mellan en punktmolnsmodell och en 3D-modell uppnåddes när man jämförde modeller av samma stolptyp. Punktmolnet för en S1J-stolpe visade den högsta noggrannheten när det jämfördes med en 3D-modell av samma stolptyp. Den högsta noggrannheten uppnåddes när punktmolnet för en S1J-stolpe jämfördes med 3D-modellen av en S1J-stolpe.Segmenteringsmetoden användes för att framgångsrikt segmentera balk, isolatorer och ben från punktmolnet. Ett litet urval av stolp-punktmoln samt ett lågt antal olika 3D-modeller av stolpar användes men båda metoderna kan ses som ett “proof of concept” som kan utvärderas ytterligare i framtiden. Sammanfattningsvis användes båda metoderna i detta projekt framgångsrikt för att förbättra ett kraftledningsinformationssystem.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-343543 |
| Date | January 2024 |
| Creators | Wollberg, Daniel |
| Publisher | KTH, Lantmäteri – fastighetsvetenskap och geodesi |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-ABE-MBT ; 2440 |
Page generated in 0.0023 seconds