Menu

Mode Gelap
Ferdinand Gansalangi Resmi Dilantik Menteri Diktisaintek sebagai Direktur Polnustar Periode 2026–2030 BREAKING NEWS : Gempa M 7,7 Guncang Barat Laut Tahuna, BMKG Keluarkan Peringatan Dini Tsunami Bupati Sitaro Ditahan, Dugaan Korupsi Dana Erupsi Gunung Ruang Rugikan Negara Rp22,7 Miliar Empat Kampung di Tatoareng Krisis Air, Warga Hadapi Ancaman Kemarau DPD ABPEDNAS Sulut Gelar Rapat Pleno Perdana Bahas Program Kerja dan Tindak Lanjut Kerjasama dengan Kejaksaan

Bisnis · 30 Apr 2026 22:34 WITA ·

Inspeksi Jaringan Transmisi Lebih Akurat dengan LiDAR Zenmuse L3 dan LiPowerline


Inspeksi Jaringan Transmisi Lebih Akurat dengan LiDAR Zenmuse L3 dan LiPowerline Perbesar

Inspeksi rutin jaringan transmisi listrik tegangan tinggi mencakup ribuan kilometer dengan kondisi medan yang beragam.

Metode konvensional seperti helikopter atau patroli manual membutuhkan biaya besar, waktu lama, dan paparan risiko yang tidak kecil bagi tim di lapangan.

Kombinasi drone DJI Matrice 400, sensor LiDAR Zenmuse L3, dan software LiPowerline menghadirkan pendekatan yang berbeda secara fundamental.

Data Point Cloud sebagai Fondasi Inspeksi

Zenmuse L3 menghasilkan point cloud beresolusi tinggi yang merekam kondisi jalur transmisi secara menyeluruh dalam satu penerbangan. Data yang dihasilkan mencakup konduktor, menara, vegetasi di sekitar jalur, dan kondisi medan di bawahnya.

Deteksi Kemiringan Menara

Menara transmisi yang mulai miring tidak selalu terlihat jelas dari permukaan. Pergeseran fondasi atau deformasi awal sering terjadi dalam skala milimeter sebelum berkembang menjadi masalah struktural yang lebih serius.

Data point cloud dari Zenmuse L3 diolah di LiPowerline untuk memeriksa apakah posisi menara masih sejajar dengan garis referensinya.

“Kemiringan sekecil apa pun dapat terdeteksi lebih dini, sehingga tim dapat mengambil tindakan sebelum risiko berkembang lebih jauh,” ujar Halo Robotics.

Analisis Vegetasi dan Jarak Aman Konduktor

Vegetasi yang tumbuh mendekati konduktor adalah salah satu penyebab utama gangguan jaringan transmisi. LiPowerline memproses data point cloud untuk mengidentifikasi pohon atau tanaman yang memasuki zona bahaya di sepanjang jalur transmisi.

Hasil analisis ditampilkan dalam bentuk peta dan laporan yang menunjukkan lokasi spesifik vegetasi bermasalah beserta estimasi jarak ke konduktor, sehingga tim dapat memprioritaskan penanganan berdasarkan tingkat risiko.

Pemodelan 3D Jalur Transmisi

Selain inspeksi kondisi fisik, LiPowerline menghasilkan model 3D jalur transmisi yang dapat digunakan untuk dokumentasi aset, perencanaan pemeliharaan, dan analisis jangka panjang. Model ini diperbarui setiap kali inspeksi dilakukan, sehingga tim dapat membandingkan kondisi jalur dari waktu ke waktu dan mengidentifikasi perubahan yang terjadi.

Bagi perusahaan ketenagalistrikan yang mengelola jaringan transmisi skala besar, pendekatan ini berdampak langsung pada efisiensi biaya inspeksi dan kecepatan pengambilan keputusan pemeliharaan.

Artikel ini juga tayang di VRITIMES

Artikel ini telah dibaca 1 kali

badge-check

Penulis

Baca Lainnya

Membanggakan! Melky Soekirman dan Mutiara Aulia Syahida Harumkan BRI Region 6, Antar Tim Tari BRI Raih Juara 3 Lomba Tari Nusantara 2026 Bank Indonesia

7 Agustus 2026 - 08:22 WITA

Tim Tari BRI Raih Juara 3 Lomba Tari Nusantara 2026 Bank Indonesia, Harumkan Nama Perusahaan Lewat Pelestarian Budaya

7 Agustus 2026 - 08:17 WITA

Holding Perkebunan Nusantara Dorong Promosi Global, Kebun Rancabali PTPN I Jadi Sorotan Media Amerika Serikat

7 Agustus 2026 - 05:35 WITA

ESG Award 2026 by KEHATI Kembali Digelar, Dorong ESG Menjadi Standar Baru Daya Saing Bisnis Indonesia

6 Agustus 2026 - 21:37 WITA

ESG Award 2026 by KEHATI Kembali Digelar, Dorong ESG Menjadi Standar Baru Daya Saing Bisnis Indonesia

6 Agustus 2026 - 21:37 WITA

Ribuan Calon Mahasiswa Datangi & Daftar BINUS University, Wujudkan Langkah Awal Menuju Karier Global

6 Agustus 2026 - 21:00 WITA

Trending di Bisnis