By using this site, you agree to the Privacy Policy and Terms of Use.
Accept
Reading: Inspeksi Jaringan Transmisi Lebih Akurat dengan LiDAR Zenmuse L3 dan LiPowerline
Share
Notification Show More
Font ResizerAa
Font ResizerAa
Have an existing account? Sign In
Follow US
© 2022 Foxiz News Network. Ruby Design Company. All Rights Reserved.
Press Release

Inspeksi Jaringan Transmisi Lebih Akurat dengan LiDAR Zenmuse L3 dan LiPowerline

Bima
Last updated: April 30, 2026 4:00 pm
Bima
2 months ago
Share
SHARE

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

Contents
Data Point Cloud sebagai Fondasi InspeksiDeteksi Kemiringan MenaraAnalisis Vegetasi dan Jarak Aman KonduktorPemodelan 3D Jalur Transmisi

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.

Press Release juga sudah tayang di VRITIMES

You Might Also Like

Optimisme di Tengah Kenaikan: Harga ATK Diprediksi Normal Seiring Meredanya Konflik Global
Pelindo Multi Terminal Parepare Terapkan Pembayaran Nontunai di Pintu Masuk Pelabuhan Nusantara
Kolaborasi BINUS Online dan Tribun: Mendorong Literasi Jurnalistik Generasi Muda di Era Digital
Dukung Mudik Sehat 2026, Divre III Palembang Sediakan Layanan Kesehatan Gratis dan Poskesrikkes Siaga
Experience Japan Through Sake: byFood and KOKUBU Launch Exclusive Brewery Journey for International Travelers
Previous Article KAI Logistik Raih Penghargaan Indonesia Human Capital Awards 2026
Next Article Solusi Drone untuk Survey Koridor hingga Inspeksi Jaringan Transmisi
about us

We influence 20 million users and is the number one business and technology news network on the planet.

vritimes @2026
Welcome Back!

Sign in to your account

Username or Email Address
Password

Lost your password?