Prediktiv modellering av risikotrær langs distribusjonsnettet ved bruk av fjernmåling og maskinlæring

Abstract

Trefall er en av de vanligste årsakene til strømbrudd i Norge, og utgjør en økende utfordring i takt med elektrifisering av samfunnet, høyere forventninger til leveringssikkerhet og hyppigere ekstremvær. Nettselskapenes arbeid med linjerydding har tradisjonelt vært rettet mot undervegetasjon og trær innenfor det klausulerte ryddebeltet, mens omfanget av tiltak utenfor ryddebeltet har variert. I senere år har flere nettselskap styrket arbeidet utenfor ryddebeltet, blant annet gjennom økt fokus på skogfaglig kompetanse. Likevel er det fortsatt behov for verktøy som kan gi objektiv og operasjonell støtte i vurderingene av risiko og tiltak. Formålet med denne studien har vært å utvikle en prediktiv modell for å identifisere risikotrær, altså enkelttrær med høy sannsynlighet for å falle over distribusjonsnettet under vindbelastning, ved hjelp av fjernmåling og maskinlæring. Studien tar utgangspunkt i stormen Babet, som førte til omfattende trefall i Agder i 2023, og analyserer 222 trær hvorav 78 falt over distribusjonsnettet. Maskinlæringsalgoritmen Extreme Gradient Boosting (XGBoost) ble benyttet for utvikling av to modeller, én med både felt- og fjernmålte variabler, og én basert utelukkende på fjernmåling. Resultatene viser en balansert nøyaktighet på 74,3 % og Cohens kappa på 0,48 for modellen med både felt- og fjernmålte variabler, og 68,5 % og kappa ~ 0,34 for modellen kun basert på fjernmåling. Dette viser at god treffsikkerhet kan oppnås uten behov for ressurskrevende feltarbeid. Variabler som redusert jorddybde (særlig i vindretningen), høydedifferanse fra nabotrær, vindeksponering og ujevnhet i rotsonen ble identifisert som sentrale risikofaktorer. Modellens praktiske nytte er svært sensitiv for valg av terskelverdi, altså grensen for når et tre klassifiseres som et risikotre. Små endringer av terskel påvirker balansen mellom presisjon og antall risikotrær som identifiseres, noe som gjør det mulig å tilpasse modellen etter nettselskapets prioriteringer. En lav terskel fanger opp flere potensielle risikotrær, mens en høy terskel gir færre, men mer treffsikre prediksjoner. Studien viser at prediktive modeller basert på fjernmåling kan gi nettselskaper et verdifullt beslutningsverktøy for mer presis og målrettet planlegging av linjerydding. En slik tilnærming kan bidra til færre strømbrudd, feilrettingskostnader og økt leveringssikkerhet, noe som er avgjørende for et mer robust og klimatilpasset strømnett.Treefall is one of the leading causes of power outages in Norway, and represents a growing challenge due to increasing electrification, higher expectations for supply reliability, and more frequent extreme weather events. Grid operators have traditionally focused vegetation management efforts on undergrowth and trees within the designated clearing corridor, while the extent of measures outside this corridor has varied. Some grid operators have expanded their efforts beyond the corridor, including an increased emphasis on forestry expertise. Nevertheless, there is still a lack of tools that offer objective and operational decision support. The aim of this study was to develop a predictive model to identify risk trees, individual trees with a high probability of falling onto distribution lines during wind exposure, using remote sensing and machine learning. The study is based on storm Babet, which caused widespread treefall in Agder in 2023, and analyzes 222 trees, of which 78 had fallen on to the powerlines. The machine learning algorithm Extreme Gradient Boosting (XGBoost) was used to develop two models: one combining field and remotely sensed variables, and one based solely on remote sensing. The model achieved a balanced accuracy of 74.3% and a Cohen’s kappa of 0.48 when field data were included, and 68.5% and kappa ~0.34 for the remote sensing model. This indicates that good predictive accuracy can be achieved without the need for resource-intensive fieldwork. Key risk factors identified include shallow soil depth (particularly on the windward side), height differences from neighboring trees, wind exposure, and terrain roughness and slope in the root zone. The practical use of the model is highly sensitive to the choice of threshold value, the limit at which a tree is classified as a risk tree. Small adjustments to the threshold significantly influence the balance between precision and the number of identified risk trees, making it possible to tailor the model to a grid operators priorities. A low threshold identifies more potential risk trees, while a high threshold yields fewer but more accurate predictions. This study demonstrates that predictive models based on remote sensing can provide valuable decision-support tools for grid operators seeking more targeted and efficient vegetation management strategy. Such tools have the potential to reduce outage-related costs and improve supply reliability, both of which are critical for building a more resilient and climate-adapted power grid