Llevar electricidad a los usuarios finales implica tender líneas de transmisión y distribución. Con mucha frecuencia, las redes atraviesan terrenos accidentados, bosques, cuerpos de agua o desiertos. Los técnicos deben trabajar arduamente para monitorear la «salud» del sistema de transmisión. Es un trabajo especialmente crítico si ocurre un apagón o alguna otra falla y se desea resolver el problema y evitar que se repitan eventos similares. La inteligencia artificial puede proveer una solución.
Con el paso del mundo analógico al mundo digital y al Internet de las cosas (IoT) hay disponibles una gran cantidad de datos de sistemas energéticos . La mayoría no están utilizados o son infrautilizados.
Reemplazar los registros visuales y manuales con datos digitales, como imágenes y videos, permite una inspección más precisa. También facilita crear un archivo histórico de evidencia para usar en la toma de decisiones predictivas. Además, el uso de un software con inteligencia artificial sirve para predecir dónde podría haber un problema. Y es hacia allí que apunta el sector eléctrico con iniciativas cada vez más innovadoras.
La iniciativa europea
Un buen ejemplo es el proyecto europeo BD4OPEM para mejorar la monitorización, la operación, el mantenimiento y la planificación de las redes eléctricas de distribución. La iniciativa la financia la Unión Europea con 8 millones de euros dentro de Horizonte 2020. Un programa que trabaja en el desarrollo de una plataforma, alojada en la nube (analytic toolbox), que integrará servicios basados en inteligencia artificial.
La estrategia del proyecto BD4OPEM es compartir y extraer el máximo valor de los datos disponibles. Al proporcionar soluciones basadas en inteligencia artificial mejorará la gestión de las redes eléctricas, en un mercado abierto o plataforma pública. Los usuarios encontrarán lo que necesiten.
En la plataforma estarán disponibles servicios para detectar errores de medida, analizar la topología y la observabilidad de redes de baja tensión. También realizar el mantenimiento predictivo, identificar pérdidas no técnicas y hacer estimaciones de la flexibilidad de la red. Además, ayudará en la toma de decisiones de futuras expansiones de la red.
Avances en REE
Red Eléctrica de España está desarrollando un proyecto piloto para detectar y clasificar a distancia posibles anomalías en sus líneas eléctricas mediante la visualización y el tratamiento de imágenes con inteligencia artificial. La compañía ha adaptado una solución digital diseñada para el sector de las líneas de tren de la start-up Sigma Rail para utilizarlo con sus redes eléctricas.
La visión por computador, mediante el análisis automático de vídeos y de nubes de puntos en 3D, permite reportar el estado concreto de la red de alta tensión, calcular las coordenadas exactas de toda la infraestructura o clasificar los defectos detectados en función de su gravedad.
Red Eléctrica empezó a utilizar también la realidad aumentada junto a la empresa Onirix en dos proyectos pilotos. El primero es una solución de visualización del riesgo eléctrico existente en las instalaciones, mediante etiquetas de realidad virtual. De esta manera, se alerta de posibles descargas y se reduce el riesgo de accidentes.
El otro es un proyecto para digitalización de información de ingeniería de las subestaciones eléctricas. La herramienta permitirá agilizar el trabajo de los técnicos de mantenimiento en campo y reducir la posibilidad de error en los diagnósticos.
REE y Neurodigital colaboran con dos proyectos en la formación de la plantilla. La herramienta simula los entornos en que se realizarán los trabajos en el futuro mediante realidad virtual. Con esta iniciativa se facilita el entrenamiento del personal técnico y se eliminan los riesgos en una situación de campo.
El caso EDP
Energias de Portugal no se queda atrás. A través de su filial EDP Labelec realiza inspecciones de líneas eléctricas aéreas de transmisión y distribución de electricidad mediante helicópteros y drones. Las naves recopilan datos a través de láser, termografía e imagen. El procesamiento de los datos genera un informe con los puntos que necesitan atención. Por ejemplo, detecta y reporta posibles riesgos de seguridad o anomalías.
En una primera fase, se desarrolló un modelo analítico con tecnología de aprendizaje automático (machine learning). La herramienta permitió automatizar completamente la clasificación de los datos datos numéricos de gran resolución de las inspecciones aéreas. Los datos obtenidos se tienen que procesar para distinguir las características pertinentes (suelo, árboles, postes, líneas) de las que no lo son (aves en vuelo, hojas sueltas, basura en el aire, partículas de polvo). Antes este trabajo se realizaba de manera manual y era una tarea extremadamente repetitiva y de poco valor añadido. Al implementar el algoritmo de clasificación automática, se liberaron recursos para tareas de mayor valor añadido.
El algoritmo procesa las imágenes recopiladas por el helicóptero en fotografía digital. Logra identificar y detectar automáticamente los postes de electricidad, componentes de los postes y defectos específicos en estos componentes (óxido, protecciones rotas, entre otros).
Naturgy se alía con Microsoft
Naturgy también viene avanzando. El año pasado firmó un acuerdo, a través de su distribuidora eléctrica, UFD, con Microsoft. La finalidad es en la creación de la herramienta Smart Energy Platform. Una solución completa end-to-end para la que se utilizará la tecnología de Azure IoT y Microsoft IoT Edge.
Su uso facilita la monitorización inteligente de la distribuición por las redes de UFD. Los sensores permitirán la captación de la carga de cada cable en tiempo real y su capacidad máxima en cada instante mediante el análisis de parámetros: temperatura del cable, la ambiental o la humedad.
La robótica en Cepsa
Hace un par de años Cepsa inició un proyecto para colocar la inspección de la infraestructura y el mantenimiento a sus instalaciones bajo la supervisión por drones. Un consorcio de las empresas Cepsa, (ENDs), y Dronetool trabajaron en el desarrollo del sistema.
El programa se fundamenta en el desarrollo de tecnología robótica aérea. También contempla la creación de procedimientos y sistemas de inspección con drones. Esta etapa se especializa en trabajos industriales y sobre estructuras de muy difícil acceso.
Cepsa también desarrolló un proyecto de inteligencia artificial, pionero en España, mediante el cual sus empleados podrán hacer sus consultas habituales en materia de recursos humanos a través de un asistente virtual disponible en su intranet.
Endesa y la atención al cliente
El uso de la inteligencia artificial no se circunscribe solamente al mantenimiento e inspección de las redes eléctricas. También resulta útil en el área de atención al cliente.
Endesa, por ejemplo, usa Watson, la inteligencia artificial de IBM, para atender a los clientes tanto en el chat como por teléfono. La empresa ha dicho que un porcentaje significativo de clientes son atendidos de forma autónoma. De esta manera, no solo proveen de forma ágil nuevas soluciones, sino que también optimizan costes.
Lea también:
Conforme a los criterios de 
Saber más
