9 de diciembre de 2024
Explore cómo la IA y los modelos de visión por ordenador pueden mejorar la generación de electricidad en el sector energético, potenciar la eficiencia e impulsar mejores soluciones energéticas.
El sector energético impulsa la vida tal y como la conocemos, proporcionando electricidad a nuestros hogares, energía a las industrias y la base de la conectividad digital. Es el hilo invisible que hace girar cada día el engranaje de la sociedad.
A medida que el mundo se enfrenta a la preocupación medioambiental por el consumo de combustibles fósiles y aspira a conseguir cero emisiones netas de carbono, la atención se ha desplazado hacia las soluciones energéticas sostenibles. Sin embargo, aunque el desarrollo de nuevas fuentes de energía es importante, también se está trabajando para mejorar los sistemas energéticos actuales y hacerlos más eficientes, fiables y respetuosos con el medio ambiente.
Los métodos tradicionales de generación de electricidad y operaciones energéticas se están integrando poco a poco con tecnologías avanzadas como la inteligencia artificial (IA). En concreto, la visión por ordenador -el uso de la IA para interpretar y analizar datos visuales- está desempeñando un papel fundamental a la hora de afrontar los retos del sector eléctrico.
La visión por ordenador está cambiando la forma de supervisar, mantener y optimizar los sistemas de energía eléctrica. Veamos más de cerca cómo se está aplicando esta tecnología en el sector energético.
Antes de sumergirnos en las aplicaciones de la visión por ordenador en el sector eléctrico, es importante entender por qué son importantes estas aplicaciones y a quién afectan.
La producción de electricidad es una parte clave del sector energético y comprende cuatro etapas principales: generación, transmisión, distribución y consumo. Comienza con la generación de electricidad en centrales eléctricas, que pueden utilizar recursos como combustibles fósiles, energía nuclear o fuentes renovables como la eólica, la solar y la hidroeléctrica. A continuación, la electricidad generada se transmite a grandes distancias a través de líneas eléctricas de alta tensión. Una vez que llega a las estaciones de alta tensión, se distribuye a través de subestaciones y luego llega a los hogares, empresas e industrias a través de líneas de baja tensión.
He aquí los principales actores del sistema de producción de electricidad:
El sector eléctrico se enfrenta a diario a varios problemas importantes. Muchos sistemas eléctricos se basan en infraestructuras anticuadas que no fueron diseñadas para satisfacer la demanda energética actual, lo que provoca ineficiencias y un mayor riesgo de averías, como roturas en las líneas eléctricas. El mantenimiento suele ser reactivo en lugar de proactivo, lo que puede provocar costosos tiempos de inactividad y problemas inesperados. Además, los sistemas de red anticuados tienen dificultades para adaptarse eficazmente a las cambiantes necesidades energéticas. Resolver estos problemas es crucial para crear un sistema energético estable y fiable para el futuro.
La visión por ordenador es un subcampo de la IA que ayuda a las máquinas a ver y comprender la información visual del mundo que las rodea, de forma similar a como lo hacen los humanos. Un modelo de visión por ordenador puede entrenarse para identificar objetos y patrones en imágenes y vídeos con el fin de tomar decisiones fundamentadas.
En el sector eléctrico, los modelos Vision AI como Ultralytics YOLO11 pueden utilizarse para comprobar daños en líneas de tensión, inspeccionar piezas delicadas en transformadores, supervisar circuitos en tiempo real y trabajar en lugares peligrosos como zonas de alta tensión y remotas.
Las innovaciones en visión por ordenador pueden resultar útiles para diversos fines en el sector eléctrico, como la inspección, la supervisión y la gestión. Veamos con más detalle algunos de los casos de uso en tiempo real de los modelos de visión por ordenador en el sector energético.
Los drones aéreos equipados con cámaras de alta resolución pueden inspeccionar líneas eléctricas, torres de transmisión, parques solares y otras infraestructuras eléctricas. El proceso suele consistir en que drones controlados por personas o autónomos capturan imágenes y vídeos de líneas eléctricas en una zona determinada, que luego se analizan mediante modelos de visión por ordenador.
Los modelos, como YOLO11, que admiten técnicas como la detección de objetos y la segmentación de instancias pueden utilizarse para identificar diversos problemas. Por ejemplo, grietas, corrosión, invasión de la vegetación, interferencias humanas cerca de las líneas eléctricas y daños en los equipos. Este enfoque basado en la IA acelera el proceso de inspección. También mejora la seguridad al reducir la necesidad de que los trabajadores realicen tareas peligrosas, como subir a torres o trabajar en zonas de alta tensión.
Un buen ejemplo de ello es Jiaozuo, ciudad china donde se utilizan drones para mejorar la seguridad de las líneas de transmisión de la red estatal. Los drones controlados por humanos patrullan las líneas de transmisión para identificar posibles daños. Gracias a los drones, han inspeccionado 114 líneas eléctricas e identificado y resuelto eficazmente dos daños ocultos.
Los sistemas de vigilancia integrados con visión por ordenador pueden supervisar centrales eléctricas en busca de anomalías como sobrecalentamiento de transformadores, disyuntores, fugas de aceite y fallos en los equipos. Si se mira bajo el capó de estos sistemas, suele encontrarse un modelo de visión por ordenador entrenado a medida.
Por ejemplo, entrenando un modelo YOLO11 personalizado en un conjunto de datos diverso de imágenes que capten diversas anomalías de los equipos, como las enumeradas anteriormente, podemos crear un sistema robusto para la detección automatizada de anomalías. El modelo YOLO11 entrenado puede utilizarse para reconocer patrones específicos y desviaciones de las condiciones normales de trabajo. Gracias a innovaciones como YOLO11, podemos mejorar la eficacia operativa de las centrales eléctricas, eliminar los accidentes laborales y hacer que el lugar de trabajo sea más seguro.
En la actualidad, estamos asistiendo a un aumento de este tipo de innovaciones de vanguardia. Por ejemplo, en Connecticut se utilizó un perro robótico impulsado por IA llamado Sparky para explorar la inspección de subestaciones impulsada por IA. Sparky está integrado con visión por ordenador e IA para poder leer y supervisar medidores de tensión, registrar imágenes térmicas y detectar daños en los equipos. Cuenta con una cámara de alta resolución con zoom de 30x, una cámara de infrarrojos y un sensor acústico para leer firmas sonoras.
Los modelos de visión por ordenador también pueden aprovecharse con respecto a los sistemas de redes inteligentes para supervisar el flujo de energía, identificar cuellos de botella y detectar posibles vulnerabilidades. Combinados con otras tecnologías de IA, como los sensores del Internet de las Cosas (IoT) y el análisis de datos, los sistemas de visión por ordenador pueden mejorar la vigilancia de las redes.
En particular, cuando se combinan con la tecnología de imágenes infrarrojas, los modelos de visión por ordenador pueden captar firmas de calor. Las imágenes infrarrojas son una técnica que capta imágenes de objetos basándose en su emisión de calor. Utiliza cámaras térmicas que operan en el espectro infrarrojo para detectar variaciones de temperatura que son invisibles a simple vista. Esta tecnología es útil cuando se trata de identificar puntos calientes, que podrían indicar sobrecalentamiento, fricción o fallos eléctricos en los equipos.
En el sector eléctrico, las imágenes por infrarrojos son especialmente valiosas para detectar problemas como el sobrecalentamiento de transformadores, disyuntores y líneas eléctricas. Una cámara de infrarrojos con funciones de visión por ordenador puede vigilar postes de electricidad en tiempo real y detectar picos repentinos de temperatura. Si una cámara detecta cambios de temperatura inusuales, puede alertar a un equipo de mantenimiento. El equipo de mantenimiento puede entonces investigar el problema y tomar las medidas necesarias, evitando posibles cortes y riesgos para la seguridad.
El sector eléctrico puede beneficiarse de muchas maneras del uso de aplicaciones de visión por ordenador. He aquí algunos ejemplos:
Por otro lado, la aplicación de sistemas de visión por ordenador tiene sus limitaciones. A continuación se mencionan algunas de ellas:
La visión por ordenador es una herramienta fiable para afrontar los complejos retos del sector eléctrico. Al automatizar las inspecciones visuales, analizar grandes cantidades de datos y permitir la supervisión en tiempo real, las soluciones basadas en IA pueden desempeñar un papel esencial para satisfacer las demandas energéticas actuales.
Por ejemplo, la visión por ordenador puede ayudar a reducir el riesgo de error humano en todo tipo de tareas, desde la identificación de problemas en las líneas eléctricas hasta la predicción de averías en los equipos. A medida que crezca la adopción de la IA y evolucione el sector energético, estas tecnologías desempeñarán un papel clave en el avance de la energía verde y en la creación de sistemas de redes eléctricas más respetuosos con el medio ambiente.
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