Innovación con visión artificial e IA en el sector energético

El sector energético impulsa la vida tal como la conocemos: proporciona electricidad para nuestros hogares, energía para las industrias y la base de la conectividad digital. Es el hilo invisible que mantiene en marcha la sociedad día tras día.

Mientras el mundo afronta las preocupaciones medioambientales relacionadas con el consumo de combustibles fósiles y aspira a alcanzar cero emisiones netas de carbono, la atención se ha desplazado hacia las soluciones energéticas sostenibles. Sin embargo, aunque desarrollar nuevas fuentes de energía es importante, también se está trabajando mucho 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 las operaciones energéticas se están integrando poco a poco con tecnologías avanzadas como la inteligencia artificial (AI). En concreto, la visión artificial —el uso de la IA para interpretar y analizar datos visuales— desempeña un papel fundamental a la hora de abordar los retos del sector eléctrico.

La visión artificial está cambiando la forma de supervisar, mantener y optimizar los sistemas de energía eléctrica. Veamos más de cerca cómo se aplica esta tecnología en el sector energético.

Cómo entender el sector eléctrico#

Antes de profundizar en las aplicaciones de la visión artificial en el sector eléctrico, es importante entender por qué son relevantes y a quién afectan.

La producción de electricidad es una parte fundamental del sector energético y consta de cuatro pasos principales: generación, transmisión, distribución y consumo. Todo 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 largas distancias a través de líneas eléctricas de alta tensión. Cuando llega a las estaciones de alta tensión, se distribuye mediante subestaciones y después se suministra a hogares, empresas e industrias a través de líneas de menor tensión.

Fig. 1. Una línea eléctrica.

Estos son los principales grupos de interés del sistema de producción de electricidad:

• Compañías eléctricas: Son las empresas que producen electricidad en centrales eléctricas y la transmiten a los consumidores. Se encargan de mantener la infraestructura y garantizar un suministro constante.

• Operadores de la red: Gestionan la red eléctrica y supervisan el equilibrio entre la oferta y la demanda de electricidad. Estas entidades también se encargan de la estabilidad de la red, previenen cortes de suministro e integran fuentes de energía renovables.

• Organismos reguladores: Los organismos reguladores, principalmente el Gobierno, hacen cumplir las políticas y normas aplicables a los operadores de la red. Garantizan el cumplimiento de las normas de seguridad, medioambientales y económicas, y protegen los intereses de los consumidores.

• Usuarios finales: Son los consumidores, como hogares, industrias y empresas, que utilizan la electricidad.

Principales retos del sector eléctrico#

El sector eléctrico se enfrenta a diario a varias preocupaciones importantes. Muchos sistemas eléctricos dependen de una infraestructura antigua que no se diseñó para gestionar las demandas energéticas actuales, lo que provoca ineficiencias y un mayor riesgo de fallos, como roturas en las líneas eléctricas. El mantenimiento suele ser reactivo en lugar de preventivo, lo que puede dar lugar a costosos tiempos de inactividad y problemas inesperados. Además, los sistemas de red obsoletos tienen dificultades para adaptarse de forma eficiente a las cambiantes necesidades energéticas. Abordar estos problemas es fundamental para crear un sistema energético estable y fiable de cara al futuro.

El papel de la visión artificial en el sector eléctrico#

La visión artificial 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 los seres humanos. Un modelo de visión artificial puede entrenarse para identificar objetos y patrones en imágenes y vídeos, y tomar decisiones fundamentadas.

En el sector eléctrico, los modelos de IA visual como Ultralytics YOLO11 pueden utilizarse para comprobar si hay daños en las líneas de tensión, inspeccionar componentes delicados de los transformadores, supervisar circuitos en tiempo real y trabajar en lugares peligrosos, como zonas de alta tensión y áreas remotas.

Aplicaciones de la visión artificial en el sector eléctrico#

Las innovaciones en visión artificial pueden resultar útiles para diversos fines en el sector eléctrico, como la inspección, la supervisión y la gestión. Veamos más de cerca algunos casos de uso en tiempo real de los modelos de visión artificial en la industria energética.

Inspecciones con drones#

Los drones con IA habilitada para visión artificial, 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 capturen imágenes y vídeos de las líneas eléctricas de una zona determinada, que después analizan modelos de visión artificial.

Los modelos, como Ultralytics YOLO11, compatibles con técnicas como la detección de objetos y la segmentación de instancias, pueden utilizarse para identificar diversos problemas. Entre ellos se incluyen grietas, corrosión, invasión de vegetación, interferencias humanas cerca de las líneas eléctricas y daños en los equipos. Este enfoque basado en IA agiliza 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 gran ejemplo es Jiaozuo, una ciudad de China donde se utilizan drones para mejorar la seguridad de las líneas de transmisión de la red estatal. Drones controlados por personas patrullan las líneas de transmisión para identificar posibles daños. Mediante drones, han inspeccionado 114 líneas eléctricas y han identificado y resuelto eficazmente dos daños ocultos.

Fig. 2. Trabajadores inspeccionando una línea eléctrica con drones.

Supervisión de subestaciones#

Los sistemas de vigilancia integrados con visión artificial pueden supervisar las centrales eléctricas para detectar anomalías como el sobrecalentamiento de transformadores, fallos de disyuntores, fugas de aceite y averías en los equipos. Si analizas el funcionamiento interno de estos sistemas, normalmente encontrarás un modelo de visión artificial entrenado a medida.

Por ejemplo, al entrenar un modelo YOLO11 personalizado con un conjunto de datos variado de imágenes que capturen distintas anomalías de los equipos, como las mencionadas anteriormente, podemos crear un sistema sólido para la detección automatizada de anomalías. El modelo YOLO11 entrenado puede utilizarse para reconocer patrones específicos y desviaciones respecto a las condiciones normales de funcionamiento. Al utilizar innovaciones como YOLO11, podemos mejorar la eficiencia operativa de las centrales eléctricas, eliminar los accidentes laborales y hacer que el entorno de trabajo sea más seguro.

Hoy en día, estamos viendo un aumento de este tipo de innovaciones punteras. Por ejemplo, un perro robótico impulsado por IA llamado Sparky se utilizó para explorar la inspección de subestaciones basada en IA en Connecticut. Sparky integra visión artificial e IA para poder leer y supervisar indicadores de tensión, registrar imágenes térmicas y detectar daños en los equipos. Cuenta con una cámara de alta resolución con zoom de 30 aumentos, una cámara infrarroja y un sensor acústico para leer firmas sonoras.

Fig. 3. Sparky, el robot, inspeccionando una central eléctrica.

Supervisión de redes inteligentes#

Los modelos de visión artificial también pueden aprovecharse en 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 artificial pueden mejorar la vigilancia de la red.

En particular, cuando se combinan con la tecnología de imagen infrarroja, los modelos de visión artificial pueden capturar firmas térmicas. La imagen infrarroja es una técnica que captura imágenes de objetos basándose en la emisión de calor. Utiliza cámaras térmicas que funcionan en el espectro infrarrojo para detectar variaciones de temperatura invisibles a simple vista. Esta tecnología resulta útil para identificar puntos calientes, que podrían indicar sobrecalentamiento, fricción o fallos eléctricos en los equipos.

En el sector eléctrico, la imagen infrarroja es especialmente valiosa para detectar problemas como el sobrecalentamiento de transformadores, disyuntores y líneas eléctricas. Una cámara infrarroja con capacidades de visión artificial puede supervisar postes eléctricos en tiempo real y buscar aumentos repentinos de temperatura. Si una cámara detecta cambios de temperatura inusuales, puede alertar a un equipo de mantenimiento. A continuación, el equipo de mantenimiento puede investigar el problema y tomar las medidas necesarias, evitando posibles cortes de suministro y riesgos para la seguridad.

Fig. 4. Uso de la visión artificial para detectar aumentos repentinos de temperatura en postes eléctricos.

Ventajas y desventajas de la visión artificial en el sector energético#

El sector eléctrico puede beneficiarse de muchas formas del uso de aplicaciones de visión artificial. Estos son algunos ejemplos:

• Ahorro de costes: La implementación de soluciones basadas en visión puede reducir los costes laborales, especialmente los asociados a tareas como las inspecciones en línea, que requieren mucho tiempo y son peligrosas.
• Toma de decisiones basada en datos: La información obtenida de los modelos de visión puede combinarse con datos históricos para tomar decisiones fundamentadas.
• Escalabilidad: Los modelos de visión artificial son flexibles y pueden implementarse a cualquier escala. Pueden ampliarse fácilmente de una zona pequeña a otra más grande, o reducirse de una zona grande a otra más pequeña, sin necesidad de realizar cambios importantes.

Por otro lado, la implementación de sistemas de visión artificial tiene sus limitaciones. A continuación se mencionan algunas de estas preocupaciones:

• Coste inicial elevado: Implementar sistemas de visión artificial, incluidos drones, cámaras e infraestructura de IA, puede ser caro. Para las industrias pequeñas, invertir una gran cantidad de dinero en nuevas tecnologías puede suponer un reto importante.
• Privacidad y seguridad de los datos: Los sistemas de IA visual suelen implicar la recopilación y el procesamiento de datos confidenciales, lo que genera preocupaciones sobre la privacidad y la seguridad.
• Limitaciones ambientales: La calidad de los datos visuales en las inspecciones con visión artificial puede verse afectada por factores como la iluminación, las condiciones meteorológicas y la calibración de la cámara. Las condiciones meteorológicas adversas, como la niebla, la lluvia o la nieve, pueden hacer que estas inspecciones sean menos eficaces, especialmente en exteriores.

El futuro de la energía eléctrica#

La visión artificial es una herramienta fiable para abordar 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 impulsadas por IA pueden desempeñar un papel esencial a la hora de satisfacer las demandas energéticas actuales.

Por ejemplo, la visión artificial puede ayudar a reducir el riesgo de error humano en tareas que van desde la identificación de problemas en las líneas eléctricas hasta la predicción de fallos 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 la creación de sistemas de redes eléctricas más respetuosos con el medio ambiente.

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