Innovando con visión artificial e IA en el sector energético

El sector energético impulsa la vida tal y como la conocemos, proporcionando electricidad para nuestros hogares, energía para las industrias y la base para la conectividad digital. Es el hilo invisible que hace que los engranajes de la sociedad sigan girando cada día.

A medida que el mundo se enfrenta a las preocupaciones medioambientales sobre el consumo de combustibles fósiles y aspira a alcanzar emisiones netas cero de carbono, el foco se ha desplazado hacia soluciones energéticas sostenibles. Sin embargo, aunque desarrollar nuevas fuentes de energía es importante, también se está realizando un trabajo significativo 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 (IA). En concreto, la visión artificial —el uso de la IA para interpretar y analizar datos visuales— está desempeñando un papel fundamental a la hora de abordar los retos del sector eléctrico.

La visión artificial está cambiando la forma en que los sistemas de energía eléctrica se supervisan, mantienen y optimizan. Echemos un vistazo más de cerca a cómo se aplica esta tecnología en el sector energético.

Link to this sectionEntender el sector eléctrico#

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

La producción de electricidad es una parte fundamental del sector energético e implica cuatro pasos principales: generación, transmisión, distribución y consumo. Comienza con la generación de electricidad en plantas eléctricas, que pueden utilizar recursos como combustibles fósiles, energía nuclear o fuentes renovables como la eólica, la solar y la hidráulica. La electricidad generada se transmite luego a largas 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 se entrega a hogares, empresas e industrias mediante líneas de menor tensión.

Fig 1. Una línea eléctrica.

Estos son los principales actores en el sistema de producción de electricidad:

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

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

• Reguladores: Los organismos reguladores, principalmente el gobierno, aplican las políticas y normas para los operadores de 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.

Link to this sectionPrincipales retos del sector eléctrico#

El sector eléctrico se enfrenta a varias preocupaciones importantes a diario. Muchos sistemas eléctricos dependen de una infraestructura envejecida que no fue diseñada para soportar las demandas energéticas actuales, lo que conlleva ineficiencias y un mayor riesgo de fallos, como roturas en las líneas eléctricas. El mantenimiento es a menudo reactivo en lugar de proactivo, lo que puede dar lugar a costosos tiempos de inactividad y problemas inesperados. Además, los sistemas de red obsoletos tienen dificultades para adaptarse a las necesidades energéticas cambiantes de forma eficiente. Abordar estos problemas es una parte crucial de la creación de un sistema energético estable y fiable para el futuro.

Link to this sectionEl papel de la visión artificial en el sector eléctrico#

La visión artificial es una subdisciplina de la IA que ayuda a las máquinas a ver y entender la información visual del mundo que las rodea, de forma similar a como lo hacen los humanos. Se puede entrenar un modelo de visión artificial para identificar objetos y patrones en imágenes y vídeos con el fin de tomar decisiones informadas.

En el sector eléctrico, modelos de visión artificial 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 áreas remotas.

Link to this sectionAplicaciones de la visión artificial en el sector eléctrico#

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

Link to this sectionInspecciones con drones#

Los drones con IA y visión artificial equipados con cámaras de alta resolución pueden inspeccionar líneas eléctricas, torres de transmisión, parques solares y otras infraestructuras eléctricas. El proceso suele implicar que drones, ya sean controlados por humanos o autónomos, capten imágenes y vídeos de las líneas eléctricas en una zona específica, que luego son analizados por modelos de visión artificial.

Los modelos como YOLO11, que soportan técnicas como la detección de objetos y la segmentación de instancias, pueden utilizarse para identificar diversos problemas. Estos incluyen grietas, corrosión, invasión de vegetación, interferencias humanas cerca de las líneas eléctricas y daños en los equipos. Este enfoque basado en IA acelera el proceso de inspección. También mejora la seguridad al reducir la necesidad de que los trabajadores realicen tareas peligrosas, como escalar torres o trabajar en zonas de alta tensión.

Un gran ejemplo de esto 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 humanos patrullan las líneas de transmisión para identificar posibles daños. Utilizando drones, han inspeccionado 114 líneas eléctricas y han identificado y resuelto dos daños ocultos de forma eficiente.

Fig 2. Trabajadores inspeccionando una línea eléctrica usando drones.

Link to this sectionSupervisión de subestaciones#

Los sistemas de vigilancia integrados con visión artificial pueden supervisar las centrales eléctricas en busca de anomalías como el sobrecalentamiento de transformadores, disyuntores, fugas de aceite y fallos en los equipos. Si miras bajo el capó de estos sistemas, normalmente encontrarás un modelo de visión artificial entrenado a medida.

Por ejemplo, al entrenar un YOLO11 personalizado con un conjunto de datos diverso de imágenes que capturen varias anomalías en 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 funcionamiento. Mediante el uso de innovaciones como YOLO11, podemos mejorar la eficiencia operativa en las centrales eléctricas, eliminar accidentes laborales y hacer que el lugar de trabajo sea más seguro.

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

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

Link to this sectionVigilancia de redes inteligentes#

Los modelos de visión artificial también pueden aprovecharse en 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 de Internet de las Cosas (IoT) y el análisis de datos, los sistemas de visión artificial pueden mejorar la vigilancia de la red.

Particularmente, cuando se combinan con tecnología de imagen infrarroja, los modelos de visión artificial pueden captar firmas térmicas. La imagen infrarroja es una técnica que captura 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 al ojo humano. Esta tecnología es útil a la hora de 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 los postes de servicios públicos en tiempo real y buscar picos repentinos de temperatura. Si una cámara detecta algún cambio de temperatura inusual, 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 de seguridad.

Fig 4. Uso de visión artificial para detectar picos de temperatura en postes de servicios públicos.

Link to this sectionPros y contras de la visión artificial en el sector energético#

El sector eléctrico puede beneficiarse de muchas maneras al utilizar aplicaciones de visión artificial. Aquí tienes algunos ejemplos:

• Ahorro de costes: Al implementar soluciones basadas en visión, se pueden reducir los costes laborales, especialmente los asociados a tareas como las inspecciones en línea, que consumen mucho tiempo y son peligrosas.
• Toma de decisiones basada en datos: Los conocimientos obtenidos de los modelos de visión pueden combinarse con datos históricos para tomar decisiones informadas.
• Escalabilidad: Los modelos de visión artificial son flexibles y pueden implementarse a cualquier escala. Pueden ampliarse fácilmente de una zona pequeña a una mayor, o reducirse de una zona grande a una menor, sin necesidad de realizar cambios importantes.

Por otro lado, la implementación de sistemas de visión artificial conlleva limitaciones. Algunas de estas preocupaciones se mencionan a continuación:

• Alto coste inicial: Desplegar sistemas de visión artificial, incluidos drones, cámaras e infraestructura de IA, puede ser costoso. Para las industrias a pequeña escala, invertir una gran suma de dinero en nuevas tecnologías puede ser un reto importante.
• Privacidad y seguridad de datos: Los sistemas de visión artificial suelen implicar la recopilación y el procesamiento de datos sensibles, lo que plantea preocupaciones sobre la privacidad y la seguridad.
• Limitaciones medioambientales: La calidad de los datos visuales en las inspecciones con visión artificial puede verse afectada por factores como la iluminación, el clima y la calibración de la cámara. Las condiciones climáticas adversas, como la niebla, la lluvia o la nieve, pueden hacer que estas inspecciones sean menos eficaces, especialmente al aire libre.

Link to this sectionEl futuro de la energía#

La visión artificial 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 impulsadas por IA pueden desempeñar un papel esencial en la satisfacción de las demandas energéticas actuales.

Por ejemplo, la visión artificial puede ayudar a reducir el riesgo de error humano en todo, 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 el sector energético evolucione, estas tecnologías desempeñarán un papel clave en el avance de la energía verde y en la creación de sistemas de red eléctrica más respetuosos con el medio ambiente.

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