9 de diciembre de 2024
Explore cómo la IA y los modelos de visión artificial pueden mejorar la generación de electricidad en el sector energético, impulsar la eficiencia e impulsar mejores soluciones energéticas.
El sector energético impulsa la vida tal como la conocemos, proporcionando electricidad para nuestros hogares, energía para las industrias y la base para la conectividad digital. Es el hilo invisible que mantiene las ruedas de la sociedad girando cada día.
A medida que el mundo lidia con las preocupaciones ambientales sobre el consumo de combustibles fósiles y apunta a lograr emisiones netas de carbono cero, la atención se ha desplazado hacia las soluciones de energía sostenible. Sin embargo, si bien el desarrollo de nuevas fuentes de energía es importante, también se está realizando un trabajo significativo para mejorar los sistemas de energía actuales y hacerlos más eficientes, confiables y respetuosos con el medio ambiente.
Los métodos tradicionales de generación de electricidad y operaciones energéticas se están integrando lentamente con tecnologías avanzadas como la inteligencia artificial (IA). Específicamente, la visión artificial, el uso de la IA para interpretar y analizar datos visuales, está desempeñando un papel fundamental para abordar los desafíos dentro del sector eléctrico.
La visión artificial está cambiando la forma en que se monitorean, mantienen y optimizan los sistemas de energía eléctrica. Echemos un vistazo más de cerca a cómo se está aplicando esta tecnología en el sector energético.
Antes de profundizar en las aplicaciones de la visión artificial en el sector eléctrico, es importante comprender por qué estas aplicaciones son importantes y a quién impactan.
La producción de electricidad es una parte clave del sector energético e implica cuatro pasos principales: generación, transmisión, distribución y consumo. Comienza con la generación de electricidad en las centrales eléctricas, que pueden utilizar recursos como combustibles fósiles, energía nuclear o fuentes renovables como la eólica, la solar y la hidroeléctrica. La electricidad generada se transmite a largas distancias a través de líneas de alta tensión. Una vez que llega a las estaciones de alta tensión, se distribuye a través de subestaciones y luego se entrega a hogares, empresas e industrias a través de líneas de menor tensión.
Aquí están los principales interesados en el sistema de producción de electricidad:
El sector eléctrico se enfrenta a varios problemas importantes a diario. Muchos sistemas eléctricos dependen de una infraestructura obsoleta que no fue diseñada para manejar las demandas energéticas actuales, lo que genera ineficiencias y un mayor riesgo de fallos, 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 de eso, los sistemas de red obsoletos tienen dificultades para adaptarse a las necesidades energéticas cambiantes de manera eficiente. Abordar estos problemas es una parte crucial de la creación de un sistema energético estable y fiable para el futuro.
La visión artificial es un subcampo de la IA que ayuda a las máquinas a ver y comprender la información visual del mundo que les rodea, de forma similar a como lo hacen los humanos. Un modelo de visión artificial puede ser entrenado para identificar objetos y patrones en imágenes y vídeos con el fin de tomar decisiones informadas.
En el sector eléctrico, los modelos de Visión Artificial como Ultralytics YOLO11 se pueden utilizar para verificar daños en las líneas de voltaje, inspeccionar piezas delicadas en transformadores, monitorear circuitos en tiempo real y trabajar en lugares peligrosos como áreas de alto voltaje y remotas.
Las innovaciones en visión artificial pueden ser útiles para diversos fines en el sector eléctrico, incluyendo la inspección, la supervisión y la gestión. Analicemos más de cerca algunos de los casos de uso en tiempo real de los modelos de visión artificial en la industria energética.
Los drones con IA habilitados para la visión artificial equipados con cámaras de alta resolución pueden inspeccionar líneas eléctricas, torres de transmisión, parques solares y otra infraestructura eléctrica. El proceso generalmente implica que drones controlados por humanos o autónomos capturen imágenes y videos de líneas eléctricas en un área específica, que luego son analizados por modelos de visión artificial.
Los modelos, como YOLO11, que admiten técnicas como la detección de objetos y la segmentación de instancias se pueden utilizar para identificar diversos problemas. Estos incluyen grietas, corrosión, invasión de vegetación, interferencia humana cerca de las líneas eléctricas y daños en los equipos. Este enfoque impulsado por la IA acelera el proceso de inspección. También mejora la seguridad al reducir la necesidad de que los trabajadores humanos realicen tareas peligrosas, como escalar torres o trabajar en zonas de alto voltaje.
Un gran ejemplo de esto es Jiaozuo, una ciudad en China, donde se están utilizando 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. Utilizando drones, han inspeccionado 114 líneas eléctricas e identificado y resuelto eficientemente dos daños ocultos.
Los sistemas de vigilancia integrados con visión artificial pueden supervisar las centrales eléctricas en busca de anomalías como el sobrecalentamiento de los transformadores, los interruptores automáticos, las fugas de aceite y los fallos de los equipos. Si observa el interior de estos sistemas, normalmente puede encontrar un modelo de visión artificial entrenado a medida.
Por ejemplo, al entrenar un modelo YOLO11 personalizado en un conjunto de datos diverso de imágenes que capturan diversas anomalías de los equipos, como las enumeradas anteriormente, podemos crear un sistema robusto para la detección automatizada de anomalías. El modelo YOLO11 entrenado se puede utilizar para reconocer patrones específicos y desviaciones de las condiciones normales de trabajo. Mediante el uso de innovaciones como YOLO11, podemos mejorar la eficiencia operativa en las centrales eléctricas, eliminar los accidentes laborales y hacer que el lugar de trabajo sea más seguro.
Hoy en día, estamos viendo un aumento en este tipo de innovaciones de vanguardia. Por ejemplo, se utilizó un perro robótico con tecnología de IA llamado Sparky para explorar la inspección de subestaciones impulsada por IA en Connecticut. Sparky está integrado con visión artificial e IA para poder leer y monitorear los medidores de voltaje, registrar imágenes térmicas y detectar daños en el equipo. Cuenta con una cámara de alta resolución con zoom de 30x, una cámara infrarroja y un sensor acústico para leer las firmas de sonido.
Los modelos de visión artificial también pueden aprovecharse con respecto a los sistemas de redes inteligentes para supervisar el flujo de energía, identificar los 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.
Particularmente, cuando se combinan con la tecnología de imagen infrarroja, los modelos de visión artificial pueden capturar firmas de calor. 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 a simple vista. Esta tecnología es útil para identificar puntos calientes, que podrían indicar sobrecalentamiento, fricción o fallas eléctricas en los equipos.
En el sector eléctrico, las imágenes infrarrojas son especialmente valiosas para detectar problemas como el sobrecalentamiento de transformadores, interruptores y líneas eléctricas. Una cámara infrarroja con capacidades de visión artificial puede monitorear los postes de servicios públicos en tiempo real y buscar 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, previniendo posibles cortes de energía y riesgos de seguridad.
El sector eléctrico puede beneficiarse de muchas maneras del uso de aplicaciones de visión artificial. Aquí hay algunos ejemplos:
Por otro lado, la implementación de sistemas de visión artificial tiene sus limitaciones. Algunas de estas preocupaciones se mencionan a continuación:
La visión artificial es una herramienta fiable para abordar los complejos retos del sector eléctrico. Mediante la automatización de las inspecciones visuales, el análisis de grandes cantidades de datos y la habilitación de la supervisión en tiempo real, las soluciones basadas en la IA pueden desempeñar un papel esencial para satisfacer 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 fallas de equipos. A medida que crece la adopción de la IA y evoluciona 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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