Aplicando la inteligencia artificial en instalaciones estratégicas: Vegetación Management
ISRAEL GARCÍA PALACIOS
Grid Automation Market Manager Hitachi Energy México
En el actual panorama del sector energético, la transformación digital es ya un catalizador clave para optimizar la eficiencia y la confiabilidad del sistema eléctrico. La convergencia de las tecnologías digitales en este ámbito no solo ha cambiado la forma en que se genera y distribuye energía, sino que también ha remodelado la gestión integral de los activos estratégicos. La importancia de la digitalización en la administración de la infraestructura, como las líneas de alta tensión, radica en su capacidad para proporcionar una visión holística en tiempo real de los activos, permitiendo una toma de decisiones más informada y una respuesta más ágil ante cualquier eventualidad. Este enfoque proactivo no solo aumenta la eficiencia operativa, sino que también reduce significativamente los riesgos asociados con la interrupción del suministro de energía.
En este contexto, las tecnologías emergentes, con la inteligencia artificial (IA) a la vanguardia, desempeñan un papel crucial en la transformación digital del sector eléctrico. La IA ofrece capacidades analíticas avanzadas que permiten la interpretación de grandes conjuntos de datos, desde el monitoreo en tiempo real hasta el análisis predictivo de patrones de fallos potenciales. Al implementar algoritmos de aprendizaje automático, las organizaciones pueden anticiparse a problemas operativos y optimizar la programación de mantenimiento preventivo. Además, la inteligencia artificial se integra cada vez más en sistemas de gestión de activos, proporcionando una automatización inteligente que mejora la eficiencia de las operaciones diarias y la gestión de la infraestructura. Estos ejemplos ilustran cómo la aplicación estratégica de la inteligencia artificial es un componente esencial en la revolución digital que redefine la forma en quela industria energética gestiona y asegura la continuidad de sus infraestructuras críticas.
Si nos enfocamos en el análisis de los desafíos inherentes al vegetation management (gestión de vegetación) de las instalaciones energéticas críticas revela la complejidad y la urgencia de abordar este aspecto particular del mantenimiento. La vegetación no controlada, especialmente en las proximidades de líneas de alta tensión y otros activos energéticos, presenta riesgos significativos para la integridad de la infraestructura. Las ramas sobresalientes y el follaje descontrolado pueden provocar cortocircuitos y apagones, comprometiendo la continuidad del suministro eléctrico. Además, la interacción entre la vegetación y los activos energéticos plantea amenazas potenciales para la integridad del recurso humano y del medio ambiente, destacando la necesidad de una gestión eficaz y sostenible de la vegetación circundante.
“La vegetación no controlada, especialmente en las proximidades de líneas de alta tensión y otros activos energéticos, presenta riesgos significativos para la integridad de la infraestructura.”
Además, vale la pena apuntar que el impacto de la vegetación no controlada va más allá de las interrupciones en el suministro eléctrico y se traduce directamente en riesgos financieros y costos operativos significativos. La falta de mantenimiento adecuado no solo aumenta la probabilidad de daños inesperados, sino que también eleva los costos de reparación y reemplazo de equipos. Las organizaciones del sector energético se enfrentan a posibles sanciones regulatorias y litigios derivados de eventos causados por la negligencia en el control de la vegetación. Esta evaluación de riesgos y costos subraya la importancia crítica de implementar estrategias de mantenimiento proactivas y soluciones innovadoras, como la aplicación de inteligencia artificial, para monitorear y gestionar eficientemente la vegetación en entornos críticos. Al abordar estos desafíos de manera integral, las organizaciones pueden no solo preservar la confiabilidad de sus activos, sino también mitigar las consecuencias financieras asociadas con la falta de gestión adecuada de la vegetación en el sector energético.
La exploración de cómo la inteligencia artificial (IA) puede abordar los desafíos identificados en el vegetation management en infraestructuras energéticas revela un espectro de oportunidades innovadoras. La IA se presenta como una herramienta clave para superar las limitaciones tradicionales en la detección y predicción de problemas relacionados con la vegetación. Sistemas avanzados de monitoreo remoto, respaldados por algoritmos de aprendizaje automático, permiten la recopilación y el análisis continuo de datos en tiempo real. Estos sistemas pueden identificar patrones de crecimiento no deseado de vegetación y anticiparse a posibles interferencias con activos críticos, ofreciendo así una respuesta proactiva a los desafíos de mantenimiento en entornos energéticos.
La presentación de aplicaciones específicas de inteligencia artificial en este contexto destaca la versatilidad de la tecnología. Los sistemas de monitoreo remoto, impulsados por análisis de imágenes satelitales de alta resolución, ofrecen una visión detallada de la vegetación circundante, permitiendo una evaluación precisa del riesgo y la planificación eficiente del mantenimiento. Los algoritmos de aprendizaje automático mejoran la capacidad predictiva al analizar datos históricos y en tiempo real, identificando patrones no evidentes para la observación humana. Además, la implementación exitosa de la inteligencia artificial en el vegetation management se respalda con casos de estudio que destacan cómo diversas organizaciones han logrado mejorar la eficiencia y la seguridad operativa mediante soluciones basadas en IA. Estos casos proporcionan ejemplos concretos de cómo la aplicación estratégica de la inteligencia artificial puede transformar el vegetation management, ofreciendo a las organizaciones del sector energético un enfoque más efectivo y sostenible para abordar los desafíos críticos asociados con la vegetación no controlada.
La guía para la implementación efectiva de soluciones de inteligencia artificial (IA) en el vegetation management en infraestructuras energéticas no solo se centra en la tecnología en sí, sino también en consideraciones prácticas fundamentales. Desde un punto de vista técnico, es crucial establecer una infraestructura digital robusta que pueda manejar grandes volúmenes de datos generados por sistemas de monitoreo avanzados. Además, se deben incorporar algoritmos de aprendizaje automático que evolucionen con la dinámica de la vegetación y mejoren continuamente la precisión de las predicciones. A nivel económico, la inversión inicial en tecnología de IA puede ser significativa, pero las organizaciones deben evaluar los costos en comparación con los beneficios a largo plazo, como la reducción de gastos operativos asociados con interrupciones no planificadas y la mejora de la eficiencia en el mantenimiento.
Consideraciones regulatorias también deben ser parte integral de la planificación. La adopción de soluciones de inteligencia artificial puede encontrarse con desafíos normativos, y las organizaciones deben asegurarse de cumplir con los estándares y regulaciones locales e internacionales. Además, la capacitación del personal y la colaboración con proveedores de tecnología son esenciales. La formación adecuada garantiza que el personal sea competente en el uso y mantenimiento de las nuevas soluciones, mientras que la colaboración con proveedores especializados puede facilitar la integración fluida de tecnologías de IA personalizadas para las necesidades específicas del vegetation management en instalaciones energéticas. En última instancia, la perspectiva sobre los beneficios a largo plazo y el retorno de la inversión destaca la importancia estratégica de la adopción de soluciones innovadoras.
Desde Hitachi Energy, contamos con la solución “Vegetation Manager”, la cual actúa como un sistema centralizado de planificación inteligente que ayuda a prever, monitorear, planificar, preparar y ajustar los programas de gestión de vegetación de una organización al tiempo que da visibilidad completa e informes de todas las actividades. Es un conjunto de capacidades de mejores prácticas que predice riesgos emergentes, optimiza la planificación de cortes y proporciona una única fuente de verdad para el vegetation management. Cuenta con tres subsistemas conectados:
- Cut Planner (aplicación web): Diseñado para visualizar riesgos de vegetación, controlar los costos del programa de gestión de vegetación y planificar, monitorear e informar geoespacialmente. Crea el plan de corte óptimo y ayuda a las organizaciones a simplificar la gestión del programa de vegetación.
- Field Planner (aplicación para tablet iOS): Diseñado para mostrar y capturar información de planificación para usuarios no técnicos. Ayuda a capturar los datos necesarios para identificar riesgos en el campo, planificar adecuadamente los lugares de trabajo para los equipos y mejora los procesos de notificación al cliente, aprobación/firma y gestión. La aplicación funciona completamente sin conexión en modo desconectado mientras permite análisis geoespacial, recopilación de datos y GPS/navegación.
- Field Patrol (aplicación para tablet iOS): Diseñada para brigadas terrestres y aéreas que capturan riesgos de la vegetación y activos mientras monitorean, comunican y crean alcances de mantenimiento casi en tiempo real para los planificadores de la oficina central. Hitachi Vegetation Manager está directamente integrado con la constelación WorldView de Maxar. Además de imágenes satelitales de primera clase, el sistema también incorpora varios conjuntos de medios georreferenciados, como LiDAR, videos o imágenes.
Más allá de los beneficios operativos inmediatos, la implementación exitosa de la inteligencia artificial en el vegetation management promete un retorno significativo en términos de resiliencia, sostenibilidad y confiabilidad a largo plazo de las infraestructuras energéticas.
