es.wedoany.com Noticia: ESB Networks ha puesto en marcha un plan quinquenal para realizar inspecciones digitales en hasta 10.000 instalaciones eléctricas en la República de Irlanda. Este proyecto, implementado en colaboración con eSmart Systems, tiene como objetivo utilizar una plataforma de inteligencia artificial para mejorar la eficiencia de las inspecciones de la red eléctrica y el valor de los datos obtenidos.
ESB Networks, filial del grupo ESB, es responsable de construir, operar y mantener el sistema de distribución eléctrica en la República de Irlanda, atendiendo a aproximadamente 2,4 millones de clientes. El grupo se ha comprometido a lograr un sistema eléctrico neto cero para 2040. En este contexto, ESB Networks enfrenta múltiples desafíos, como la integración de una creciente generación de energía renovable, el apoyo a la electrificación de la calefacción y el transporte, y la gestión de una red de distribución que incluye una gran cantidad de activos envejecidos. La corrosión es uno de los problemas de estado más destacados en la red irlandesa, y el proyecto de inspección basado en imágenes con inteligencia artificial se considera adecuado para el seguimiento continuo a largo plazo de este desafío.
Los métodos de inspección tradicionales dependen de helicópteros, inspecciones a pie y revisiones periódicas de postes con escalada, cuyos datos se utilizan principalmente a nivel local, lo que dificulta la priorización de activos en toda la red o el mantenimiento predictivo. Además, los vuelos en helicóptero y los desplazamientos en camión generan tanto costos financieros como emisiones de carbono, lo que afecta el desempeño ambiental de las empresas de servicios públicos. Por ello, ESB Networks ha establecido altos estándares para el nuevo proyecto de inspección: debe generar resultados de detección en un formato unificado a nivel de red, crear un registro persistente del estado de los activos que crezca con el tiempo y contribuir de manera medible a la reducción de las emisiones de carbono de las propias inspecciones.
La solución consiste en implementar la plataforma Grid Vision en colaboración con eSmart Systems, adoptando un método de inspección que combina imágenes de drones, detección de defectos con inteligencia artificial y verificación humana en el circuito. Cada imagen es procesada por modelos de visión por computadora entrenados para identificar categorías específicas de estado de activos, y cada hallazgo es revisado por analistas capacitados antes de tomar medidas.
El enfoque estratégico del proyecto radica en la base de datos de registros longitudinales de activos resultante. Las imágenes de drones y las evaluaciones asistidas por inteligencia artificial de cada ciclo de inspección constituyen un registro longitudinal del estado de cada instalación, lo que proporciona un requisito previo para la priorización de reemplazos basada en riesgos y el análisis de mantenimiento predictivo. Oisín Armstrong, del equipo de Ingeniería y Grandes Proyectos de ESB, afirmó que el método de inspección virtual permite a ESB "mejorar la eficiencia a través de un proyecto de inspección de extremo a extremo, ahorrando tiempo, reduciendo costos y disminuyendo la huella de carbono, apoyando nuestra misión de lograr cero emisiones para 2040".
El proyecto está generando resultados operativos medibles. El tiempo desde la inspección hasta el informe se ha reducido significativamente, y los flujos de trabajo automatizados han acortado el tiempo desde la captura de imágenes hasta los hallazgos procesables, lo que a su vez reduce la necesidad de desplazamientos en camión y vuelos en helicóptero para mantener la visibilidad de la red. La huella de carbono del propio proyecto de inspección está disminuyendo, y los datos sobre el estado de los activos se capturan en un formato unificado a nivel de red, lo que respalda la toma de decisiones proactivas sobre los activos. El plan continuará expandiéndose, integrando los datos de inspección con conjuntos de datos más amplios de activos y medio ambiente, para construir una capa inteligente continua.
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