EDP Networks automatiza la inspección de su red eléctrica gracias a la IA 

El sector energético se encuentra inmerso en una transformación digital sin precedentes, impulsada por la necesidad de las organizaciones de una mayor automatización y flexibilidad de las operaciones y de una infraestructura más resiliente. En este escenario, tecnologías como la inteligencia artificial o la analítica de datos se vuelven claves en la búsqueda de una mejor eficiencia operativa.   

Este es el caso de la compañía EDP Networks, uno de los principales operadores del sector energético español que lleva años apostando por una transformación digital que afecta a todos los procesos operativos de la organización. “Somos una compañía que siempre ha apostado por digitalizar su red, tenemos una red completamente digitalizada, y no estamos incorporando un cambio, ese cambio es ya una realidad”, explica Genoveva Rasilla, responsable de Optimización de Procesos de IA de EDP. 

Este viaje de transición, según Rasilla, es un proceso compartido y aceptado por toda la compañía y a todos los niveles. “Todo el mundo tiene claro que es necesario y están identificando casos de uso y viendo la necesidad de esa transformación. Hay un compromiso y una respuesta importante por todos los estamentos de la organización”.  

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Automatización de las inspecciones de la red 

Desde hace años, EDP se enfrenta a una creciente demanda de electricidad concentrada, en una buena parte, en el norte de España, con una orografía y unas complicaciones climáticas especiales, por lo que vieron la necesidad de modernizar sus procesos de inspección de infraestructura. Para ello, contaron con la consultora Capgemini e implementaron un avanzado sistema de inspección impulsado por IA utilizando LandingAI y AWS. “Capgemini es más que un socio para nosotros”, comenta la responsable de Optimización de Procesos de IA de la organización. “En EDP siempre intentamos buscar dentro del ecosistema de IA a los mejores, y en este caso dimos con Capgemini”. 

Este proyecto lleva alrededor de dos años y nació con el objetivo de “automatizar el análisis y la detección de los diferentes defectos de los activos en la red eléctrica de EDP”, explica Alberto Avecilla, senior manager en Capgemini Engineering. Hasta ese momento, “era un trabajo manual, se hacían una serie de fotos aéreas y, de forma visual, un equipo tenía que detectar cómo eran esos defectos”. Eran métodos lentos, propensos a errores y costosos, lo que hacía imprescindible adoptar tecnologías innovadoras. 

En una primera fase, según Avecilla, “se llevó a cabo una valoración de la tecnología centrada en una serie de casos de uso como defectos en los aisladores y en los diferentes materiales, también en los antiescalos (unas barreras que están en las peanas de alta tensión para evitar que la gente pueda escalar), comprobar que las señales de peligro colocadas en los antiescalos estuvieran en las zonas que tenían que estar, conductores rotos, material deteriorado, etc.”. En esa primera fase se comprobó que era técnicamente posible detectar esos defectos por lo que, una vez finalizada, se desplegaron los modelos capaces de detectar todos esos defectos de red.  

Para acometer esa segunda fase, se decidió implementar una plataforma de operaciones de aprendizaje automático (MLOps) capaz de entrenar modelos de IA con pequeños conjuntos de datos, junto con una solución de procesamiento de imágenes para apoyar estos modelos. Para ello, se decidió apostar por las tecnologías de LandingAI y AWS para su solución, iniciando el proceso de desarrollo con una prueba de concepto (PoC) que evaluó los modelos de IA en tres casos de uso distintos. “Hay que tener en cuenta que, para nosotros, es importante ir trabajando en pequeños paquetes que se prueben y en los que se vea la garantía de los resultados”, comenta Rasilla. 

Tras pruebas iniciales exitosas, la solución se extendió a otros nueve casos de uso en tres países. El equipo del proyecto personalizó la plataforma de procesamiento de imágenes e inspección, incorporando funciones de geolocalización para los activos.  

A lo largo de la implementación, EDP Networks y Capgemini gestionaron, además, una estrategia integral de gestión del cambio para asegurar la adopción sin problemas del nuevo sistema por parte de los equipos de inspección.  

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Resultados 

Este enfoque facilitó una transición fluida al proceso de inspección impulsado por IA, minimizando las interrupciones y maximizando la eficiencia. Además, EDP Networks logró mejoras significativas en sus procesos, reduciéndose drásticamente de un año a solo un mes, a la vez que aumentó la frecuencia de las inspecciones, permitiendo una monitorización y mantenimiento continuos de la red. En la actualidad, esta capacidad asegura que la red esté preparada para satisfacer la demanda futura de electricidad de manera eficiente.  

Por otro lado, los modelos de IA, apoyados por imágenes tomadas desde helicópteros, lograron un 90% de precisión en la detección de defectos, mejorando aún más la fiabilidad de las inspecciones.  

El éxito de esta iniciativa ha allanado el camino para futuros avances, incluyendo el uso potencial de drones autónomos para realizar inspecciones aún más flexibles y rápidas. “Ya tenemos definido una evolución de ese modelo, que depende de la legislación relacionada con la incorporación de la IA para que los drones sean autónomos”, explica Rasilla.  

Como resultado de esta transformación, EDP Networks está ahora mejor posicionada para manejar la creciente demanda de electricidad, manteniendo una alta calidad y fiabilidad de la red. Además, la relación con Capgemini continuará, con una hoja de ruta de cinco años, que involucrará a nuevos socios para mejorar aún más las capacidades de inspección. “Nuestro objetivo es seguir teniendo esta relación tan fructífera en el tiempo”, comenta Rasilla.  

Una mirada al futuro  

La solución implementada por EDP Networks y Capgemini ha establecido un nuevo estándar para las inspecciones de red, combinando tecnologías de IA de vanguardia con aplicaciones prácticas para lograr resultados notables. “Cuanto más digitalizada tengas tu red y más sepas qué es lo que pasa en ella, más serás capaz de adelantarte a posibles incidencias”, concluye Rasilla, quien apunta a la IA a los satélites como las dos tendencias que marcarán el futuro del sector energético.