Inspectlayers

En este proyecto se desarrollará una solución 360º aplicada al mundo de la gestión de activos de infraestructuras eléctricas. Esta solución integra la adquisición de información mediante vuelos con RPAS, el análisis de esta información y su integración en modelos predictivos basados en técnicas de Machine Learning/Deep Learning permitiendo así que el modelo sea cada vez más preciso e inteligente, con capacidad de análisis y actualización de resultados de manera automática online. El objetivo es proveer de información de actuación de Business Intelligence (m3/km de tala) que permitan al sector proponer nuevos baremos a los trabajos y optimicen la gestión de activos.  

Las líneas de desarrollo sobre las que pivota el proyecto son aquellas que el mercado está demandando:

  • Inspección de infraestructura. Se trabajará en el desarrollo de algoritmia específica basada en Machine Learning, de manera que, haciendo uso de la información recogida por distintos sensores, y de la amplia base de datos actual de HEMAV, sea posible la detección de cualquier anomalía en la infraestructura. También se trabajará en el procesado de los datos arrojados por las cámaras termográficas para la detección de puntos calientes. Esta tipología será de utilidad en el caso fotovoltaico.
  • Control de la vegetación. En este punto, el objetivo fundamental es calcular la periodicidad con la que se tienen que llevar a cabo las tareas de tala y poda de la vegetación. Para lograrlo, se planteará un modelo con las siguientes fases:
    1. Cartografía de vegetación con alto nivel de detalle. Esta fase es de vital importancia porque en ella se conocerá qué tipo de vegetación existe en cada punto con un alto nivel de detalle. La elaboración de la cartografía se apoyará fundamentalmente en datos del sensor LiDAR, y servirá de base para modelar las tasas de crecimiento de la vegetación.
    2. Modelización del crecimiento de la vegetación. Predecir con exactitud el crecimiento de la vegetación permite planificar cuándo intervenir para minimizar riesgos. Gracias a los datos que proporciona la tecnología LiDAR o fotogrametría (nubes de puntos), será posible medir la altura de la vegetación; y, junto con datos diacrónicos, se realizará una estimación precisa de la tasa de crecimiento. Para discriminar la información recabada y poder efectuar las predicciones se utilizará el método de superposición ponderada. Además, se incorporará la toma de datos de dendrometría para aquellos árboles que presente una elevada peligrosidad o que su proporción de aparición sea mayor.
    3. Mapa de la red en 3D. El objetivo de esta fase será elaborar una representación tridimensional de toda la red a inspeccionar, y así poder proyectar sobre ella las tasas de crecimiento esperadas de cara a poder determinar la periodicidad de intervención.
    4. Cálculo de las periodicidades de intervención. En este punto, y con toda la información recabada de las fases anteriores, se planificará cuándo se deben realizar intervenciones de mantenimiento. Para ello se deben tener en cuenta aspectos como: requisitos legales en cuanto a distancias mínimas; y, la tasa de crecimiento junto con la orografía particular de cada punto (haciendo uso de la representación resultante de la fase 3).
  • Morfología. Usando las mismas tecnologías que se aplican para el control de la vegetación, se desarrollarán los mecanismos necesarios para obtener las distancias reales entre todos los elementos de cada infraestructura. A partir de un modelo 3D se podrá detectar qué vanos no respetan la normativa de distancias de seguridad (cable-cable, cable-suelo, cable-otros obstáculos, etc.). Además, la gran precisión de esta herramienta permitirá detectar defectos o desviaciones en la estructura, como podría ser una torre de alta tensión inclinada por una deformación estructural.

Este proyecto ha sido cofinanciado por el Ministerio de Energía, Turismo y Agenda Digital, con referencia TSI-100504-2017-9 y será llevado a término por HEMAV S.L.

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