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Inicio » Transporte Distribución » Machine learning para digitalizar el mapa de la vegetación bajo la líneas eléctricas de alta tensión

Machine learning para digitalizar el mapa de la vegetación bajo la líneas eléctricas de alta tensión

Publicado: 11/11/2021

La plataforma tecnológica del Grupo Red Eléctrica, Elewit, y la startup holandesa Overstory han desarrollado un proyecto con el que han digitalizado el 100% del mapa de vegetación que se encuentra a lo largo de todo el corredor de líneas eléctricas de alta tensión en España. Gracias a este proyecto de innovación, Red Eléctrica, en su función de transportista del sistema eléctrico español, ya identifica de manera digital y automática 37 grupos de especies de vegetación, lo que le permite una gestión más eficiente y segura de sus activos.

Con este proyecto, Elewit y Overstory han desarrollado un modelo de machine learning que digitaliza y completa el mapa de vegetación de Red Eléctrica con el fin de garantizar que el tendido eléctrico se encuentra en óptimas condiciones.

La red de transporte cuenta con más de 44.400 km de circuitos de líneas en España, algunos de los cuales discurren en áreas forestales, que Red Eléctrica mantiene de forma integral. Dentro de este mantenimiento, también controla y gestiona la vegetación existente bajo las líneas para evitar que las plantas crezcan y alcancen los cables conductores.

Hasta la fecha, la identificación de especies se llevaba a cabo mediante técnicas de fotointerpretación manual basadas en la información aportada por el Plan Nacional de Orografía Aérea (PNOA), a partir de las cuales se creaba un mapa de vegetación que permitía, posteriormente, generar un plan de tala y poda para controlar su desarrollo.

Algoritmos de aprendizaje automático

A partir de ahora, con este proyecto de innovación se ha desarrollado un modelo de machine learning que digitaliza y completa el mapa de vegetación de Red Eléctrica. Para ello se introducen datos de un mayor número de fuentes: a la información del PNOA se suman imágenes satelitales, datos tridimensionales capturados con tecnología LIDAR (Laser Imaging Detection and Ranging) e información obtenida mediante inspecciones a pie llevadas a cabo por técnicos de Red Eléctrica.

Toda esta información se fusiona a través de algoritmos de aprendizaje automático permitiendo así identificar, de manera rápida, el tipo de especie presente en cada tramo de cada línea eléctrica. En concreto, esta nueva tecnología permite diferenciar entre 37 grupos de vegetación en superficies pequeñas (5mx5m) y en un corto plazo de tiempo.

El proyecto, que ha tenido una duración de un año, se inició con una fase piloto en la provincia de Zamora y, posteriormente, se escaló a todo el territorio nacional. Su éxito ha permitido que Red Eléctrica incorpore esta innovación a su estrategia de mantenimiento cuyo fin es garantizar que las instalaciones de la red se encuentran siempre en condiciones óptimas de disponibilidad y fiabilidad.

Publicado en: Transporte Distribución Etiquetado como: Digitalización, Eficiencia Energética

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