El proyecto Resisto pretende fortalecer la red eléctrica del Parque Nacional y Natural de Doñana mediante la aplicación de inteligencia artificial y el despliegue de sensorización, cámaras térmicas de vigilancia, estaciones meteorológicas, sensores antiincendios y una flota de drones autónomos. El objetivo es reducir la afectación a la red eléctrica de fenómenos climáticos como el viento o el agua, entre otros riesgos, a fin de mejorar la calidad del servicio.
El proyecto Resisto, liderado por e-distribución (filial de Redes de Endesa) y con una duración de 20 meses, cuenta con un presupuesto total de 1,9 millones de euros y será subvencionado en un 65% por la Unión Europea al resultar beneficiario de la convocatoria de ayudas 2021 destinadas a proyectos de investigación y desarrollo en inteligencia artificial y otras tecnologías digitales y su integración en las cadenas de valor de Red.es.
Ante el último informe presentado por el Panel Intergubernamental sobre el Cambio Climático de las Naciones Unidas, que contempla que los fenómenos meteorológicos extremos serán cada vez más frecuentes debido al cambio climático, Endesa va a desarrollar este proyecto que busca que las redes eléctricas estén preparadas para mitigar su incidencia.
Inteligencia artificial y big data para la monitorización del entorno
Para ello, Resisto va a crear una solución innovadora, basado en cuatro áreas. La primera área es la planificación mediante la predicción y prevención con la utilización de inteligencia artificial y big data. Con estas herramientas la compañía pretende detectar las zonas con mayor riesgo de incidencia ante ciertas condiciones climáticas, así como de potenciales riesgos por acciones físicas de animales o humanos.
La segunda área es la detección, a través de la monitorización de la red mediante el uso de sensores, cámaras térmicas y de vigilancia para el control del crecimiento de la vegetación. La tercera sería la recuperación, que aplicaría la inteligencia artificial y una flota de drones autónomos que podrían localizar incidencias en tiempo real, monitorizar el entorno y dar soporte a las tareas de operación y mantenimiento, sobre todo aquellas de difícil acceso.
Por último, la adaptación usaría el aprendizaje continuo del algoritmo de inteligencia artificial implementado que se nutrirá de los datos generados en estas experiencias a fin de mejorar la fortaleza de la red.
Además, se plantea la implantación de herramientas de inteligencia artificial que podrían desarrollar mapas de riesgos de incidencias ante ciertas condiciones climáticas, módulos de posibles recomendaciones para la reconfiguración de la red eléctrica e instrumentos como cámaras térmicas de vigilancia, estaciones meteorológicas, flota de drones autónomos e incluso se analiza el posible despliegue de una red de comunicaciones LoRa y 4G/5G.
Gracias a esta última tecnología, se podría aumentar la cantidad de sensores para la monitorización de la red eléctrica al no necesitar cables para la transmisión de datos y tener un bajo consumo. Todas estas herramientas también podrían ser utilizadas por el parque para analizar otras variables y contribuir a la conservación del entorno.