Desarrollamos este proyecto para reforzar y generar eficiencias en el mantenimiento de líneas eléctricas aéreas a través de la sistematización del conocimiento y la estandarización de la detección y clasificación de posibles anomalías visuales y de distancia. El proyecto abarca la redefinición de los procedimientos técnicos actuales, los flujos de información y la operativa de ejecución de los trabajos en campo.

Red Eléctrica está implantando un nuevo modelo de gestión de la vegetación de sus líneas eléctricas. Hasta ahora, la identificación de las especies de vegetación se realizaba mediante técnicas de fotointerpretación manuales.

Mediante este proyecto, crearemos una serie de algoritmos que automatizarán la fotointerpretación de especies de arbolado y matorral a partir de imágenes satelitales e imágenes del Plan Nacional de Ortofotografía Aérea (PNOA).

El objetivo de este proyecto es cambiar de un modelo reactivo/preventivo a otro predictivo en el ámbito de la seguridad y salud laboral. Aprovechamos la trazabilidad y la huella digital de los datos y la información de las aplicaciones y herramientas de gestión del Grupo Red Eléctrica para realizar un análisis a través de modelos descriptivos (qué ha pasado), predictivos (qué podrá pasar) y prescriptivos (qué podemos hacer para que no ocurra). El primer objetivo del proyecto pasa por generar, a través de métodos de Inteligencia Artificial, un indicador de probabilidad de riesgo de accidentes e incidentes asociado a cualquier trabajo de mantenimiento y construcción.

Queremos demostrar la viabilidad de realizar un inventario de paneles fotovoltaicos mediante el uso de imágenes de satélite de muy alta resolución e inteligencia artificial. Para ello realizaremos pruebas en diversas zonas de España de diferente tipología y variabilidad que permita extraer directrices para implantar un servicio operativo global y preciso en un futuro. El objetivo del proyecto es, fundamentalmente, tener la capacidad de detectar los paneles de forma automática y precisa y geolocalizarlos sobre el terreno, diferenciando, en la medida de lo posible, los diferentes tipos de paneles para poder realizar una buena estimación de su potencia instalada.

Newton es el programa de cálculo de Red Eléctrica. Perfectamente extensible, integrable y mantenible. Incluye el estado del arte en flujo de potencia, cálculo lineal y otras funciones esenciales. La arquitectura de Newton está pensada tanto para el escritorio como para la nuble, estando diseñado para posibilitar el cálculo masivo y la integración de IA en la planificación y operación de sistemas eléctricos.

Este proyecto hunde sus raíces en el mantenimiento predictivo. Pretende mejorar las estimaciones necesarias para aumentar la calidad del mantenimiento basado en la condición, que consiste en anticiparse a fallos en los activos para evitar situaciones de indisponibilidad y altos costes de reparación. En este contexto, las “descargas parciales” son pequeñas corrientes que aparecen en instalaciones aisladas (cables, compartimientos de subestaciones blindadas GIS, transformadores de potencia , etc..) en situaciones previas al fallo del elemento en cuestión. El objetivo del proyecto es desarrollar una plataforma actualmente no existente en el mercado que permita automatizar la detección de “descargas parciales” y su diagnóstico, apoyada en inteligencia artificial, para clasificar según criticidad y disponer de información que permita una adecuada decisión y acción de mantenimiento.

El objetivo del proyecto es desarrollar una plataforma de conocimiento avanzado que ayudará a realizar una gestión más segura, eficiente y sostenible de las obras de construcción de Red Eléctrica. Con el C3, se logra la explotación y tratamiento de los datos generados en el proceso de construcción orientados al incremento de la eficiencia y de la toma de decisiones. Esta iniciativa de transformación digital supone una ventaja decisiva para hacer realidad la transición energética y la red inteligente del futuro.

Con este proyecto, realizamos una búsqueda y posteriores desarrollos de dispositivos IoT de bajo coste, mínimamente invasivos, que detecten el comportamiento dinámico de los elementos de seguridad para poder detectar comportamientos no seguros en la ejecución de trabajos sobre los elementos de la red de transporte.

El objetivo del proyecto es desarrollar y testar un dispositivo híbrido capaz de aportar diferentes servicios de flexibilidad al sistema eléctrico, especialmente en sistemas aislados como el de las Islas Canarias. El dispositivo integra un statcom, una batería de ion-litio y supercondensadores, coordinados y gestionados de forma óptima por un sistema de control avanzado.

La finalidad es conocer la realidad del autoconsumo de pequeño tamaño (P < 1MW) dado que no está previsto que dispongan ni de medida en tiempo real ni de contador de su generación. Sin embargo, esa información existe en IoT y está en la nube. La plataforma permitirá hacer el seguimiento en cuasi tiempo real, habilitando mejorar la estimación de producción en el sistema y poder hacer previsiones.

El proyecto persigue el desarrollo de una red de transporte basada en la monitorización y sensorización local o remota, operada con capacidades de transporte calculadas en tiempo real. Estas capacidades son calculadas con un modelo térmico de la línea y con datos obtenidos de la monitorización de condiciones ambientales instantáneas y/o parámetros físicos de la instalación a lo largo de todo su trazado. De esta forma podemos acceder a capacidad que hasta ahora había permanecido bloqueada en los circuitos y ganar un mayor conocimiento del estado real de los mismos. También estamos trabajando en modelos atmosféricos que nos permitirán predecir las capacidades de nuestros circuitos y adelantarnos a las necesidades de la operación. De esta forma, podremos garantizar una mayor integración de renovables, minimizar los vertidos y reducir costes, principalmente los asociados a restricciones técnicas. Se logra así una operación aún más flexible, segura y económica.

Con este proyecto se pretende garantizar la seguridad de las personas e instalaciones en las operaciones de descargo, eliminando las situaciones de riesgo para los operarios asociadas a la ejecución de las zonas protegidas y trabajos asociados, alineado con el objetivo estratégico de “cero accidentes” del Grupo Red Eléctrica.

Los sistemas automáticos de subestación actuales son sistemas distribuidos en los que el software está asociado a un hardware específico y en los que la posibilidad de innovar nuevos algoritmos se encuentra condicionada a los conjuntos software-hardware de cada suministrador.

Mediante este proyecto, buscamos la creación de una plataforma software sobre hardware diverso, basada en conceptos de microservicios, para implementar las funciones del sistema automático de subestación.

El objetivo de este proyecto es validar las infraestructuras eléctricas de Red Eléctrica como emplazamiento de sistemas 5G. De esta manera, se establece un roadmap con la realización de varios productos mínimos viables (PMV) con los que se acumulará experiencia sobre la instalación de sistemas 5G en las redes (requisitos, necesidades especiales, etc) y se comprobará el posible impacto en el entorno propio de lasinstalaciones.

Junto a Orange, Huawei y el Grupo Red Eléctrica desarrollamos un proyecto piloto para la inspección desatendida de instalaciones mediante visión artificial desde diferentes espectros y la detección de gas SO2/SF6 (indicador de fallos en la subestación y fugas de gas de efecto invernadero) tanto en las subestaciones eléctricas como en las conducciones que la recorren.

Para ello, utilizamos una red de sensores y cámaras específicas, tanto en puntos fijos como móviles, con un sistema de monitorización en diferentes longitudes de onda que mejorará la eficacia en la detección de fallos, aumentará la seguridad de los operarios de campo y permitirá el desarrollo de herramientas más potentes o de mantenimiento predictivo.

Junto a Orange, Huawei, Arbórea Intellbird e Hispasat implantaremos la tecnología 5G para el análisis en tiempo real de un escenario de siniestro en infraestructuras críticas, que permitirá una inspección remota de aspectos críticos de las infraestructuras mediante sistemas remotamente tripulados y sistemas robotizados.

De esta manera, mejoraremos los tiempos de respuesta mediante la incorporación de procesos de inspección y análisis de la infraestructura crítica, aumentando su seguridad en las mismas. Adicionalmente, se propone incorporar satélites de comunicaciones como respaldo de la red terrestre 5G vía Network Slicing en diferentes situaciones.