IA para optimizar los trabajos en las líneas eléctricas subterrâneas
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Con su solución PullAI, Omexom Atlantique Ingénierie promete ahorros sustanciales en las obras de soterramiento de las líneas de alta tensión, así como una reducción de las emisiones de CO2. Toda una ventaja en un momento en que los fenómenos climáticos provocan cada vez más daños en la red de transporte de electricidad.
105.817: este es el número de kilómetros de líneas de alta tensión (63.000 V y 90.000 V) y de muy alta tensión* (225.000 V y 400.000 V) desplegadas en Francia. Propiedad de RTE (Réseau de Transport d’Electricité), esta red de transporte conduce la electricidad desde las grandes unidades de producción hasta los transformadores, actualmente mediante infraestructuras principalmente aéreas y terrestres. En estos momentos, las líneas soterradas solo representan el 6,6% de la red total.
En estos últimos años, la proliferación de fenómenos climáticos violentos ha reactivado el debate sobre la necesidad de soterrar de forma más generalizada las infraestructuras de transporte de electricidad. A modo de ejemplo, a finales de 2023 la tormenta Ciarán dejó sin tensión en Finisterre (Bretaña, Francia) 13 líneas eléctricas de alta y muy alta tensión y 2 subestaciones eléctricas con una potencia acumulada de 11 MW. Un fenómeno mundial que está obligando a los operados a transformarse, por ejemplo en Estados Unidos.
100.000 millones de aquí a 2030
De hecho, en Francia, el soterramiento de las líneas eléctricas está ganando cada vez más terreno. “En diez años, el número de nuestros proyectos de cableado subterráneo de alta y muy alta tensión prácticamente se ha cuadruplicado. Algunas proyecciones de mercado para Francia apuntan a una inversión de 100.000 millones de euros para RTE de aquí a 2030”, afirma Sylvain Pejean, gerente de Omexom Atlantique Ingénierie (VINCI Energies), integrador de soluciones llave en mano en el sector eléctrico.
El aumento de la demanda de consumo eléctrico y el desarrollo de fuentes de energías renovables potenciarán necesariamente la instalación de líneas de alta y muy alta tensión, para las que el soterramiento representa ventajas incuestionables: menor exposición a los riesgos de deterioro accidental (riesgos climáticos), natural (desgaste) o deliberado (vandalismo), con la consiguiente reducción de los costes de mantenimiento y conservación, y mejor control de los flujos.
Pero el soterramiento de la red resulta especialmente costoso, requiere obras importantes e implica conocimientos específicos. “La geometría de las zanjas, la fricción, la lubricación, el peso del cable y la diferencia de diámetro entre el cable y el recubrimiento influyen en la ingeniería y en las obras”, asegura Sylvain Pejean. “Los cables pueden superar los 10 cm de diámetro y las bobinas utilizadas para entregarlos pueden pesar varias decenas de toneladas. Estas características mecánicas obligan a cortar los cables en secciones conectadas mediante cámaras de empalme, estructuras de ingeniería civil en hormigón construidas en el fondo de las zanjas”.
Mejorar el cálculo del tendido de cable
¿Cómo reducir el coste de unas obras de soterramiento condicionadas por la dificultad técnica de instalaciones que requieren una seguridad y fiabilidad absolutas? La respuesta más inmediata podría estar en el lugar menos esperado: la inteligencia artificial.
«Una propuesta totalmente inédita que ya ha demostrado su eficacia»
En el caso de las cámaras de empalme, por ejemplo, su coste, muy elevado, puede alcanzar fácilmente los 100.000 e incluso los 150.000 €. Optimizando la distancia entre ellas, se podrá reducir su número en el trazado de una línea, lo que tendrá un impacto muy interesante en el coste global de los proyectos. “Hoy en día, las evaluaciones del tendido de los cables se basan en el Excel, una herramienta que no es la ideal y que puede dar lugar a diferencias entre los cálculos teóricos y la realidad, lo que puede acabar generando daños en los cables y retrasos en los proyectos”, explica Sylvain Pejean.
Es aquí donde entran en juego los algoritmos, que mejorarán y aumentarán la fiabilidad de los métodos para calcular las rutas de los cables y, en consecuencia, reducirán el número de cámaras de empalme necesarias. Con el apoyo de Leonard, plataforma de prospectiva e innovación del Grupo VINCI, Omexom Atlantique Ingénierie ha desarrollado PullAI, una herramienta basada en la inteligencia artificial diseñada para predecir las fuerzas de tracción de los cables entre las cámaras de empalme.
“Se trata de una propuesta totalmente inédita para el mercado. Actualmente en fase de desarrollo, la solución ya ha demostrado su eficacia. Respaldada por la aportación de datos y financiación por parte del ecosistema de VINCI Energies, debería poder desplegarse comercialmente en un plazo de doce a dieciocho meses. El impacto ecológico será significativo, ya que, ajustando el número de cámaras de empalme, la solución permitirá reducir las emisiones de CO2 en 200 toneladas por cada cien kilómetros de líneas”, destaca Sylvain Pejean.
200 toneladas de CO2
Esa es la cantidad de emisiones de dióxido de carbono que la herramienta PullAI de Omexom Atlantique Ingénierie permite reducir por cada cien kilómetros de líneas eléctricas.
*Las líneas de alta tensión (A. T.) y muy alta tensión (M. A. T.) se agrupan actualmente bajo en término “alta tensión B (A. T. B.)”, que incluye los valores superiores a 50 kV en corriente alterna.
14/02/2025
