Endesa reduce desplazamientos, huella de carbono y riesgos laborales con drones de largo alcance

Redacción. La filial de redes de Endesa, e-distribución, contará con 17 drones de largo alcance desarrollados por la empresa navarra Fuvex para realizar inspecciones termográficas y digitales de las líneas eléctricas.

El uso de estos drones en las labores de inspección y mantenimiento mejorará la precisión de las mismas, al tiempo que se reducen los desplazamientos, el riesgo para los trabajadores y la huella de carbono.

Los drones empleados son los primeros capaces de cumplir los requisitos técnicos de Endesa en materia de coherencia de datos y capacidad de resolución, alcanzando un nuevo estándar de calidad en la digitalización y mantenimiento de infraestructuras críticas.

La extensión del uso de drones, que e-distribución emplea desde hace años en la supervisión y el mantenimiento de la red, es clave para generar un gemelo digital completo de sus redes eléctricas, un proceso iniciado en 2023.

Con la incorporación de los drones de largo alcance se modifica de manera relevante la forma en que se captura información sobre estas infraestructuras. Frente a los métodos tradicionales, basados en inspecciones a pie o en helicóptero tripulado, los nuevos sistemas permiten capturar datos de alta precisión de forma más eficiente, reduciendo riesgos operativos, costes y emisiones.

Los drones desarrollados por FuVeX están autorizados para operar a distancias de hasta 10 kilómetros, un alcance hasta veinte veces superior al de los drones convencionales, lo que permite cubrir grandes tramos de red en una única operación y capturar información geoespacial de alta resolución.

Las aeronaves diseñadas por Fluvex permiten una alineación tridimensional completa entre datos visuales, térmicos y LiDAR, la tecnología que utiliza luz láser para medir distancias y crear mapas y modelos 3D de alta precisión.

Esto implica que cada punto del modelo 3D generado mediante LiDAR tenga correspondencia exacta con un píxel concreto de las imágenes visuales y térmicas capturadas durante el vuelo. Esta correlación precisa permite construir una representación digital completa de las líneas eléctricas sobre la que aplicar inteligencia artificial multimodal, abriendo la puerta a nuevas capacidades de análisis automatizado del estado de la red.

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