En la última semana hemos visto la importancia que tiene la continuidad del suministro eléctrico y el impacto que una avería en el sistema energético puede causar. Según datos del Ministerio para la Transición Ecológica del año 2023, si durante una hora no se puede suministrar 1 megavatio-hora (MWh) de electricidad a los consumidores, el coste económico que se estima es de 28.808€.
Con el objetivo de reducir el riesgo de averías, garantizar el suministro y mejorar la rentabilidad de las instalaciones, el mantenimiento de las infraestructuras hidráulicas se ha vuelto un factor clave. Tradicionalmente, estas instalaciones han dependido de programas de mantenimiento preventivo basados en calendarios fijos o inspecciones manuales, métodos que no siempre permiten anticiparse a fallos críticos.
La incorporación de nuevas tecnologías ha revolucionado las tareas de mantenimiento. Un ejemplo destacado es la Decision AI, una rama de la inteligencia artificial orientada a optimizar la toma de decisiones. Esta tecnología permite anticipar fallos antes de que ocurran, lo que contribuye a una mejor gestión de los recursos, incrementa la rentabilidad y extiende la vida útil de los activos
¿Qué ventajas tiene para el negocio?
Cuando implementamos Decision AI en el mantenimiento predictivo de infraestructuras hidráulicas conlleva varias ventajas:
- Reducción de costes: la detección temprana de anomalías permite intervenir antes de que se produzcan fallos graves, disminuyendo los costes de reparación, evitando paradas no planificadas que afectan a la producción y reduciendo el impacto de las posibles averías.
- Optimización del mantenimiento: se pueden programar intervenciones en momentos óptimos, ajustándose a las condiciones del mercado, minimizando el impacto en la producción y mejorando la cantidad de intervenciones.
- Mejora en la eficiencia operativa: la monitorización en tiempo real y el análisis predictivo contribuyen a una operación más eficiente de las centrales.
- Extensión de la vida útil de los equipos: al prevenir el deterioro prematuro, se prolonga la vida útil de los componentes críticos.
¿Cómo funciona la Decision AI en el mantenimiento predictivo?
Conocemos el mantenimiento predictivo como la acción de llevar a cabo las reparaciones o sustituciones antes de que ocurra la avería. Para esta tarea, la Decision AI juega un papel fundamental ya que ayuda a la recopilación y análisis masivo de datos provenientes de sensores instalados en componentes clave de las infraestructuras hidráulicas: compuertas, válvulas, turbinas, bombas, presas, y canales.
Estos sensores pueden medir variables como presión, caudal, vibraciones, temperatura o desgaste mecánico. A partir de esta información, los algoritmos son capaces de identificar patrones de funcionamiento normales y detectar desviaciones que podrían anticipar fallos.
El sistema aprende del comportamiento histórico de los activos, mejorando su precisión con el tiempo.
No hay una misma solución para todos los problemas, ya que cada instalación puede presentar condiciones específicas diferentes: materiales de construcción, condiciones meteorológicas locales, ciclos de carga particulares, etc. Por eso, el desarrollo de una proyecto de mantenimiento predictivo basada en Decision AI se realiza en varias etapas:
- Definición del problema: qué se quiere predecir, qué activos son críticos, y cuál es el impacto de una falla.
- Recolección y tratamiento de datos: identificación de sensores, validación de calidad de datos históricos, y sincronización de múltiples fuentes.
- Modelado predictivo: elección del tipo de modelo adecuado según el caso (regresión, clasificación, detección de anomalías).
- Validación y calibración: pruebas con diferentes conjuntos de datos y ajustes según las características del sistema hidráulico.
- Despliegue e integración: desarrollo de una plataforma visual para operadores.
- Mejora continua: aprendizaje con nuevos datos, incorporación de nuevas variables, y adaptación a cambios en el sistema.
Supongamos que un sistema hidráulico cuenta con una serie de bombas encargadas de transportar agua entre embalses. A través del uso de sensores IoT, se recogen constantemente datos sobre la vibración del motor, la presión de descarga y la temperatura del rodamiento. El sistema de Decision AI aplica técnicas como:
- Análisis de series temporales para identificar cambios sutiles en la firma de vibración.
- Modelos de aprendizaje supervisado (como árboles de decisión o redes neuronales) entrenados para reconocer condiciones previas a una avería.
- Redes neuronales recurrentes (RNN) o modelos LSTM para anticipar fallos en base a secuencias de datos históricos.
Con estas herramientas, el sistema puede emitir alertas sobre una bomba que presenta un comportamiento anómalo, indicando la probabilidad de fallo en los próximos días. Esto permite planificar una intervención antes de que ocurra la avería, evitando interrupciones en el suministro y reduciendo costes de reparación.
Casos de uso
Predicción de fallos en turbinas: los sensores recogen datos de vibración, temperatura, presión del aceite y la solucion de Decision AI recoge estos datos y detecta patrones que indican desgaste o desbalance, anticipando así posibles paradas innecesarias.
Monitorización de rodamientos y generadores: modelos predictivos basados en machine learning donde se entrenan los modelos con datos históricos para que los sistemas de Decision AI identifiquen condiciones anormales y se optimice la programación de intervenciones y reemplazo de piezas críticas,
Gemelos digitales para el diagnóstico preventivo: a través de crear réplicas virtuales que permiten diagnósticos preventivos y visitas virtuales, se mejora la eficiencia en la gestión y mantenimiento de las instalaciones.
En el sector energético asegurar el suministro en las instalaciones es algo clave y crítico. Además, el correcto funcionamiento de las infraestructuras hidráulicas permite alcanzar una rentabilidad operativa esencial.
La aplicación Decision AI en el mantenimiento predictivo de infraestructuras hidráulicas representa una evolución significativa en la gestión de estas instalaciones. Permite anticipar fallos, optimizar el mantenimiento, reducir costes y minimizar el impacto ambiental.
Las empresas que integren estas soluciones de forma proactiva no solo estarán mejor preparadas para responder ante fallas, sino que podrán tomar decisiones óptimas basadas en datos, mejorando su competitividad y sostenibilidad a largo plazo.
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