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REE se alía con Elewit y Overstory para digitalizar el mapa de la vegetación bajo las líneas eléctricas

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Red Eléctrica (REE), en alianza con Elewit- la plataforma tecnológica del grupo- y la startup holandesa Overstory, ha desarrollado un proyecto pionero con el que gracias a la aplicación del 'machine learning' ha digitalizado el 100% del mapa de vegetación que se encuentra a lo largo de todo el corredor de líneas eléctricas de alta tensión en España, informó la compañía.

En concreto, este proyecto de innovación permite ya la identificación de manera digital y automática de 37 grupos de especies de vegetación, lo que permite operador de la red eléctrica una gestión más eficiente y segura de sus activos.

La red de transporte cuenta con más de 44.400 kilómetros de circuitos de líneas en España - algunos discurren en áreas forestales- que la compañía presidida por Beatriz Corredor mantiene de forma integral. Dentro de este mantenimiento, también controla y gestiona la vegetación existente bajo las líneas para evitar que la vegetación crezca y alcance los cables conductores.

"Hasta ahora la identificación de especies se realizaba de manera manual, por lo que el reto era automatizar este proceso y digitalizarlo para hacerlo más sencillo, rápido y eficiente", señaló el director de Mantenimiento de Instalaciones de la empresa, Manuel López Cormenzana.

Para ello, en 2020 el grupo, Elewit y Overstory se unieron en este proyecto en el que también ha colaborado Tragsatec. En concreto, han creado una solución tecnológica innovadora que ha empleado el potencial del 'machine learning'.

Esta nueva herramienta permite reforzar las labores de mantenimiento de líneas a Red Eléctrica, "incrementando así su seguridad y fiabilidad, y también reducir el riesgo de incendios forestales, lo que sin duda protege nuestra biodiversidad y nuestro capital natural", añadió el directivo.

Hasta ahora, la identificación de especies se llevaba a cabo mediante técnicas de fotointerpretación manual basadas en la información aportada por el Plan Nacional de Orografía Aérea (PNOA), a partir de las cuales se creaba un mapa de vegetación que permitía, posteriormente, generar un plan de tala y poda para controlar su desarrollo.

ALGORITMOS

Con este nuevo proyecto de innovación se desarrollado un modelo de 'machine learning' "que digitaliza y completa el mapa de vegetación de Red Eléctrica", explicó la directora de Elewit, Silvia Bruno.

De esta manera, se toma 'inputs' de un número mayor de fuentes y toda esa información se fusiona a través de algoritmos de aprendizaje automático permitiendo identificar, de manera rápida, el tipo de especie presente en cada tramo de cada línea eléctrica.

En concreto, esta nueva tecnología permite diferenciar entre 37 grupos de vegetación en superficies pequeñas y en un corto plazo de tiempo.

"Ahora, gracias a esta nueva tecnología empleamos únicamente horas frente a las semanas que requería el proceso manual anterior", subrayó la jefa del Departamento de Mantenimiento de Líneas de Red Eléctrica, Elena Nogueroles.

El proyecto, que ha tenido una duración de un año, se inició con una fase piloto en la provincia de Zamora y, posteriormente, se escaló a todo el territorio nacional. Su éxito ha permitido que Red Eléctrica incorpore esta innovación a su estrategia de mantenimiento cuyo fin es garantizar que las instalaciones de la red se encuentran siempre en condiciones óptimas de disponibilidad y fiabilidad.

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