Cuatro tendencias de la industria energética para 2021
No cabe duda de que el año pasado planteó retos sin precedentes para la industria. Las empresas de energía y servicios públicos han afrontado estos problemas para garantizar el rendimiento de la red eléctrica en el momento en que la confiabilidad es más necesaria.
En 2021, incluso en medio de la incertidumbre actual, hay numerosas oportunidades y avances tecnológicos que están esperando por los líderes de la industria.
A continuación se explica dónde concentrarse para obtener el mayor impacto:
1. El uso del aprendizaje científico automático para el diagnóstico de transformadores es cada vez más popular.
SciML, que aprovecha lo mejor de las herramientas de análisis y los sistemas de aprendizaje automático (ML) disponibles combinándolos con conocimientos científicos para tomar decisiones procesables, se extenderá más en este año. En los últimos años, los ingenieros han perseguido la idea de aprovechar los sistemas de inteligencia artificial (AI) y ML para proporcionar una evaluación detallada de los transformadores de potencia, combinando el mantenimiento disponible, el historial, los datos de prueba, los datos de monitoreo, los datos de fallas, etc. Sin embargo, en la práctica, los ingenieros se encuentran a menudo con datos incompletos, ausentes o inconsistentes, lo que dificulta la capacidad de las herramientas de AI para producir resultados precisos. En consecuencia, es probable que los ingenieros adopten un enfoque híbrido para aprovechar la AI, utilizando la tecnología en casos en que los datos sean sólidos, y permitiendo que los expertos en la materia se enfoquen en las situaciones en las que los datos son poco claros y necesitan atención.
2. La colaboración entre responsables técnicos y financieros se está convirtiendo en la clave para un índice de estado de activos (AHI).
En general, los AHI se utilizan para determinar el estado de un activo, de modo que los datos operativos se puedan utilizar como parte de la planificación financiera y operativa de una organización. Pero, a menudo, los responsables financieros y operativos que analizan los resultados del AHI para la planificación no comprenden totalmente la información técnica que se usa para obtener un AHI y, por lo tanto, puede que no tomen las decisiones más informadas. Para que la gestión de los activos sea eficaz, es necesario que exista una comunicación clara y significativa entre responsables técnicos y financieros, y que ambas partes comprendan el valor y las limitaciones del AHI, así como la forma de utilizarlo.
3. Los ingenieros adoptan enfoques más analíticos y predictivos para el mantenimiento.
Identificar el equipamiento que merece mayor atención o intervención puede ser un reto. Pero existe la oportunidad de aprovechar lo más avanzado en análisis estadísticos e inteligencia predictiva para mejorar los enfoques tradicionales. Por ejemplo, cuando se trata de identificar boquillas que necesitan una intervención, al combinar una gran cantidad de resultados con la base de datos de Doble de más de seis millones de resultados de prueba individuales, los análisis estadísticos pueden proporcionar una desviación estándar procesable entre los resultados de prueba y un valor de referencia. De este modo, los ingenieros pueden interpretar más fácilmente los resultados de prueba y realizar el mantenimiento adecuado, ya que tienen una mejor idea de cómo se comparan los resultados con la “norma”. Y, en 2021, las organizaciones aprovecharán cada vez más la AI y otras tecnologías emergentes para centrarse de forma más proactiva en la actividad de estado y mantenimiento.
4. La adopción de la AI está creciendo en el sector de la energía y los servicios públicos, aunque a un ritmo cauto.
Adoptar la tecnología de AI y ML requiere que las organizaciones analicen más allá del furor y del éxito aparente de las plataformas y se mantengan escépticas ante las grandes afirmaciones. Al examinar los sistemas de ML/AI, las organizaciones deben establecer expectativas razonables desde el principio y buscar la transparencia y la lógica, garantizando al mismo tiempo que la seguridad esté en el primer plano. Después de todo, cualquier algoritmo de AI o ML podría potencialmente actuar de manera inesperada, y si los algoritmos no son claros y transparentes, las razones de un rendimiento inusual pueden ser imposibles de identificar y corregir. Este año, a medida que crezca la adopción de AI, los ingenieros serán cuidadosos en identificar las limitaciones y consecuencias de la tecnología antes de implementarla en las aplicaciones de la red eléctrica.
Mirando hacia delante
El año 2020 realzó el valor de la información, la comunicación y la preparación, con la tecnología en el primer plano. Por ello, el uso estratégico de AI y ML y enfoques más colaborativos y proactivos para el mantenimiento serán las prioridades de muchas organizaciones durante el presente año. Las inversiones que las empresas de energía y de servicios públicos realicen hoy en estas áreas impulsarán la resiliencia general de la red eléctrica y determinarán la evolución de la industria en los próximos años.
Información adicional:
- Soluciones para transformadores
- Gestión de estado de activos
- Aplicación correcta de las técnicas de inteligencia artificial: Un enfoque híbrido
