Modelo para el Cálculo de Tiempos de Inspección Incorporando UAV en Circuitos de Transmisión de Energía Eléctrica
RESUMEN : La inspección de líneas de transmisión es una actividad de mantenimiento indispensable para determinar su condición. Tradicionalmente, las inspecciones se realizan de manera pedestre, desde piso o con ascenso a los apoyos, lo que implica un proceso lento, especialmente en zonas de difícil...
- Autores:
-
Montoya Sierra, Daniel Camilo
Peña Noreña, Juan Camilo
- Tipo de recurso:
- Tesis
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Universidad de Antioquia
- Repositorio:
- Repositorio UdeA
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/39736
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/10495/39736
- Palabra clave:
- Algoritmos (computadores)
Computer algorithms
Energía eléctrica
Electric power
Líneas eléctricas
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Líneas de transmisión multiconductoras
Multiconductor transmission line
Electricidad - aparatos e instrumentos - mantenimiento y reparació
Vehículos aéreos no tripulados
Unmanned aerial vehicles
Algoritmo Python
Mantenimiento basado en condición
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- Rights
- openAccess
- License
- https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
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RESUMEN : La inspección de líneas de transmisión es una actividad de mantenimiento indispensable para determinar su condición. Tradicionalmente, las inspecciones se realizan de manera pedestre, desde piso o con ascenso a los apoyos, lo que implica un proceso lento, especialmente en zonas de difícil acceso. Esta investigación evalúa el uso de Vehículos Aéreos No Tripulados (UAV) en la inspección de estos activos, en términos de optimización de tiempos respecto a la inspección pedestre. La metodología propuesta incluye el desarrollo de un algoritmo en Python para extraer y procesar la información de geolocalización y la fecha de captura de las imágenes obtenidas por los UAV. Los resultados demuestran que el uso de UAV puede disminuir en promedio el tiempo de inspección en un 43,3% y el tiempo de desplazamiento entre torres en un 52,6%, en comparación con los métodos pedestres. Los resultados fueron obtenidos a partir de inspecciones realizadas en campo para en tres líneas de transmisión de una empresa del sector eléctrico de Colombia. Las conclusiones del estudio resaltan la eficacia de los UAV en la mejora de los tiempos de inspección y propone estudiar esta tecnología en términos de seguridad y eficiencia económica. |
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Mesa Quintero, Noé AlejandroMontoya Sierra, Daniel CamiloPeña Noreña, Juan Camilo2024-06-06T19:23:52Z2024-06-06T19:23:52Z2024https://hdl.handle.net/10495/39736RESUMEN : La inspección de líneas de transmisión es una actividad de mantenimiento indispensable para determinar su condición. Tradicionalmente, las inspecciones se realizan de manera pedestre, desde piso o con ascenso a los apoyos, lo que implica un proceso lento, especialmente en zonas de difícil acceso. Esta investigación evalúa el uso de Vehículos Aéreos No Tripulados (UAV) en la inspección de estos activos, en términos de optimización de tiempos respecto a la inspección pedestre. La metodología propuesta incluye el desarrollo de un algoritmo en Python para extraer y procesar la información de geolocalización y la fecha de captura de las imágenes obtenidas por los UAV. Los resultados demuestran que el uso de UAV puede disminuir en promedio el tiempo de inspección en un 43,3% y el tiempo de desplazamiento entre torres en un 52,6%, en comparación con los métodos pedestres. Los resultados fueron obtenidos a partir de inspecciones realizadas en campo para en tres líneas de transmisión de una empresa del sector eléctrico de Colombia. Las conclusiones del estudio resaltan la eficacia de los UAV en la mejora de los tiempos de inspección y propone estudiar esta tecnología en términos de seguridad y eficiencia económica.ABSTRACT : Transmission line inspection is an essential maintenance activity to determine its condition. Traditionally, inspections are carried out on foot, from the ground, or by ascending to the supports, which involves a slow process, especially in hard-to-reach areas. This research evaluates the use of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) in inspecting these assets, in terms of time optimization compared to pedestrian inspection. The proposed methodology includes the development of a Python algorithm to extract and process geolocation information and capture dates of images obtained by UAVs. The results demonstrate that the use of UAVs can decrease the inspection time on average by 43.3% and the travel time between towers by 52.6%, compared to pedestrian methods. The results were obtained from field inspections on three transmission lines of a Colombian electric sector company. The study's conclusions highlight the efficacy of UAVs in improving inspection times and propose further examination of this technology in terms of safety and economic efficiency.EspecializaciónEspecialista en Gerencia de Mantenimiento15 páginasapplication/pdfspaUniversidad de AntioquiaMedellín, ColombiaFacultad de Ingeniería. Especialización en Gerencia de Mantenimientohttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/co/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Modelo para el Cálculo de Tiempos de Inspección Incorporando UAV en Circuitos de Transmisión de Energía EléctricaModel for Calculating Inspection Times Incorporating UAVs in Electric Power Transmission CircuitsTesis/Trabajo de grado - Monografía - Especializaciónhttp://purl.org/coar/resource_type/c_46echttp://purl.org/redcol/resource_type/COtherhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcceinfo:eu-repo/semantics/otherinfo:eu-repo/semantics/draftAlgoritmos (computadores)Computer algorithmsEnergía eléctricaElectric powerLíneas eléctricasElectric linesLíneas de transmisión multiconductorasMulticonductor transmission lineElectricidad - aparatos e instrumentos - mantenimiento y reparacióVehículos aéreos no tripuladosUnmanned aerial vehiclesAlgoritmo PythonMantenimiento basado en condiciónhttp://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_3eb20052PublicationCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-81051https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/9c6cfe36-444b-46c5-9dd6-44ae3dd0a21c/downloade2060682c9c70d4d30c83c51448f4eedMD53falseAnonymousREADLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/2f362ef0-1363-4c8d-a3ec-dc3da61f886a/download8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD54falseAnonymousREADORIGINALMontoya_Daniel_2024_ModeloInspeccionLinea.pdfMontoya_Daniel_2024_ModeloInspeccionLinea.pdfTrabajo de grado especializaciónapplication/pdf445997https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/22df96f3-5720-493e-965f-e06699fa022a/download2f82e50adbc1c34fced19bb38955c5caMD51trueAnonymousREADTEXTMontoya_Daniel_2024_ModeloInspeccionLinea.pdf.txtMontoya_Daniel_2024_ModeloInspeccionLinea.pdf.txtExtracted texttext/plain25131https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/461cfb1e-93a0-4cfb-b57f-aa974014ecf7/downloadb2c4a972de6f9db48efac41a3bc58cbcMD55falseAnonymousREADTHUMBNAILMontoya_Daniel_2024_ModeloInspeccionLinea.pdf.jpgMontoya_Daniel_2024_ModeloInspeccionLinea.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg7008https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/30c0f124-eca9-45e0-9f2d-244ec54a5cd8/download3a365b01b08ba9ec880f59f3463d09f7MD56falseAnonymousREAD10495/39736oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/397362025-03-26 18:46:54.53https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/open.accesshttps://bibliotecadigital.udea.edu.coRepositorio Institucional de la Universidad de Antioquiaaplicacionbibliotecadigitalbiblioteca@udea.edu.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 |