17 abril 2026

Veure la xarxa abans que pateixi incidències

La inspecció aèria impulsada per Endesa i AENOR permet detectar incidències abans que es converteixin en problemes. Sensors avançats, anàlisi de dades i intel·ligència artificial transformen la manera d'entendre i gestionar una infraestructura essencial.

Per Elena Gallardo Merino

helicoptero proteccion redes

Innovació i seguretat a la xarxa elèctrica: l'aportació d'AENOR des de l'aire

En un moment en què la fiabilitat del subministrament elèctric és més crítica que mai, la gestió de la xarxa entra en una etapa marcada per la digitalització i l’anàlisi avançada de dades. En aquest context, la col·laboració entre Endesa i AENOR en la inspecció de línies d'alta i mitjana tensió es consolida com un exemple de com la tecnologia està transformant la manera d’entendre i operar les infraestructures energètiques.

A través d'aquest projecte, AENOR posa al servei d'Endesa la seva experiència, coneixement tècnic i capacitat tecnològica per desenvolupar una inspecció avançada que converteix les dades en informació clau per a la presa de decisions.

 

Una mirada aèria per entendre la xarxa

El projecte inclou la inspecció aèria de gran part de la xarxa d'alta i mitjana tensió de Catalunya, Aragó, Balears i Canàries, a més dels treballs realitzats a Andalusia durant el 2025. Per això, s’utilitzen vols equipats amb sensors d'última generació capaços de monitoritzar i digitalitzar tant la infraestructura elèctrica com el seu entorn.

Helicóptero con equipos embarcados para captura de datos
Helicòpter amb equips embarcats per a captura de dades

Durant aquestes operacions s’utilitzen càmeres RGB d’altes prestacions, càmeres termogràfiques per detectar punts calents, sensors LiDAR per al modelatge 3D de la xarxa i sistemes de posicionament precís que permeten georeferenciar cada actiu amb exactitud.

El resultat és una captura massiva de dades que ofereix una visió completa, precisa i actualitzada de l’estat de la xarxa. AENOR, amb una àmplia experiència en treballs amb helicòpter, combina aquesta capacitat operativa amb la incorporació progressiva de drons, obrint la porta a models d’inspecció més flexibles i versàtils.

 

Quan les dades es converteixen en decisions

Però el veritable valor no està només en capturar informació, sinó en interpretar-la. Després de cada vol, AENOR realitza un procés exhaustiu d’anàlisi que permet transformar les dades en coneixement operatiu.

Gràcies a això, és possible modelar digitalment la xarxa amb gran precisió i identificar incompliments normatius amb exactitud centimètrica. Aquest nivell de detall permet anticipar riscos i detectar situacions que podrien comprometre la seguretat o el correcte funcionament de la infraestructura.

Nube de puntos LiDAR clasificada por los diferentes elementos del entorno
Núvol de punts LiDAR classificat pels diferents elements de l'entorn

A aquesta anàlisi se suma l’ús d’intel·ligència artificial i l’experiència d’inspectors especialitzats, que permeten identificar anomalies visibles com l’estat dels aïlladors, la presència de nius o incidències en suports i vanos. Cada element queda documentat amb precisió, facilitant-ne l’avaluació i la priorització.

 

Seguretat que comença abans d’actuar

Una de les principals aportacions d’aquest model és el seu impacte en la seguretat. La digitalització avançada permet detectar incidències amb antelació, reduint la necessitat d’inspeccions manuals i l’exposició a entorns complexos.

Disposar d’informació precisa i accionable permet planificar millor cada intervenció, reduir la incertesa i actuar en millors condicions. La seguretat deixa així de ser només una fase operativa per integrar-se en tot el cicle de gestió de la xarxa.

 

Vegetació: anticipació i control

Com a novetat, el projecte incorpora un estudi específic de tala i poda de tots els quilòmetres inspeccionats. A partir de les dades obtingudes, es podran identificar tant els incompliments actuals com els futurs relacionats amb la vegetació.

Simulación de crecimiento de la vegetación en nube de puntos de LiDAR para cálculo de incumplimientos actuales y futuros
Simulació de creixement de la vegetació al núvol de punts de LiDAR per a càlcul d'incompliments actuals i futurs

Això permetrà definir amb precisió les necessitats d’actuació, quantificar superfícies i localitzar les zones crítiques, facilitant una planificació d’actuacions controlades i quantificades abans d’executar el manteniment, amb la consegüent reducció de costos i una millora tangible en l’estat i la seguretat de la xarxa.

 

Una xarxa cada cop més digital

Un altre dels pilars del projecte és l’actualització de la base de dades d’actius d’Endesa. AENOR corregeix la posició i classificació dels elements de la xarxa, millorant la qualitat i fiabilitat de la informació disponible.

Aquesta base digital actualitzada és clau per avançar cap a models de gestió més eficients, traçables i orientats a l’anticipació, on les dades es converteixen en un actiu estratègic.

 

Resposta ràpida en situacions crítiques

La col·laboració entre AENOR i Endesa també s’estén a situacions d’emergència. La capacitat de mobilitzar mitjans i equips especialitzats permet avaluar ràpidament l’estat de la xarxa després d’episodis meteorològics adversos.

Així va passar durant el temporal Leonardo a Andalusia, on els vols d’emergència realitzats entre AENOR i Endesa van permetre identificar danys com arbres caiguts, conductors elèctrics partits o torres afectades, facilitant una resposta àgil i fonamentada.

 

Tecnologia per entendre -i anticipar- la xarxa

El projecte integra inspecció aèria, sensors avançats, modelatge digital, intel·ligència artificial i anàlisi especialitzada per transformar les dades en decisions més precises.

Més enllà de la tecnologia, es tracta d’una nova manera d’entendre la xarxa elèctrica: no només com una infraestructura que es revisa, sinó com un sistema que s’analitza, es comprèn i s’anticipa. Perquè avui, garantir-ne la fiabilitat exigeix alguna cosa més que observar-la: exigeix comprendre-la, anticipar-se als seus riscos i actuar amb intel·ligència.