wildfire burning near power lines

Una visión temprana permite actuar antes. La modelización predictiva de Technosylva aparece destacada en Forbes por permitir que las empresas eléctricas actúen antes de que comiencen los incendios.

La autoridad en incendios forestales y riesgos climáticos extremos.

Technosylva es el líder mundial en soluciones para la reducción de riesgos de incendios forestales y condiciones climáticas extremas.

Technosylva screens
  • Gracias a que nuestro equipo suma siglos de experiencia en incendios forestales, sabemos que una IA excepcional es tan buena como los datos con los que se entrena.

  • Nuestras simulaciones se validan con cientos de miles de incendios reales, en una gran variedad de condiciones. Colaboramos con nuestros clientes para publicar los resultados de nuestra investigación continua.

  • Gestionamos más de 20 000 incendios al año a través de nuestros sistemas, con más de mil millones de simulaciones diarias de incendios forestales, y proporcionamos la información obtenida a cada uno de nuestros clientes, independientemente de su tamaño.

Éxito de los clientes con Technosylva

Bear Valley Electric Service

Ubicada en una zona con alto riesgo de incendios, Bear Valley Electric Service (BVES) se enfrentaba al reto de reducir el riesgo de incendios forestales en un clima dinámico y cambiante. Era necesario planificar con antelación medidas de prevención que tuvieran en cuenta los posibles cambios climáticos en el futuro, además de evaluar y reducir el riesgo de los incendios y cortes de electricidad por motivos de seguridad pública (PSPS) en todos sus circuitos.

  • Planificación global: Se ha añadido la funcionalidad de realizar planes de prevención de riesgos a largo plazo y revisar los niveles generales de riesgo.
  • Solución preparada para el futuro: Incorporó modelos climáticos para 2030 en su análisis con el fin de garantizar que las medidas de refuerzo de la red sean eficaces para reducir en el riesgo de incendios forestales y cortes de suministro.
  • Priorización basada en el riesgo: Se ha dado prioridad al riesgo a nivel de los circuitos para la la adopción diaria de decisiones, así como para reducir el riesgo a largo plazo.
Nevada Energy Logo

NV Energy necesitaba gestionar el riesgo de incendios forestales y garantizar la seguridad pública, al tiempo que debía reducir los cortes de suministro a sus clientes en todo Nevada. Para hacer frente a este urgente desafío era necesario un sofisticado enfoque del análisis de riesgos que pudiera integrar la probabilidad de que se produjeran desastres naturales según las condiciones de las infraestructuras.

  • Análisis de riesgos de calidad superior: los modelos de riesgos integrados, los mapas de infraestructuras y las bases de datos proporcionan a NV Energy una visión global de las amenazas de incendios forestales.
  • Priorización más inteligente de las medidas de prevención: estrategias de intervención mejoradas para destinar recursos allí donde puedan tener un mayor impacto.
  • Integración de la gestión de la vegetación: La información obtenida del mapa de combustibles contribuye a garantizar la aplicación eficaz de los tratamientos sobre la vegetación y destaca las áreas que requieren una atención más inmediata.
Pacific Gas and Electric Company Logo

PG&E necesitaba reducir significativamente el riesgo de incendios forestales y, al mismo tiempo, minimizar los cortes de energía innecesarios que afectan a los clientes. La empresa de servicios públicos requería mejores herramientas para la toma de decisiones en materia de cortes de energía por motivos de seguridad pública (PSPS) y necesitaba métodos basados en datos para priorizar las necesidades en el refuerzo de sus recursos en todo su extenso territorio de servicio.

  • Reducción del impacto de los incendios forestales: Respecto a 2018-2020 → reducción del 99 % en acres en 2022
  • Incendios relacionados con equipos: 2021 → disminución del 68 % en incendios declarados en las líneas de distribución primaria en 2022
  • Duración de los cortes de PSPS: 2021 → reducción del 56 % en la duración media de los cortes de PSPS en 2022.
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