SOLUCIONES PARA LA GESTIÓN DE LA VEGETACIÓN
Evite cortes de suministro y incendios con una sola inversión.
Árboles, matorrales y pastos secos descontrolados provocan y propagan incendios que causan miles de millones de dólares en daños anuales. Con la previsión basada en IA de Technosylva, su presupuesto para la gestión de la vegetación puede abordar las amenazas de cortes de suministro y, al mismo tiempo, planificar el riesgo de incendios. Los recursos se destinan a donde más importan, reduciendo los cortes de suministro hoy y fortaleciendo la resiliencia ante eventos poco frecuentes pero catastróficos.
Pasa de reactivo a proactivo.
El impacto de la vegetación es la principal causa de los cortes de energía, lo que hace que las empresas eléctricas sean vulnerables tanto a los incendios forestales como a las interrupciones prolongadas del servicio. A diferencia de la gestión tradicional de la vegetación, que se basa en ciclos de mantenimiento programados, los modelos de Technosylva se adaptan a las condiciones variables al capturar la interacción dinámica entre el clima y la vegetación hora por hora.
Herramientas para actuar y conocimientos para planificar:
- Análisis mediante IA del clima, las condiciones del combustible en tiempo real y los activos de servicios públicos que están en riesgo
- Modelos mejorados de tipos de combustible y grado de humedad del combustible en tiempo real, basados en el comportamiento de propagación del fuego
- LIDAR y aprendizaje automático para adaptarse a los perfiles de riesgo
- Integración con más de mil millones de simulaciones diarias de incendios forestales
- Tecnología contrastada utilizada por las empresas de servicios públicos y los organismos de lucha contra incendios para la gestión de más de 20 000 incidentes de incendios al año
- Avanzadas integraciones con los proveedores de datos de vegetación existentes, como AIDash, que marcan diferencia
- La supervisión permanente proporciona apoyo a la planificación de la vegetación, la respuesta a emergencias y la evaluación posterior a la intervención
Datos en tiempo real
Infórmese ahora con la IA.
Las condiciones de la vegetación cambian constantemente debido a los patrones meteorológicos y climáticos. Nuestros análisis basados en la ciencia y potenciados por la IA se integran con su planificación del riesgo de incendios forestales y su respuesta para ofrecer datos en tiempo real sobre el riesgo de los activos en cuanto a densidad de la vegetación, carga de combustible y humedad, estrés por sequía y patrones de crecimiento.
Análisis predictivo de invasión
Conozca con precisión cómo y cuándo determinados tipos de vegetación alcanzarán los umbrales mínimos de superficie limpia y protegido mediante imágenes por satélite, modelos de crecimiento, tasas de crecimiento históricas y datos climáticos.
Programación de un mantenimiento organizado
Mejora la eficiencia al optimizar la programación, la asignación de recursos y la organización de los riesgos. Ve más allá de los ciclos establecidos para enfocarte en las áreas donde la intervención tiene el mayor impacto, incluyendo los riesgos de baja probabilidad pero de grandes repercusiones.
Informes sobre el cumplimiento normativo
Afronte las crecientes presiones normativas, como los requisitos de la CPUC, la FERC y los requisitos estatales, para justificar las medidas de gestión de la vegetación adoptadas más allá de lo «habitual». Demuestre con datos lo que se ha hecho y por qué sobre la relación coste-beneficio en los que las autoridades reguladoras pueden confiar.
Análisis de optimización de costes
Defienda los ajustados presupuestos pasando de un mantenimiento general a acciones específicas y basadas en el riesgo. Dirija el gasto a las áreas de mayor repercusión y deje claro el coste-beneficio a los supervisores.
Respaldo de las decisiones críticas
Acceda a datos en tiempo real y a modelos de riesgo para asesorar las decisiones sobre cortes de energía por motivos de seguridad pública (PSPS) y ajustes mejorados de seguridad de las líneas eléctricas (EPSS) en función de las condiciones de la vegetación. Consiga un equilibrio entre la seguridad inmediata y la fiabilidad del servicio a largo plazo.
Tecnología fundamental para la prevención de incendios y la fiabilidad de la red eléctrica
Empresas eléctricas
Analice los modelos de Technosylva para planificar, supervisar y ejecutar todas las actividades relacionadas con la vegetación
en torno a sus activos.
Agencias contra incendios
Confíe en Technosylva para elaborar mapas de tipos de combustible, identificar la acumulación de vegetación peligrosa y diseñar quemas controladas.
“Trabajé durante varios años en California en la evaluación y la reducción del riesgo de los incendios forestales, convirtiéndome en un experimentado colaborador con Technosylva en múltiples empresas de servicios públicos de California. Cuando llegué a Xcel Energy y se me encomendó la tarea de seguir desarrollando programas para la lucha contra los incendios forestales en una jurisdicción que abarca varios estados, me alegró que Xcel se hubiera asociado con Technosylva para crear su conjunto de herramientas inicial, y ampliar estas prestaciones en todo el territorio de suministro fue la opción más adecuada para proporcionar un análisis y una modelado de calidad en un tiempo récord.
Ante la mayor frecuencia de fenómenos meteorológicos extremos, estas herramientas nos proporcionan la capacidad de conocer la mejor situación para tomar decisiones fundadas tanto en nuestras intervenciones en la red como en nuestras inversiones en el refuerzo del sistema, con el fin de reducir los incendios asociados a nuestras instalaciones eléctricas de la forma menos perjudicial para nuestros clientes.”
Paul McGregor
Vicepresidente de Gestión del Riesgo de Incendios Forestales, Xcel Energy
“Technosylva ha sido un socio extraordinario para PG&E, ya que nos ha permitido desarrollar capacidades sin precedentes para comprender y predecir el riesgo potencial de incendios forestales de carácter catastrófico asociados a nuestro sistema eléctrico.”
Sumeet Singh
Vicepresidente Ejecutivo, PG&E
Lecturas relacionadas
