Inspección de aerogeneradores con drones autónomos.

Abstract

Uruguay avanza hacia una transición energética basada en fuentes renovables, cubriendo el 97% de su demanda eléctrica con ellas en años normales de lluvia, siendo la energía eólica un 32 %. Actualmente el país cuenta con 41 parques eólicos y 1.514 MW instalados. Las aspas de los aerogeneradores sufren desgaste por fatiga debido al viento y otros factores como erosión, lluvias, rayos, hielo, y colisiones con aves, afectando su rendimiento. Detectar defectos en las aspas a tiempo es clave para garantizar su eficiencia, prolongar su vida útil, reducir tiempos de inactividad y prevenir fallas estructurales graves. El presente trabajo aborda el desarrollo de un sistema destinado a la inspección de las aspas de aerogeneradores mediante el uso de un dron autónomo. Este enfoque busca estandarizar el proceso de inspección, mejorar la seguridad en comparación con los métodos tradicionales y reducir significativamente los costos y tiempos asociados a dichos métodos. La implementación del sistema se realizó utilizando el framework ROS 2 para el desarrollo de software para robots y PX4 para el control del vuelo del dron. Entre las principales tareas realizadas se destacan el posicionamiento del dron centrado con respecto al rotor y ortogonal al aerogenerador, y la planificación de la trayectoria a seguir para la inspección de las aspas. La primera tarea se resolvió mediante la aplicación de técnicas de visión por computadora, como la transformada probabilística de Hough y la integración de LiDAR (Light Detection and Ranging), para la detección y localización de los componentes del aerogenerador. Por su parte, la planificación de trayectorias se abordó como una instancia del Problema del Viajante Asimétrico (Asymmetric TSP), lo que permitió minimizar el tiempo de inspección y optimizar el uso de recursos. Además, se desarrolló un módulo de corrección que ajusta la posición del dron en tiempo real durante la inspección para asegurar que las aspas se mantuvieran dentro de la imagen capturada. Durante el proceso de inspección, el sistema captura fotografías en intervalos de distancia recorrida y en puntos clave, como las puntas de las aspas, para documentar el estado de las aspas. La experimentación se realizó en un entorno simulado utilizando Gazebo, evaluando el sistema bajo diversas condiciones de viento y escenarios de posicionamiento inicial del dron, lo cual permitió validar su adaptabilidad. Los resultados obtenidos evidencian que un sistema autónomo de estas características puede reducir significativamente el tiempo de inspección, contribuyendo a la eficiencia en la gestión en parques eólicos.