Presentamos un marco novedoso para predecir la vida a fatiga de cables de potencia XLPE que mejora la fiabilidad de la red al integrar múltiples fuentes de datos: inspección visual con procesamiento de imagen avanzado, espectroscopía de impedancia eléctrica EIS, ensayos de envejecimiento acelerado y optimización bayesiana para calibración de parámetros. Este enfoque multimodal y orientado a la optimización reduce incertidumbres, permite una evaluación más robusta de la degradación y ofrece mejoras operativas apreciables para operadores y proyectos de infraestructura.

La canalización de evaluación emplea una arquitectura en capas que incluye un motor de consistencia lógica, un sandbox de verificación de ejecución y análisis de novedad para detectar desviaciones atípicas. Un bucle meta de autoevaluación y mecanismos de retroalimentación humano IA afinan continuamente las predicciones, permitiendo incorporar juicio experto junto con aprendizaje automático.

Metodología y modelo: la predicción de vida a fatiga se modela mediante una función de regresión FL = f(X, theta) donde FL es la vida estimada, X son características extraídas de imágenes, mediciones EIS y parámetros de ensayos acelerados, y theta son los parámetros optimizados por optimización bayesiana. La optimización bayesiana utiliza un modelo sustituto, típicamente un proceso gaussiano, y una función de adquisición para equilibrar exploración y explotación y minimizar las evaluaciones de modelo necesarias.

Procesamiento de imágenes y EIS: el procesamiento de imagen detecta grietas, deformaciones y cambios superficiales cuantificables como longitud media de fisura y densidad de defectos. EIS proporciona una exploración no destructiva del estado interno del aislamiento mediante la medición de impedancia en múltiples frecuencias. La fusión de ambas fuentes mejora la detección de mecanismos de degradación tanto superficiales como internos.

Validación experimental: ensayos de envejecimiento acelerado en cámaras controladas combinados con inspecciones periódicas y mediciones EIS permiten generar series temporales que alimentan el entrenamiento y la validación. Se aplicaron técnicas de validación cruzada, análisis de sensibilidad y pruebas de generalización para asegurar robustez frente a variabilidad experimental.

Resultados clave: la fusión multimodal junto con optimización bayesiana obtuvo una mejora en la precisión de predicción superior al 15 por ciento respecto a modelos de aprendizaje automático existentes, al tiempo que redujo significativamente el tiempo experimental y el consumo de recursos. Estos ahorros se traducen en menores costes de mantenimiento y en una planificación de sustituciones más eficiente, reduciendo el riesgo de fallos inesperados en la red.

Escalabilidad y hoja de ruta: el sistema está diseñado para ampliarse a redes de cables geográficamente dispersas e incorporar datos operativos en tiempo real para ajustes dinámicos de la predicción. Esto facilita la integración con sensores distribuidos y soluciones de monitorización continua, habilitando decisiones en tiempo real sobre prioridades de inspección y reemplazo.

Impacto práctico: para compañías eléctricas y gestoras de infraestructura, el marco permite priorizar intervenciones basadas en riesgo real por cable en lugar de promedios históricos, optimizando presupuestos y mejorando la estabilidad del suministro. La combinación de análisis avanzado, modelos probabilísticos y feedback humano aporta trazabilidad y confianza en las decisiones.

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