Duración
4 meses
Fecha de Inicio
07-11-2026
Modalidad
online
Dificultad
Avanzado
Precio
1093 €
El Diplomado en mantenimiento predictivo de redes eléctricas con IA de Academia IA es un programa formativo de nivel avanzado concebido para optimizar la fiabilidad y resiliencia de la infraestructura energética. A través de una metodología práctica, aprenderás a aplicar modelos de aprendizaje automático a datos SCADA, termografía infrarroja y series temporales para anticipar fallos en transformadores, líneas de transmisión y subestaciones eléctricas.
La formación aborda el uso de herramientas de visión artificial para inspección con drones, análisis de descargas parciales y cálculo del índice de salud de activos eléctricos (AHI), integrando plataformas analíticas con sistemas GIS. Desarrollarás competencias avanzadas en ingeniería de confiabilidad energética que culminan en un Proyecto Final centrado en el despliegue de un plan predictivo integral para una red de distribución eléctrica real.
La creciente demanda energética, la integración de fuentes renovables y el envejecimiento de las infraestructuras eléctricas aumentan el riesgo de apagones y costosas averías imprevistas. Las compañías de distribución y transporte requieren superar el mantenimiento correctivo y periódico, demandando especialistas capaces de implementar sistemas de diagnóstico predictivo en tiempo real y algoritmos de detección temprana de anomalías en redes eléctricas.
Este programa capacita para interpretar flujos masivos de sensores telemétricos, gases disueltos en aceite dieléctrico (DGA) y patrones de vibración en transformadores de potencia. Desarrollarás competencias para procesar imágenes térmicas y satelitales con visión artificial, automatizar la detección de invasión de vegetación en tendidos eléctricos y estimar la vida útil remanente (RUL) de componentes críticos. Asimismo, aprenderás a priorizar órdenes de trabajo técnicas según el riesgo operativo real.
Trabajarás con entornos de análisis de series temporales, gemelos digitales y plataformas de analítica avanzada para Smart Grids. Todo el aprendizaje técnico converge en el desarrollo del Proyecto Final, donde estructurarás una estrategia de mantenimiento predictivo lista para implementarse en una infraestructura eléctrica de alta tensión.
Este diplomado te prepara para liderar la innovación operativa en empresas de distribución y transmisión eléctrica, compañías de generación renovable, operadores de redes de transporte (TSO/DSO) y firmas de ingeniería de mantenimiento industrial. Podrás desempeñarte como Smart Grid Analytics Engineer, especialista en mantenimiento predictivo eléctrico o consultor de gestión de activos en utilities, respondiendo a la urgente necesidad de digitalizar las redes de energía.
Estarás capacitado para calibrar modelos de detección de anomalías sobre telemetría SCADA, coordinar inspecciones automatizadas de líneas con drones y clasificar la severidad de puntos calientes en subestaciones. Además, podrás diseñar cuadros de mando de salud de activos (AHI), anticipar fallos dieléctricos en cables subterráneos y estructurar planes de mantenimiento condicional basados en riesgo (CBM) para optimizar los presupuestos operativos de campo.
Adquirirás competencias técnicas para vincular modelos analíticos con sistemas de información geográfica (GIS) y ERP corporativos. Esta sólida preparación especializada te proporciona una aplicabilidad laboral inmediata para dirigir la modernización tecnológica de redes eléctricas y asegurar la máxima continuidad y seguridad del suministro energético.
admisiones@academiaia.ai +34 967 79 32 85
Av Marqués del Turia 14 Valencia
Aprende a tu propio ritmo con casos reales de redes eléctricas y acceso ilimitado a los contenidos técnicos.
Domina el análisis predictivo de datos SCADA y visión artificial mediante herramientas analíticas visuales.
Aprende con termografía por IA, análisis de datos SCADA y modelos de salud de activos para Smart Grids.
La excelencia formativa define cada programa de Academia IA. Nuestro compromiso es ofrecer una experiencia de aprendizaje que combine rigor técnico con aplicabilidad inmediata, preparando profesionales capaces de generar impacto real desde el primer día.
Nuestros programas están diseñados por profesionales que trabajan en empresas del sector de inteligencia artificial. Compartimos las técnicas y herramientas que utilizamos en proyectos reales.
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Anticipar averías en las infraestructuras eléctricas es crucial para garantizar la continuidad del suministro y reducir costes operativos. Cursar el Diplomado en mantenimiento predictivo de redes eléctricas con IA te capacita para transformar la gestión de activos energéticos mediante soluciones analíticas avanzadas de alto impacto.
Reducción drástica de cortes no programados (SAIDI/SAIFI): Aprenderás a predecir fallos en transformadores e interruptores antes de que deriven en interrupciones masivas de suministro. Disminuirás los tiempos de indisponibilidad y penalizaciones regulatorias del sector, garantizando un servicio eléctrico continuo y de alta calidad para usuarios industriales y residenciales.
Optimización de costes de inspección y cuadrillas de campo: Dominarás el procesamiento de imágenes térmicas y vuelos de drones con visión artificial para inspeccionar kilómetros de líneas en minutos. Focalizarás las intervenciones físicas únicamente en los activos que presentan degradación real, eliminando desplazamientos innecesarios y riesgos laborales.
Extensión de la vida útil de activos críticos: Desarrollarás modelos para calcular el envejecimiento del aislamiento y la degradación térmica de los equipos en tiempo real. Tomarás decisiones fundamentadas de inversión y reemplazo de maquinaria pesada, maximizando el rendimiento financiero de los activos de la red eléctrica.
Metodología aplicada a infraestructuras energéticas reales: Diseñarás sistemas de mantenimiento predictivo basados en retos operativos de las principales utilities del sector. Gracias al rigor metodológico y al ecosistema formativo de Academia IA, adquirirás competencias técnicas de vanguardia directamente transferibles a empresas eléctricas y de Smart Grids.
La transición hacia la descarbonización y la electrificación masiva de la economía somete a las redes eléctricas a una exigencia técnica sin precedentes. La integración de la inteligencia artificial en el sector eléctrico resulta vital para la estabilidad del sistema, siendo indispensable dominar el mantenimiento predictivo de activos de alta tensión y la gestión analítica de Smart Grids en la actualidad.
Resiliencia del sistema eléctrico y prevención de grandes apagones: Un fallo inesperado en una subestación principal puede desencadenar efectos en cascada que afecten a ciudades enteras y sectores industriales críticos. Implementar algoritmos de detección precoz permite mitigar anomalías térmicas y dieléctricas de forma preventiva, blindando la estabilidad de la red de transporte y garantizando la seguridad nacional del suministro energético.
Integración eficiente de energías renovables y flujos bidireccionales: La generación eólica y solar introduce variabilidad y sobrecargas dinámicas en los transformadores y líneas de distribución. La IA permite modelar el impacto térmico en tiempo real según las condiciones meteorológicas y de carga, adaptando las políticas de mantenimiento a los nuevos patrones operativos de la transición energética.
Sostenibilidad económica y optimización de inversiones (CAPEX/OPEX): Sustituir transformadores o cables por mero criterio de antigüedad resulta costoso e ineficiente para las empresas eléctricas. Conocer el estado de salud real mediante analítica predictiva permite posponer reemplazos prematuros, reducir gastos operativos (OPEX) y priorizar las inversiones de capital (CAPEX) en las áreas de mayor criticidad.
El plan de estudio está diseñado bajo una metodología técnica y práctica progresiva, orientada a replicar los flujos de gestión de activos de las compañías eléctricas más avanzadas. El itinerario avanza desde la ingesta de telemetría hasta el despliegue de modelos predictivos para Smart Grids, garantizando un aprendizaje aplicado y resolutivo enfocado en la confiabilidad energética y la reducción de averías.
En las fases iniciales se domina el análisis de series temporales de datos SCADA, la interpretación de gases disueltos (DGA) y el procesamiento de termografía infrarroja con visión artificial. Posteriormente, se profundiza en el cálculo de índices de salud de activos (AHI), la estimación de vida útil remanente (RUL) y la integración de alertas con sistemas GIS.
La fase avanzada se enfoca en la priorización de órdenes de trabajo basadas en riesgo operativo, la gestión de la vegetación en tendidos y la ciberseguridad en redes inteligentes. El programa culmina con la ejecución del Proyecto Final, donde estructurarás un plan integral de mantenimiento predictivo y salud de activos para una red de distribución o transmisión eléctrica real.
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El Proyecto Final del diplomado consiste en el diseño, desarrollo y validación de un plan integral de mantenimiento predictivo con IA para una red eléctrica, aplicable a una empresa distribuidora, transmisora o parque de generación real o simulado. A través de este ejercicio práctico avanzado, integrarás todas las competencias adquiridas en el programa, construyendo una solución de monitorización y salud de activos energéticos que combina datos SCADA, termografía y analítica predictiva para prevenir averías críticas.
Durante el desarrollo del proyecto, estructurarás un pipeline de detección de anomalías sobre series temporales de subestaciones, diseñarás un algoritmo de visión artificial para clasificar defectos en aisladores y termografías, y calcularás el índice de salud de activos (AHI) de transformadores de potencia. Asimismo, integrarás las alertas en un cuadro de mando georreferenciado en GIS, establecerás una matriz de priorización de órdenes de trabajo según criticidad y riesgo, entregando la memoria técnica completa y la guía operativa de implantación técnica.
El resultado final obtenido constituye una propuesta técnica de nivel profesional de ingeniería y consultoría energética, concebida específicamente para implementarse en el entorno operativo de una utility o incorporarse como pieza destacada a tu portfolio de Smart Grids y analítica industrial. Esta evidencia práctica demuestra con rigor y solvencia tu dominio aplicado de la inteligencia artificial en redes eléctricas, acreditando ante directivos de la industria energética tu capacidad para liderar la transformación hacia infraestructuras eléctricas inteligentes y resilientes.
No te quedes con ninguna duda y revisa todas nuestras preguntas frecuentes!
Academia IA
En el Diplomado en mantenimiento predictivo de redes eléctricas con IA de Academia IA aprenderás a trabajar con series temporales SCADA, termografías infrarrojas, análisis de gases disueltos (DGA), herramientas de visión artificial y cuadros de mando geoespaciales integrados con GIS.
No, el programa está estructurado para que ingenieros y técnicos puedan implementar modelos predictivos mediante plataformas analíticas visuales y entornos guiados, enfocándose en la lógica técnica, el diagnóstico de activos y la toma de decisiones operativas sin barreras de código.
La IA detecta desviaciones térmicas y eléctricas sutiles en transformadores y subestaciones días o semanas antes de que ocurra una falla catastrófica, permitiendo a las brigadas técnicas reparar el componente antes de que interrumpa el servicio.
Sí, las técnicas de mantenimiento predictivo e índices de salud de activos son plenamente aplicables a redes de transporte y distribución tradicionales, subestaciones de evacuación eólica y plantas solares fotovoltaicas.
