Como a inteligência artificial pode dar confiabilidade a uma matriz energética limpa e renovável
04, Ago. 2022
O algoritmo de IA é capaz de determinar quando poderá haver
escassez, baseado no consumo e em época do ano com menor incidência de sol e
vento
ARTIGO ARTHUR OLIVEIRA -Gerente executivo de
Data&Analytcs NTT DATA
Fonte: CANALENERGIA
A pressão para evitarmos os maiores impactos da mudança
climática tem demandado um maior uso de energias de fontes alternativas, como
eólica e solar, que emitem muito menos gases do efeito estufa do que fontes
baseadas em combustíveis fósseis. Um dos maiores desafios para a transição
energética está ligado à intermitência de luz e vento, que pode provocar
quebras no fornecimento de energia. A construção de uma matriz energética
confiável passa pela garantia de ininterrupção do processo de geração e
distribuição de energia. Pessoas e empresas não admitem sofrerem com
desabastecimento. É por isso que, em diversos países, a solução foi investir em
usinas termoelétricas movidas a carvão, que podem ser rapidamente acionadas,
garantindo o abastecimento.
Uma ferramenta fundamental à disposição das empresas do
setor para o cumprimento desses desafios são as novas tecnologias digitais.
Mais especificamente, a inteligência artificial.
Existem inúmeras aplicações práticas de inteligência
artificial e técnicas de machine learning com uso de dados para previsões mais
precisas sobre a oferta de vento e incidência solar. Hoje a IA é capaz de ir
além da análise preditiva (previsões) e pode fazer uma análise prescritiva. Ou
seja, leva em consideração a correlação de uma série de informações,
estatísticas e dados históricos para determinar ações práticas para reduzir os
erros e previsão, tornando o modelo ainda mais assertivo.
Em um caso prático para determinar ações para evitar
escassez de energia solar e eólica, o primeiro passo é determinar as variáveis
que serão medidas. Por exemplo, a densidade do fluxo dos raios solares,
velocidade do vento, temperaturas e medição do uso de energia pelos
consumidores finais. O segundo passo é a criação do algoritmo com os cálculos.
A partir do monitoramento do meio-ambiente e alterações climáticas, feito por
sensores digitais, são gerados dados em tempo real. As informações coletadas
são tratadas e armazenadas e, posteriormente, utilizadas pelo algoritmo.
Com isso, o algoritmo de IA é capaz de determinar quando
poderá haver escassez, baseado no consumo e em época do ano com menor
incidência de sol e vento.
Além disso, com base nesses dados, o algoritmo
preventivamente recomenda ações como o melhor momento para fazer armazenamento
de energia (solar), prever o aumento da capacidade dos sistemas e o momento
adequado para usar mais a capacidade de geração solar, eólica ou as duas
combinadas.
Há outros usos. Por exemplo, a IA também pode ser usada para
análise e monitoramento da rede de transmissão de energia, realizando análise
entre a energia gerada e a energia consumida para desta forma encontrar pontos
de perdas técnicas na rede de distribuição. No caso das perdas não técnicas, é
possível identificar possíveis fraudes, criando um repositório de padrões dos
casos típicos por diferentes características: tipos de cliente, tipo de ponto
de medida, potência contratada, tarifa e zonas geográficas a partir dos dados
históricos dos casos.
Esse processo ocorre de forma cíclica. A cada novo ciclo, a
IA aprende algo novo com os novos dados gerados, diminuindo os erros e
aumentando a acurácia das previsões e das recomendações. Isso é feito por um
subconjunto da IA chamado de aprendizado de máquina (machine learning), que tem
como objetivo aprender com os dados e melhorar cada vez mais os resultados das
respostas de forma autônoma para grande parte dos casos, necessitando de
intervenção humana para novas variáveis.
O Brasil está muito bem-posicionado para se tornar um dos
maiores produtores globais de energia limpa e renovável. O país tem boa taxa de
insolação e vento estável, principalmente na região nordeste. Segundo dados da
Empresa de Pesquisa Energética (EPE), quase 85% da matriz elétrica brasileira
vem de fontes renováveis. O uso de inteligência artificial é o ponto que
faltava para termos uma matriz energética confiável e que apresente menos
riscos de escassez ou racionamentos.
Arthur Oliveira é Gerente executivo de Data&Analytcs NTT DATA e especialista no setor elétrico.
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