Nenhuma informação no momento

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.


XX Encontro do Comitê do Setor Elétrico da ABGR 2022 - Dias 30 e 31 de Agosto - Evento Online e Gratuito

Empresas ParticipantesAES BRASIL  / AMAZONAS ENERGIA  / BOM FUTURO-HYDRIA / CEMIG / CGT ELETROSUL / COPEL  / CPFL /  CTG BRASIL  / ECHOENERGIA  / ELERA RENOVÁVEIS   / ELETRONORTE /  ELETRONUCLEAR/  EMAE /  ENEL / ENERGISA  / ENGIE  BRASIL ENERGIA  / EQUATORIAL ENERGIA  / ENEVA  FURNAS  / GASMIG  / ISA CTEEP / ITAIPU BINACIONAL /  JIRAU ENERGIA  /  LIGHT /  NEOENERGIA / NORTE ENERGIA  PETROBRAS RAÍZEN / RORAIMA ENERGIA / STATE GRID  TAESA.

Inscreva-se em: https://eventos.congresse.me/cse-abgr



A  ABGR apoia o INSURTECH LATAM FORUM 2022, UM DOS MAIORES FÓRUNS LATINO-AMERICANOS DE INOVAÇÃO EM SEGUROS

De 08 a 12 de agosto.

Mais informações sobre o forum e inscrições em:https://www.insurtechlatam.com.br/

Associados ABGR têm desconto na inscrição!




Curso Preparatório e Certificação Profissional Internacional em Gestão de Riscos.

Associados ABGR têm desconto para inscrições antecipadas. Solicite mais informações através do

e-mail: abgr@abgr.com.br 



Webinário - COAF - Avaliação Nacional de Riscos (ANR) e Avaliação do Gafi
31 ago - 2022 • 10:00 > 11:00
Evento Online via Youtube
Inscreva-se gratuitamente em:
https://www.sympla.com.br/evento-online/webinario-coaf-avaliacao-nacional-de-riscos-anr-e-avaliacao-do-gafi/1629696?share_id=




Nesse episódio, Marcia Ribeiro entrevista Wihad Muhaisen, que já foi broker, head de subscrição de seguradora e líder de filial em corretora multinacional. Hoje, lidera o time de seguros da Embraer.

Ouça o novo episódio do nosso podcast agora no link abaixo: https://lnkd.in/d3Gm_y2k


Acesse as edições mais recentes das publicações do Mercado de Seguros

Revista Apólice: https://www.revistaapolice.com.br/2022/07/edicao-278/

Revista Cobertura: https://www.revistacobertura.com.br/revistas/revista-cobertura-244/

Revista Insurance Corp: http://insurancecorp.com.br/pt/content/pdf/ic_ed42_2022.pdf

Revista Segurador Brasil: https://revistaseguradorbrasil.com.br/edicao-173/

Revista Seguro Total: https://revistasegurototal.com.br/2022/07/05/edicao-226-eventos-comprovam-a-pujanca-do-mercado-segurador/

Revista de Seguros: https://cnseg.org.br/data/files/A7/31/1B/C6/14A42810167213283A8AA8A8/REVISTA_DE_SEGUROS_N921_V3.pdf

Conjuntura CNseg : https://cnseg.org.br/publicacoes/conjuntura-cnseg-n76.html

Revista Insurtalks:  https://www.flipsnack.com/FEDBBBDD75E/revista-insurtalks-2/full-view.html

Revista Brasil Energia: https://editorabrasilenergia.com.br/wp-content/uploads/sites/1/flips/133338/Bia476/2/index.html