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Quais os impactos da inteligência artificial no setor de energia solar?

por Alessandra Neris

Já sabemos o quanto a energia solar é limpa, renovável e sustentável e a melhor opção para substituir os combustíveis fósseis. Em tempos de inovação tecnológica contínua, quais os impactos da inteligência artificial no setor de energia solar?

Diversos setores têm se beneficiado da IA, que promove auxílio em diagnósticos e prevenção de doenças e previsão de falhas de equipamentos na indústria. Proporciona, ainda, a previsão de fenômenos meteorológicos que afetam a agricultura, otimiza rotas no setor de logística e inúmeras outras aplicações. Mas, de que forma a IA pode contribuir com o melhor aproveitamento da energia solar, afinal?

Inteligência artificial no setor de energia solar

Primeiramente, definimos inteligência artificial como a aplicação de análises avançadas e técnicas baseadas em lógica, que interpretam eventos. Além disso, ela pode apoiar e automatizar decisões e realizar ações. A IA possibilita, portanto, não apenas a automação de processos repetitivos e simples, mas, atividades complexas, executadas com eficiência por seres humanos.

No âmbito do segmento fotovoltaico, a IA consiste em um conjunto de técnicas voltadas à modelagem, controle ou prevenção do desempenho dos sistemas solares. Isso porque esses sistemas são compostos de uma grande demanda por processamento de dados computacionais, regras complexas e rotinas matemáticas. Sendo assim, as tecnologias que podem aprender a partir de padrões de informação multidimensional são muito úteis.

Unindo inteligência artificial à energia solar

A inteligência artificial tende a impulsionar cada vez mais a transformação digital, que já é empregada em muitos setores. Com isso trará mais eficiência para processos e operações, viabilizando a criação de novos modelos de negócios e inovação no consumo de produtos e serviços. O setor de energia elétrica poderá se beneficiar da AI para superar os novos desafios, como a distribuição e a descarbonização, entre outras aplicações a seguir descritas.

Na geração distribuída

A crescente popularização dos sistemas fotovoltaicos facilitou a geração de energia de forma distribuída. Com isso, o consumidor não precisa mais depender totalmente da concessionária de distribuição. No entanto, essa nova demanda traz desafios para a gestão e operação do sistema, que se torna mais complexo e dinâmico. Assim, o controle das concessionárias sobre a infraestrutura do sistema elétrico diminui, já que a GD é intermitente (depende das condições ambientais).

Esse cenário levou as cleantechs (empresas focadas em tecnologias limpas) a desenvolverem softwares denominados de Sistemas de Gerenciamento de Recursos de Energia Distribuídos. O objetivo é explorar a geração e armazenamento de maneira mais otimizada a fim de garantir o equilíbrio entre oferta e demanda de energia. E isso pode proporcionar mais estabilidade ao grid.

Tecnologias IoT

Os sistemas acima citados usam tecnologias de IoT (Internet das Coisas) que monitoram os recursos de energia da rede em tempo real. Usam, também, técnicas de IA que analisam a capacidade dos ativos de recursos de energia distribuídos. Dessa forma, seus parâmetros de controle evoluem ao longo do tempo e propiciam a previsão da capacidade disponível. Assim, a modelagem do comportamento da rede passa a ser utilizada para controlar os ativos de DERs de forma otimizada e automática.

Detecção de perdas não técnicas

Sabemos que no Brasil ainda há perdas significativas de energia, que afetam os consumidores e as concessionárias. Contudo, parte dessas perdas ocorrem em razão de fatores técnicos, como a dissipação de energia na forma de calor. Isso acontece durante a passagem da corrente elétrica pelos fios condutores de energia, da fonte até os consumidores. Outra parte das perdas, que são as não técnicas (perdas comerciais) estão relacionadas a furtos e fraudes no consumo.

Essas últimas, podem ser detectadas por meio de aplicação de IA semelhantes à usada na identificação de fraudes de cartões de crédito.

Algoritmos de aprendizado de máquinas

Assim, as soluções acima apontadas são construídas por intermédio de algoritmos de aprendizado de máquinas treinados com os dados históricos de consumo. Isso viabiliza a identificação do perfil de consumo dos usuários. Dessa maneira, torna-se possível detectar anomalias no padrão de consumo, que podem apontar para irregularidades.

Entretanto, além do consumo mensal, mais informações podem proporcionar mais acuidade ao algoritmo, como: tipo de fase, de ligação, grupo de faturamento, de tensão. E, além desses, a classe de consumo, as coordenadas georreferenciadas, o bairro e outros dados. A Energisa é uma das concessionárias que já usa AI para detectar irregularidades e tem obtido resultados significativos.

Previsão de geração de energia sustentável

Embora as fontes renováveis representem uma grande oportunidade, sua natureza intermitente também apresenta desafios ao setor elétrico. Sendo assim, as técnicas de IA já são aplicadas com intuito de minimizar esses obstáculos, agregando mais valor a essas fontes.

A Google, por meio da DeepMind, anunciou recentemente, que está usando técnicas de aprendizado de máquina para prever a capacidade de produção de energia dos parques eólicos da empresa. O Brasil com seu imenso potencial de geração de energia solar e eólica, pode se beneficiar muito com iniciativas como essas. Com isso, garantiria mais o valor agregado ao setor elétrico e ainda mais impulso ao uso dessas fontes de energia.

Descarbonização

Os visíveis impactos do aquecimento global criam a necessidade urgente de reduzir as emissões de carbono. E isso deve impulsionar a entrada de veículos elétricos no mercado que, já está bem adiantado em alguns países. E assim, a crescente demanda por mobilidade movida a eletricidade também aumentará a complexidade na operação e gestão desse sistema.

Desagregação do consumo de energia

As contas de energia informam a quantidade de energia consumida ao longo de um mês, no entanto, não discrimina seu uso. Entender de que forma a energia está sendo consumida é fundamental para a adoção de ações eficientes de economia pelos consumidores. Isso é útil para os consumidores e para as concessionárias, que podem se valer disso para investir em infraestrutura de geração de forma mais racional.

AI para desagregação de energia elétrica

Assim sendo, algumas técnicas de IA estão sendo usadas para permitir o desmembramento da energia consumida nas instalações. Isso permite a identificação da participação de cada uma das cargas no consumo geral do local. Essas técnicas são baseadas em um algoritmo treinado para identificar as alterações dos equipamentos, já que cada um provoca uma alteração diferente. E isso possibilita a detecção pelo algoritmo.

Trata-se, portanto, de uma técnica denominada NILM – monitoramento de carga não intrusivo. Assim, a implementação de redes inteligentes pode permitir que as concessionárias usem soluções de desagregação de energia em suas redes.

Previsão de falhas e manutenção preditiva

Essa utilização da AI já vem sendo aplicada em diversos setores com sucesso. No segmento de energia elétrica, essas soluções podem ser especialmente benéficas. Para a manutenção preditiva, são usados sensores da Internet das Coisas e algoritmos de aprendizado de máquina para monitorar equipamentos de rede continuamente.

Dessa forma, é possível identificar desvios na operação dos equipamentos, o que facilita as ações de manutenção. Isso garante a operação eficiente dos equipamentos e, até mesmo, a previsão de falhas, com alertas para mitigar interrupção de funcionamento de aparelhos.

Concluindo

Por fim, a inteligência artificial no setor de energia solar poderá acelerar ainda mais sua adoção pela população. Com isso, promoverá mais eficiência operacional e redução de custos de processos, entre outras benesses. Vale dizer que a rápida evolução das soluções de IA promete resultados mais animadores nos próximos anos em todos os segmentos.

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