Como a Inteligência Artificial está impulsionando a Eficiência Energética
A Inteligência Artificial (IA) e o Big Data podem desempenhar um papel fundamental no monitoramento de recursos naturais e na eficiência energética.
O setor de energia é protagonista no combate às mudanças climáticas. Desde a geração, passando pelo transporte e distribuição de energia, diversos processos podem ser otimizados com tecnologia, Big Data e Inteligência Artificial para aumentar a eficiência energética.
Neste blogpost, confira soluções tecnológicas inovadoras de empresas de energia, que permitem tomadas de decisões mais assertivas, otimização de processos, prevenção de perdas e mitigação de riscos ambientais.
Como a Inteligência Artificial pode atuar na Agenda 2030?
A Agenda 2030 é um plano de ação global adotado pelas Nações Unidas em 2015, que estabelece 17 ODS para alcançar um desenvolvimento sustentável em todas as dimensões: social, econômica e ambiental. A tecnologia desempenha um papel fundamental na implementação da Agenda 2030 e dos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS).
Confira algumas aplicações recentes de IA na busca pelos 17 ODS:
Coleta e análise de dados:
Coleta, processamento e análise de grandes volumes de dados em tempo real. Isso é crucial para monitorar o progresso em relação aos ODS e identificar áreas de atuação prioritária. Através de sensores, dispositivos IoT, satélites e outras tecnologias, é possível obter dados precisos sobre indicadores sociais, econômicos e ambientais, ajudando no acompanhamento e na tomada de decisões por meio da aplicação de algoritmos de Inteligência Artificial.
Acesso à informação e capacitação:
A pandemia de Covid-19 acelerou a utilização da tecnologia como meio de capacitação. Com a facilitação do acesso à informação, mais pessoas podem participar ativamente na busca de soluções sustentáveis. Desde aulas de capacitação remotas, até o uso de IA para plataformas pedagógicas, as possibilidades de aplicação são infinitas.
Inovação e desenvolvimento de soluções sustentáveis:
Novas tecnologias, utilizadas em conjunto com grandes bases de dados, estão desenvolvendo soluções e modelos de negócios mais sustentáveis. Por exemplo, a energia renovável, a eficiência energética, a agricultura de precisão, a gestão da água, a mobilidade sustentável e a economia circular são impulsionadas por avanços tecnológicos. Somando-se com Inteligência Artificial essas tecnologias têm um ganho de escala significativo e contribuem em diversos setores da economia.
Parcerias e colaboração global:
A colaboração e o intercâmbio de conhecimentos em nível global foi extremamente acelerado nos últimos anos. Através de plataformas digitais, organizações, governos, empresas, sociedade civil e academia podem se conectar, compartilhar boas práticas, trocar experiências e estabelecer parcerias para enfrentar desafios comuns.
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Aplicando Inteligência Artificial para otimizar a Eficiência Energética
A Inteligência Artificial (IA) e o Big Data podem desempenhar um papel fundamental no monitoramento de recursos naturais e na eficiência energética. Aqui estão algumas maneiras:
Monitoramento ambiental em tempo real:
Hoje, diversas empresas do Brasil e do mundo já fazem o monitoramento contínuo e em tempo real de recursos naturais. Sensores e drones coletam dados ambientais e alimentam essas informações em algoritmos de IA que podem analisar os padrões, detectar mudanças e identificar ameaças.
Nas usinas hidrelétricas Baixo Iguaçu (PR), Corumbá III (GO) e Teles Pires (MT/PA), todas geridas pela empresa Neoenergia, os veículos aéreos não-tripulados (VANTs), popularmente conhecidos como drones, são uma ferramenta para o monitoramento de uso e ocupação das Áreas de Preservação Permanente (APPs) dos reservatórios e para o apoio nas atividades relacionadas à organização fundiária.
Os equipamentos possibilitam o acesso a imagens em alta resolução, que podem ser trabalhadas por meio de ferramentas de fotogrametria, geoprocessamento e sensoriamento remoto, dando mais agilidade e objetividade ao controle dessas áreas. Ao todo, são 28,2 mil hectares de conservação em alguns dos principais biomas brasileiros: Mata Atlântica, Cerrado e Amazônia.
Gestão descentralizada de recursos:
A fim de medir a remuneração pela energia gerada em usinas, a Câmara de Comercialização de Energia Elétrica (CCEE) precisa ter acesso e contabilizar com precisão os dados de geração de energia das usinas. Quando ocorrem falhas operacionais ou erros de medição, resultando em faturamentos inconsistentes dos volumes de energia produzidos, a empresa pode receber penalidades e multas.
Em 2015, a AES Brasil chegou a receber uma multa de R$300.000 na operação pela falta de dados em um determinado ponto de medição. Após o ocorrido, eles contrataram uma empresa para o desenvolvimento de uma ferramenta de Medição e Gestão de Recursos. Agora, os agentes conseguem visualizar os dados em tempo real e realizar ações rápidas.
Antigamente, o agente responsável pela Usina precisava ir pessoalmente no local para visitar as instalações e conferir a eficiência. Hoje, com esse tipo de ferramenta, a gestão das Usinas e ativos está cada vez mais descentralizada e remota.
Metaverso e Gêmeos Digitais para Gestão de Ativos
A indústria de energia tem se envolvido cada vez mais com o metaverso, utilizando câmeras e IA para capturar dados altamente detalhados do mundo real e criar representações digitais precisas.
Essas representações, conhecidas como “gêmeos digitais”, são utilizadas há décadas para treinar operadores de usinas nucleares, permitindo um treinamento prévio antes mesmo de acessarem o ambiente real. Hoje, essa tecnologia foi expandida e pode ser utilizada para a manutenção preventiva e corretiva de torres eólicas, de usinas termonucleares e de parques solares.
Empresas de energia também têm feito uso de headsets de realidade virtual para projetar, inspecionar e testar equipamentos industriais, oferecendo uma experiência interativa semelhante a um videogame.
Além disso, técnicos e engenheiros recebem treinamento virtual e remoto, em tempo real, visualizando peças e ativos em dispositivos de realidade aumentada. Dados operacionais em tempo real, como temperatura e pressão, são apresentados aos operadores através dessas tecnologias.
Na Espanha, a Iberdrola desenvolve desde 2013 o Projeto Sedar (Simulação Eólica de Alta Resolução), em parceria com o Centro Nacional de Supercomputação de Barcelona. Graças às avançadas técnicas de supercomputação, o sistema calcula as localizações ideais para a instalação de aerogeradores. Isso melhora a eficiência do parque, reduz os custos da construção e minimiza riscos e gastos com manutenção.
Gestão de Smart Grids:
A IA tem sido usada para otimizar as smart grids, redes de distribuição inteligentes que podem ser gerenciadas remotamente e em tempo real, adaptando os fluxos de energia entre residências, empresas, baterias de armazenamento, fontes de energia renováveis, microrredes e a própria rede elétrica.
Veja mais: Smart Grid e 5G estão revolucionando o setor de Energia
Essa prática reduz o desperdício de energia, aumenta a segurança da rede e impulsiona o envolvimento do consumidor com o próprio consumo. Além disso, é uma solução imprescindível para a geração descentralizada de energia, que se expande com a popularização das placas solares em domicílios.
Um problema muito comum no Brasil são as perdas não-técnicas, em especial por conta dos “gatos” e furtos de energia. Com IA e gêmeos digitais, é possível melhorar a segurança das redes, evitando essas situações e a perda de energia.
As Smart Grids revolucionaram a distribuição de energia e ainda têm muito a evoluir.
Ao usar redes inteligentes, as empresas de energia podem coletar dados de uso de energia de todos os dispositivos da rede e usar essas informações para desenvolver projetos de eficiência energética para seus clientes. Além disso, o cliente pode acompanhar seu consumo e remanejar seu gasto de acordo com a necessidade.
Um ótimo exemplo vem da Engie: parceria com o Google Cloud para usar ferramentas de inteligência artificial para otimizar seu portfólio eólico.
Em 2019, a divisão DeepMind do Google revelou que estava usando a IA para prever a produção de energia eólica com trinta e seis horas de antecedência, permitindo que os fornecedores de energia atendessem às entradas de rede com mais precisão e antecedência.
O Google testou o software experimental em sua própria infraestrutura, que em 2019 usou 700 MW de capacidade de energia eólica em seus data centers e escritórios. A Engie será o primeiro cliente da versão Google Cloud AI e testará o serviço com seu portfólio eólico alemão – que coincidentemente também alimenta as instalações do Google.
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