A IA e seu impacto nas energias renováveis
A Inteligência Artificial transforma as energias renováveis: modelos preditivos de alta precisão, novas formas de monitoramento e diagnóstico, melhorias no armazenamento de energia e redução de custos são apenas o começo.
A inteligência artificial (IA) tem a capacidade de realizar análises complexas e tomar decisões rápidas e precisas com grandes quantidades de dados em tempo real.
Os benefícios da IA se estendem a diversos setores. Um deles é o das energias renováveis. Para esse setor, a IA fornece informações relevantes para o desenvolvimento, construção, operação e manutenção de projetos.
Graças aos algoritmos de aprendizado de máquina e à crescente capacidade de cálculo dos sistemas de computação, cinco áreas-chave de parques eólicos e usinas fotovoltaicas foram aprimoradas
- Projeto de modelos preditivos de geração de energia.
- Monitoramento e diagnóstico da operação
- Desempenho e eficiência.
- Armazenamento e distribuição de energia com baterias.
- Redução de custos.
A IA melhora o desempenho dos ativos de energias renováveis, tornando os processos mais rápidos e eficientes. O resultado são preços mais competitivos e uma oferta de energia limpa confiável para geradores e clientes.
Modelos preditivos
A Atlas Renewable Energy utiliza inteligência artificial principalmente na operação e manutenção (O&M) de suas plantas de energias renováveis.
De fato, a IA ajuda a desenvolver modelos preditivos que visam prever a quantidade de energia que uma usina eólica ou solar fotovoltaica pode gerar.
As fontes de energia renovável são intermitentes: a eletricidade é produzida apenas se houver vento ou sol. Portanto, é fundamental prever o volume de energia que uma central poderia gerar. Entre outros benefícios, essa previsão garante o cumprimento dos contratos de fornecimento (PPA).
Thiago Girard, gerente de projetos de inovação da Atlas Renewable Energy, explica que machine learning e deep learning são utilizados para projetar modelos de geração de energia que permitem detectar falhas nos equipamentos e prever resultados com margens de erro muito baixas.
Atualmente, a Atlas pode fazer previsões de geração com uma precisão superior a 95%. Para isso, utiliza sistemas de dados que se adaptam às mudanças a uma velocidade muito maior do que os métodos convencionais. “Isso garante maior eficiência e produtividade de nossos ativos”, diz Girard.
Monitoramento e diagnóstico
A inteligência artificial também melhora o monitoramento e o diagnóstico da operação da usina. Para isso, são realizadas medições em tempo real para identificar as variações sazonais, diurnas e anuais.
A IA aplicada no monitoramento e diagnóstico reduz a necessidade de realizar inspeções físicas em locais complexos, como a gôndola de uma turbina eólica instalada a uma altura de mais de 100 metros.
Usando sensores e dispositivos de coleta de dados instalados em usinas de energias renováveis, os algoritmos de IA podem analisar continuamente o desempenho dos equipamentos. Essa capacidade de monitoramento remoto economiza tempo, reduz custos e aumenta a segurança, minimizando a exposição dos técnicos a ambientes perigosos.
Uma das técnicas de monitoramento é a manutenção preditiva. Assim como a modelagem preditiva (que permite prever as flutuações na geração de energia), a manutenção preditiva utiliza a análise de dados para prever a ocorrência de anomalias no funcionamento e possíveis defeitos nos equipamentos e processos.
A inteligência artificial não é empregada apenas no monitoramento dos equipamentos, suas aplicações no diagnóstico de falhas também são notáveis.
Por exemplo, usando sistemas de inteligência artificial, a empresa Suncast detectou que a usina solar São Pedro, da Atlas, no Brasil, sofria uma perda anual de 3,6% de energia devido à sujeira nos painéis. Quando os cronogramas de limpeza foram ajustados de acordo com o diagnóstico feito com IA, a Suncast conseguiu aumentar a produção em 0,7%, equivalente a 1.000 MWh por ano, de acordo com o estudo premiado no desafio “Atlas Open Innovation Challenge”.
Melhor desempenho e eficiência
Ao monitorar e analisar dados continuamente, a inteligência artificial pode otimizar o desempenho e a eficiência de turbinas ou painéis eólicos.
De fato, os algoritmos de IA podem ajustar as configurações dos equipamentos em tempo real e fazê-los operar em alta capacidade, aumentando assim a produção de energia. Além disso, os programas de manutenção otimizados minimizam o tempo de inatividade e maximizam a disponibilidade dos equipamentos.
“Os sistemas orientados por dados são extremamente adaptáveis e se ajustam às mudanças em um ritmo muito mais rápido do que os métodos convencionais. Isso garante uma maior eficiência e produtividade de nossos ativos”, resume Girard.
A IA também oferece benefícios quando empregada no funcionamento do sistema elétrico, pois evita perdas de energia elétrica renovável (também chamadas de derramamento ou curtailments). Este fenômeno ocorre quando, em certas horas do dia, há um excesso de eletricidade que o sistema não consegue utilizar.
“A integração de geradores de energia renovável no sistema automático de controle de oferta e demanda reduziria os custos de energia em geral e melhoraria a eficiência dessae geradores”, diz Girard.
O Chile, por exemplo, é um dos países da América Latina com maior utilização de energias renováveis variáveis em sua matriz elétrica. Assim, a energia solar fotovoltaica é a principal fonte de geração (25%), e a eólica é a terceira (13%), sendo apenas superada pelo carvão (14%).
Em outubro de 2023, o Chile teve descargas de energias renováveis de 307,8 GWh, com um acumulado em 2023 de 1.493 GWh, de acordo com o último boletim divulgado pelas geradoras. O que ocorreu em outubro de 2023 representou um aumento de 93% em relação a outubro do ano anterior, quando a energia solar diminuiu 146,8% e a eólica 22,4%.
A IA pode ser a resposta para essas falhas de desempenho. Por um lado, melhora a eficiência, pois os algoritmos de IA podem otimizar a geração, transmissão e distribuição de energia, reduzir perdas e melhorar a eficiência geral da rede.
Por outro lado, a IA reduz os custos. Ao minimizar as perdas de energia e otimizar a alocação de recursos, a IA pode ajudar a reduzir as despesas operacionais das operadoras de redes e, em última instância, reduzir as tarifas de energia dos clientes.
A detecção de anomalias e a manutenção preditiva feitas com IA também podem ajudar a identificar falhas na rede, garantindo um fornecimento de energia confiável e ininterrupto.
Armazenamento e custos mais baixos
As baterias são uma das principais tecnologias para minimizar o desperdício e superar os riscos da intermitência energética. A inteligência artificial pode otimizar os sistemas de acordo com variáveis como demanda, preço e recursos.
A IA pode ajudar a otimizar as operações dos sistemas de armazenamento de energia renovável: por meio do uso de análises preditivas, pode-se prever a demanda de energia e distribuir a energia armazenada em horários mais convenientes.
A IA também possibilita o monitoramento do desempenho e da eficiência dos sistemas de armazenamento e a detecção de possíveis problemas. Como resultado, os custos operacionais podem ser reduzidos e a velocidade e a precisão da manutenção e do reparo podem ser melhoradas.
Da mesma forma, a inteligência artificial pode ajudar a reduzir os custos associados às baterias e tornar as soluções de armazenamento de energia renovável mais acessíveis.
Conclusão
A inteligência artificial está sendo progressivamente integrada a todos os setores da economia. No setor de energias renováveis, ela está promovendo mudanças fundamentais no desenvolvimento de fontes eólicas e solares fotovoltaicas e em todos os seus processos internos.
Por meio do uso de algoritmos de aprendizado de máquina e análise em tempo real de grande quantidade de dados, a inteligência artificial possibilita a tomada de decisões corretas nos processos de geração, produção, armazenamento e distribuição de energia.
Em última análise, a IA amplia as capacidades das energias renováveis para que se tornem a matriz energética do futuro e acelerem a transição energética.
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