A Tecnologia na Gestão de Energia Elétrica

O cenário do mercado livre de energia está passando por uma evolução notável, ampliando suas opções para a gestão de energia elétrica de consumidores cada vez menores. Essa expansão na participação de mercado tem repercussões diretas, principalmente no que tange à demanda, número de players, oferta e precificação da energia elétrica.

Além disso, o crescimento contínuo da demanda energética, a atenção voltada aos princípios ESG, a busca por maior eficiência, a redução de custos e o aumento dos lucros estão criando múltiplos vetores que elevaram a complexidade da gestão de energia elétrica a um patamar ainda mais intrincado e incerto.

Hoje, a responsabilidade pela administração dos ativos de energia recai sobre equipes (muitas vezes pequenas)  que enfrentam a pressão de tomar decisões rápidas, cuja demora pode resultar, no mínimo, em altíssimos custos adicionais nas empresas. Esses times enfrentam o desafio de lidar com uma quantidade enorme de fontes de dados, provenientes de sistemas diversos, planilhas, relatórios de consultorias, pareceres técnicos, controles internos e, em última análise, suas intuições.

Mesmo com equipes altamente qualificadas, esses desafios impõem limites evidentes, que a tecnologia e a inteligência artificial endereçam como descrito a seguir.

Prever Consumo e Demanda

A tecnologia é capaz de prever com maior precisão a demanda e o consumo de energia, bem como gerenciar de forma eficaz os contratos de compra de energia. Essas previsões são baseadas em análises de grandes volumes de dados históricos e fatores externos, superando, em muitos pontos, a capacidade de análise humana.

Isso resulta em uma operação mais segura e ajuda no planejamento financeiro, uma vez que as previsões são mais confiáveis e precisas, e a geração de cenários se faz de forma mais fácil e visual.

Mitigar Riscos

Modelos de machine learning (aprendizado de máquina) analisam uma ampla gama de fatores, incluindo fatores econômicos, climáticos, regulatórios e demandas, identificando ameaças antes que elas se tornem problemas significativos, que podem gerar alertas e orientações valiosas.

Essa antecipação permite economias financeiras substanciais, que podem chegar na casa dos milhões de reais, e mais tranquilidade na gestão de energia.

Otimização de Resultados

A tecnologia orienta a tomada de decisão nos momentos mais estratégicos para adquirir energia – permitindo que a empresa compre energia quando os preços estão mais baixos, o que pode resultar em economias significativas.

Em resumo, a tecnologia auxilia a empresa a otimizar seus gastos com energia, maximizando os resultados financeiros.

Conclusão – A Tecnologia na Gestão de Energia Elétrica

Aumentar o tamanho dessas equipes e seguir o trabalho mais manual poderia ser uma alternativa para atender à crescente demanda. No entanto, essa estratégia oferece apenas alívio temporário e, na prática, se mostra ineficaz.

A realidade atual é que a adoção da Inteligência Artificial (IA) se tornou imprescindível nesse campo e já está fazendo a diferença em muitas empresas. A IA possibilita que os gestores de energia concentrem suas capacidades intelectuais em análises estratégicas e tomadas de decisão de alto nível, enquanto as máquinas executam a análise de dados.

Contudo, neste caso específico, isso só é viável quando se dispõe de modelos de IA altamente desenvolvidos e maduros, com anos de treinamento no mercado livre de energia, com variáveis alinhadas às dinâmicas do setor, acesso a informações futuras e insights que transcendem várias indústrias, abrangendo áreas como climatologia, hidrologia e muito mais, tudo respaldado por um histórico substancial em inteligência artificial.

Aquarela Tactics Energy

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