Inteligência Artificial e as Energias Renováveis

A crescente demanda de energia ao longo das últimas décadas, à nível mundial, tem exposto cada vez mais a ineficiência do sistema de geração centralizada de energia elétrica, que consiste na utilização de poucas unidades geradoras produzindo energia para muitos consumidores.

Desta forma, as Energias Renováveis têm ganhado muito espaço e popularidade como uma alternativa para geração de energia elétrica combinadas com fontes limitadas, além de auxiliar na redução do impacto ambiental. 

A geração de energia elétrica realizada por consumidores independentes ou próximos a eles, denominada Geração Distribuída (GD), vem ganhando cada vez mais protagonismo e tem se mostrado uma forma de geração promissora.

Otimização de sistemas de geração de Energias Renováveis

Diante do advento da utilização das energias renováveis, se fez necessário o desenvolvimento de técnicas e modelos para otimização destes sistemas, mais especificamente eólica/solar, com intuito de diminuir o impacto da sua utilização no sistema elétrico e os tornar cada vez mais eficientes. 

Assim, as plantas de geração de energias renováveis vêm sendo amplamente digitalizadas de modo a evitar a subutilização da capacidade instalada, falhas indesejadas nos subsistemas, desligamentos não-programados da usina e perda na receita total.

Portanto, inúmeras pesquisas vêm sendo realizadas direcionando a aplicação de modelos de Inteligência Artificial na otimização de sistemas de geração de energias renováveis, onde pode-se destacar: otimização de sistemas híbridos eólico-solar, otimização de turbinas eólicas, desenvolvimento de células solares mais eficientes entre outros.

Mas onde, de fato, a Inteligência Artificial pode ser aplicada no contexto das Energias Renováveis?

Em praticamente todos. A Inteligência Artificial pode ser aplicada desde o monitoramento e detecção de falhas em equipamentos e sistemas à métodos de gestão, administração e economia das plantas de geração de energias renováveis. Entre algumas de suas aplicações, podemos citar:

Monitoramento de desempenho da usina

A Inteligência Artificial pode desempenhar um papel importante no monitoramento da usina, principalmente através do acompanhamento em tempo real, que permite um melhor controle na produção de energia e previsões de demanda mais eficientes. Como, por exemplo, no controle de pás de aerogeradores e de bases de painéis fotovoltaicos.

Gerenciamento da Rede 

O aumento do número de dispositivos eletrônicos, veículos elétricos e equipamentos elétricos que necessitam ser carregados, leva a um aumento considerável na demanda de energia e, tal fator, pode ocasionar um transtorno no sistema elétrico. 

A Inteligência Artificial pode ser claramente aplicada de modo a prever este crescimento na demanda e controlar o fluxo de energia, tornando a rede mais flexível e sem sobrecarga.

Informativo de manutenção preditiva ou preventiva  

Uma usina geradora de energia eólica/solar é composta de inúmeros equipamentos. A instalação de sensores nestes equipamentos geram dados que podem ser analisados por algoritmos de Inteligência Artificial, identificando potenciais riscos e possibilitando estabelecer prazos para manutenção ou substituição do equipamento antes que o mesmo venha a falhar e levar ao desligamento não-programado na usina geradora.

Economia de custos 

A aplicação de métodos de Inteligência Artificial otimiza os sistemas de energias renováveis e os torna mais confiáveis e mais vantajosos na opção de geração por meio destas fontes. Além disso, a previsão de energia eficiente faz com que as redes operem com a carga adequada à demanda, otimizando assim a produção e o consumo de energia, gerando redução de custos e aumento na receita para as empresas. 

Conclusão – Inteligência Artificial e as Energias Renováveis

A Inteligência Artificial apresenta-se como uma ferramenta poderosa no contexto das Energias Renováveis. Tendo em vista que a digitalização das usinas gera muitos dados, mas que nem sempre significam informações. 

Logo, a análise correta destes dados combinadas com a aplicação de modelos inteligentes permitem que as empresas operadoras possam tomar decisões conscientes e eficazes, além de reduzir custos e ter uma administração mais otimizada no processo de geração de energia.

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