A inteligência artificial está revolucionando o setor elétrico, trazendo inovações que impactam desde a geração e distribuição de energia até a eficiência operacional e a segurança cibernética. Com aplicações práticas como o monitoramento em tempo real do consumo, detecção de fraudes e manutenção preditiva, a IA está impulsionando a transição energética e abrindo caminho para um futuro mais inteligente e sustentável. Descubra como essa tecnologia está transformando o setor de energia e quais são as tendências que estão moldando o seu futuro.
Atualmente, o Brasil atende uma demanda energética de centenas de milhões de pessoas através do Sistema Interligado Nacional (SIN), que consiste de uma vasta rede de plantas geradoras, linhas de transmissão e linhas de distribuição espalhadas por todo o território nacional. Atualmente, grande parte da matriz energética que faz parte do Sistema Interligado Nacional é originada de usinas hidrelétricas e térmicas, mas recentemente há um número crescente de outras matrizes energéticas, como a eólica e a solar.
O uso de inteligência artificial tem se difundido nas últimas duas décadas, e ainda há muitos campos onde ela pode ser melhor explorada, entre eles o campo da indústria de energia. O uso de inteligência artificial no setor elétrico pode trazer mudanças permanentes na maneira como produzimos, transmitimos e consumimos energia, em um tempo em que a demanda é crescente e há uma preocupação cada vez maior em diminuir os impactos ambientais das nossas atividades.
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Como a inteligência artificial é aplicada no setor elétrico?
Os sistemas de energia poderão ser geridos inteiramente por algoritmos de inteligência artificial, com sensores coletando continuamente dados de geração e consumo ao longo de toda a cadeia, permitindo decidir em tempo real a mais eficiente alocação de recursos energéticos. O Sistema Interligado Nacional é controlado pelo órgão estatal chamado Operador Nacional do Sistema Elétrico, que é responsável por regulamentar as operações de geração, de distribuição e de transmissão de energia.
O uso de inteligência artificial poderia auxiliar a gestão do sistema, permitindo uma alocação mais eficiente de recursos e identificação de regiões problemáticas. Algoritmos de inteligência artificial, machine e deep learning permitirão um uso cada vez maior de energias renováveis, podendo utilizar sensores para monitorar a geração de usinas de várias modalidades, alocando de forma mais eficiente o fornecimento e reduzindo o uso de formas de geração mais poluentes, como usinas térmicas, quando não for necessário.
IA na geração de energia
Do lado das empresas geradoras, a inteligência artificial torna possível utilizar sensores como câmeras termais, monitorando continuamente o risco de superaquecimento de componentes e prevenindo acidentes e cortes de fornecimento. O uso de imagens de drones para aquisição de imagens já é uma área em desenvolvimento, permitindo monitorar regiões pouco acessíveis. O uso de câmeras de segurança aliadas à inteligência artificial pode auxiliar no controle de áreas de alto risco, evitando acessos indevidos e reduzindo o risco de acidentes graves.
Inspeção de linhas de transmissão com inteligência artificial
Na parte da distribuição, o uso de drones pode ser de grande ajuda na vigilância das áreas de linhas de transmissão. Pode-se realizar o controle das áreas de servidão das linhas, identificando construções invasoras nas áreas delimitadas.
Pode-se utilizar imagens RGB e termal de voos de drone para realizar a inspeção das linhas de transmissão, detectando desgastes de torres e componentes como isoladores e para-raios, identificando regiões com risco de curto circuito e de vegetações invasoras, permitindo a manutenção preventiva das áreas e diminuindo a incidência de acidentes e cortes de fornecimento.
Os voos de drone são especialmente úteis na parte da transmissão por possibilitar a inspeção de áreas de grande extensão e às vezes de difícil acesso, como em áreas de relevo acidentado e de vegetação densa. Avanços tecnológicos recentes permitiram o surgimento de plataformas de processamento embarcado portáteis que podem ser integradas a drones, possibilitando o desenvolvimento de sistemas completos de aquisição e processamento de imagens durante os voos.
Na área de distribuição, as inspeções de linhas aéreas urbanas são um desafio pela complexidade dos ambientes urbanos, com uma grande variedade de fatores que podem afetar as redes.
Manutenção preditiva
A tecnologia de inteligência artificial (IA) está transformando a manutenção preditiva no setor de energia, destacando-se como uma ferramenta crucial para garantir a segurança da rede elétrica.
A manutenção tradicional frequentemente opera de maneira reativa, respondendo às falhas após sua ocorrência, o que pode resultar em interrupções no fornecimento de energia e altos custos de reparo. Em contrapartida, a manutenção preditiva por meio de IA permite uma abordagem proativa, onde falhas potenciais são identificadas e prevenidas antes que se concretizem, assegurando a integridade e eficiência da rede elétrica.
O uso de sensores em veículos circulando pelas vias urbanas é uma alternativa já em desenvolvimento, com câmeras e sensores LiDAR sendo utilizados para inspecionar as áreas das redes aéreas e identificar invasões de árvores e construções sobre a área das redes. Também pode-se utilizar estes sensores para avaliar a vida útil dos postes de luz, facilitando também a manutenção preventiva e diminuindo os riscos de quedas e cortes no fornecimento.
Os algoritmos de aprendizado de máquina analisam vastas quantidades de dados operacionais em tempo real, coletados de sensores IoT espalhados pela infraestrutura elétrica.
Esses sensores monitoram continuamente o desempenho de componentes críticos, como transformadores e linhas de transmissão, captando sinais de desgaste ou anomalias sutis que poderiam passar despercebidas por métodos convencionais. Ao detectar padrões e anomalias com precisão, a IA pode prever quando e onde as falhas podem ocorrer, permitindo que equipes de manutenção intervenham de maneira direcionada e tempestiva.
IA também ajuda na eficiência operacional
Um dos principais benefícios dessa abordagem é a significativa redução de riscos operacionais. Ao prever problemas antes que eles causem interrupções, a IA ajuda a evitar apagões e a manutenção cara e emergencial. Isso não apenas melhora a confiabilidade do serviço para os consumidores, mas também protege a infraestrutura crítica contra possíveis sobrecargas ou falhas catastróficas.
Além disso, ao otimizar a programação de manutenção, a IA contribui para uma utilização mais eficiente dos recursos, reduzindo custos operacionais e aumentando a vida útil dos equipamentos. A detecção precoce de problemas também minimiza a necessidade de substituições frequentes, promovendo práticas mais sustentáveis na gestão de ativos.
Em resumo, a implantação da inteligência artificial na manutenção preditiva reforça significativamente a segurança da rede elétrica, proporcionando um fornecimento de energia mais seguro, confiável e eficiente. Isso representa um avanço estratégico para o setor de energia, alinhando-se com os objetivos de inovação e sustentabilidade.
Melhora na experiência do consumidor de energia, com IA
Do lado dos consumidores, medidores em cada ponto de consumo (podendo ser casas, comércios ou indústrias) poderão coletar e repassar automaticamente à empresa de energia dados de consumo, medindo o fluxo de potência demandada, detectando horários de pico de consumo e também possíveis falhas no fornecimento.
Os dados podem ser interpretados automaticamente identificando possíveis problemas como fugas de energia, ligações irregulares e falhas no fornecimento, mobilizando rapidamente equipes responsáveis. Uma maior eficiência na gestão energética irá gerar uma economia no consumo, reduzindo assim os custos pro consumidor.
A inteligência artificial no elétrico também pode ser utilizada na comunicação entre clientes e empresas fornecedoras, com robôs podendo ser programados para filtrar as demandas dos clientes que entram em contato e permitindo com que eles possam solicitar serviços como ligações, mudanças de titularidade, mudanças no serviço fornecido e acesso a contas de forma automática, reservando atendimentos pessoais a problemas de natureza mais complexa.
Há algumas preocupações na comunidade com a privacidade e o uso crescente de dados pessoais de clientes e o setor elétrico não estará imune a essas questões. São discussões ainda em estágios iniciais, mas que tem cada vez maior atenção por parte do público e que dependerão de uma boa gestão de contratos e de regras bem estabelecidas por governos e órgãos reguladores.
O setor energético possui grande complexidade, e a inteligência artificial pode oferecer soluções para uma grande variedade de demandas dentro deste sistema. Novos avanços tecnológicos tendem a cada vez mais possibilitar inovações nesta área, permitindo o fornecimento de energia para mais pessoas, a um menor custo e com maior qualidade nos serviços prestados.
Conclusão
A inteligência artificial no setor de energia traz uma série de benefícios e oportunidades. Ao incorporar algoritmos avançados de aprendizado de máquina e análise de dados, a IA permite uma gestão mais eficiente e segura da rede elétrica.
Através da manutenção preditiva baseada em IA, é possível identificar antecipadamente possíveis falhas e tomar medidas corretivas antes que elas se tornem problemas sérios. Isso resulta em uma redução significativa de interrupções no fornecimento de energia, garantindo um serviço mais confiável e minimizando os custos de reparo.
Além disso, a inteligência artificial possibilita uma otimização do consumo de energia. Com algoritmos sofisticados que analisam padrões de consumo, é viável implementar estratégias para evitar picos de demanda, equilibrando a oferta e a procura de eletricidade. Isso não apenas reduz os custos para os consumidores, mas também contribui para uma utilização mais sustentável dos recursos energéticos.
No entanto, apesar de todas as vantagens, é necessário um acompanhamento e regulação adequada para garantir que a IA seja utilizada de forma ética e responsável. A segurança cibernética e a privacidade dos dados devem ser prioridades, assim como a transparência na tomada de decisões algorítmicas.
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