À medida que avançamos para uma era digital, a inteligência artificial está desempenhando um papel cada vez mais importante na otimização e operação eficiente de sistemas solares.
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Entre as aplicações mais promissoras, destacam-se:
Previsão de Geração Solar: algoritmos de IA estão sendo empregados para prever com precisão a produção de energia solar, permitindo uma melhor gestão da rede elétrica e um planejamento mais eficaz dos recursos;
Manutenção Preditiva: sistemas baseados em IA estão sendo desenvolvidos para analisar dados em tempo real e identificar potenciais falhas em componentes solares, permitindo uma manutenção proativa e a maximização do tempo de atividade dos sistemas;
Otimização de Layout e Design: algoritmos de IA estão sendo utilizados para otimizar o layout e o design de sistemas solares, maximizando a eficiência energética e reduzindo os custos de instalação e operação.
Já sabemos o quanto a energia solar é limpa, renovável e sustentável e a melhor opção para substituir os combustíveis fósseis.
Em tempos de inovação tecnológica contínua, quais os impactos da inteligência artificial no setor de energia solar?
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Diversos setores têm se beneficiado da IA, que promove auxílio em diagnósticos e prevenção de doenças e previsão de falhas de equipamentos na indústria.
Proporciona, ainda, a previsão de fenômenos meteorológicos que afetam a agricultura, otimiza rotas no setor de logística e inúmeras outras aplicações.
Mas, de que forma a IA pode contribuir com o melhor aproveitamento da energia solar, afinal?
Inteligência artificial no setor de energia solar
Primeiramente, definimos inteligência artificial como a aplicação de análises avançadas e técnicas baseadas em lógica, que interpretam eventos.
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Além disso, ela pode apoiar e automatizar decisões e realizar ações. A IA possibilita, portanto, não apenas a automação de processos repetitivos e simples, mas, atividades complexas, executadas com eficiência por seres humanos.
Unindo inteligência artificial à energia solar
A inteligência artificial tende a impulsionar cada vez mais a transformação digital, que já é empregada em muitos setores.
Com isso trará mais eficiência para processos e operações, viabilizando a criação de novos modelos de negócios e inovação no consumo de produtos e serviços.
O setor de energia elétrica poderá se beneficiar da AI para superar os novos desafios, como a distribuição e a descarbonização, entre outras aplicações a seguir descritas.
Na geração distribuída
A crescente popularização dos sistemas fotovoltaicos facilitou a geração de energia de forma distribuída.
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Com isso, o consumidor não precisa mais depender totalmente da concessionária de distribuição.
No entanto, essa nova demanda traz desafios para a gestão e operação do sistema, que se torna mais complexo e dinâmico.
Assim, o controle das concessionárias sobre a infraestrutura do sistema elétrico diminui, já que a GD é intermitente (depende das condições ambientais).
Esse cenário levou as cleantechs (empresas focadas em tecnologias limpas) a desenvolverem softwares denominados de Sistemas de Gerenciamento de Recursos de Energia Distribuídos.
O objetivo é explorar a geração e armazenamento de maneira mais otimizada a fim de garantir o equilíbrio entre oferta e demanda de energia. E isso pode proporcionar mais estabilidade ao grid.
Tecnologias IoT
Os sistemas acima citados usam tecnologias de IoT (Internet das Coisas) que monitoram os recursos de energia da rede em tempo real.
Usam, também, técnicas de IA que analisam a capacidade dos ativos de recursos de energia distribuídos.
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Dessa forma, seus parâmetros de controle evoluem ao longo do tempo e propiciam a previsão da capacidade disponível.
Assim, a modelagem do comportamento da rede passa a ser utilizada para controlar os ativos de DERs de forma otimizada e automática.
Detecção de perdas não técnicas
Sabemos que no Brasil ainda há perdas significativas de energia, que afetam os consumidores e as concessionárias.
Contudo, parte dessas perdas ocorrem em razão de fatores técnicos, como a dissipação de energia na forma de calor.
Isso acontece durante a passagem da corrente elétrica pelos fios condutores de energia, da fonte até os consumidores.
Outra parte das perdas, que são as não técnicas (perdas comerciais) estão relacionadas a furtos e fraudes no consumo.
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Essas últimas, podem ser detectadas por meio de aplicação de IA semelhantes à usada na identificação de fraudes de cartões de crédito.
Algoritmos de aprendizado de máquinas
Assim, as soluções acima apontadas são construídas por intermédio de algoritmos de aprendizado de máquinas treinados com os dados históricos de consumo.
Isso viabiliza a identificação do perfil de consumo dos usuários. Dessa maneira, torna-se possível detectar anomalias no padrão de consumo, que podem apontar para irregularidades.
Entretanto, além do consumo mensal, mais informações podem proporcionar mais acuidade ao algoritmo, como: tipo de fase, de ligação, grupo de faturamento, de tensão.
Previsão de geração de energia sustentável
Embora as fontes renováveis representem uma grande oportunidade, sua natureza intermitente também apresenta desafios ao setor elétrico.
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Sendo assim, as técnicas de IA já são aplicadas com intuito de minimizar esses obstáculos, agregando mais valor a essas fontes.
Descarbonização
Os visíveis impactos do aquecimento global criam a necessidade urgente de reduzir as emissões de carbono.
E isso deve impulsionar a entrada de veículos elétricos no mercado que, já está bem adiantado em alguns países.
E assim, a crescente demanda por mobilidade movida a eletricidade também aumentará a complexidade na operação e gestão desse sistema.
Desagregação do consumo de energia
As contas de energia informam a quantidade de energia consumida ao longo de um mês, no entanto, não discrimina seu uso.
Entender de que forma a energia está sendo consumida é fundamental para a adoção de ações eficientes de economia pelos consumidores.
Isso é útil para os consumidores e para as concessionárias, que podem se valer disso para investir em infraestrutura de geração de forma mais racional.
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AI para desagregação de energia elétrica
Assim sendo, algumas técnicas de IA estão sendo usadas para permitir o desmembramento da energia consumida nas instalações.
Isso permite a identificação da participação de cada uma das cargas no consumo geral do local.
Essas técnicas são baseadas em um algoritmo treinado para identificar as alterações dos equipamentos, já que cada um provoca uma alteração diferente. E isso possibilita a detecção pelo algoritmo.
Previsão de falhas e manutenção preditiva
Essa utilização da AI já vem sendo aplicada em diversos setores com sucesso. No segmento de energia elétrica, essas soluções podem ser especialmente benéficas.
Para a manutenção preditiva, são usados sensores da Internet das Coisas e algoritmos de aprendizado de máquina para monitorar equipamentos de rede continuamente.
Dessa forma, é possível identificar desvios na operação dos equipamentos, o que facilita as ações de manutenção.
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Isso garante a operação eficiente dos equipamentos e, até mesmo, a previsão de falhas, com alertas para mitigar interrupção de funcionamento de aparelhos.
Uma das aplicações mais comuns da Inteligência Artificial no mercado de energia solar é a otimização do desempenho dos painéis solares.
Através da análise de dados meteorológicos, como a intensidade da luz solar, a temperatura ambiente e a umidade, os algoritmos de IA são capazes de ajustar automaticamente a posição e a inclinação dos painéis solares para maximizar a captação de energia.
Além disso, a IA também pode identificar e corrigir possíveis problemas nos painéis solares, como sujeira, sombreamento ou mau funcionamento de células individuais.
Isso permite que os operadores dos sistemas solares tomem medidas corretivas de forma rápida e eficiente, garantindo o máximo desempenho e prolongando a vida útil dos painéis solares.
Previsão de produção de energia
Outra aplicação importante da Inteligência Artificial no mercado de energia solar é a previsão de produção de energia.
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Através da análise de dados históricos de produção de energia, dados meteorológicos e outros fatores relevantes, os modelos de IA são capazes de prever com precisão a quantidade de energia que será gerada pelos sistemas solares em um determinado período de tempo.
Essas previsões são extremamente úteis para os operadores dos sistemas solares, pois permitem um planejamento mais eficiente da distribuição e do consumo de energia.
Além disso, as previsões de produção de energia também são importantes para as concessionárias de energia, que podem ajustar a oferta de energia de acordo com a demanda prevista, evitando desperdícios e garantindo um fornecimento estável e confiável.
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A Inteligência Artificial está desempenhando um papel fundamental no mercado de energia solar, impulsionando a eficiência, a confiabilidade e a rentabilidade dos sistemas solares.
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Através da otimização do desempenho dos painéis solares, da previsão de produção de energia e do monitoramento e manutenção preditiva, a IA está transformando a forma como a energia solar é gerada, distribuída e consumida.
Com o contínuo avanço da tecnologia de Inteligência Artificial, podemos esperar ainda mais inovações e melhorias no mercado de energia solar.
Essas inovações não apenas contribuirão para a transição para uma matriz energética mais limpa e sustentável, mas também abrirão novas oportunidades de negócios e empregos no setor de energia renovável.
A energia solar, impulsionada pela Inteligência Artificial, está se tornando uma realidade cada vez mais presente em nosso dia a dia, e seu potencial para transformar o mercado de energia é verdadeiramente promissor.
Fonte: www.energiasolarshop.com.br
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