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O aprendizado de máquina no setor de energia

A inteligência artificial, além de estar muito presente na sociedade, também vem ajudando as empresas do setor de energia a economizar, a fiscalizar suas instalações e até a programar operações baseadas em condições climáticas. Hoje, é possível antever tipos de danos provocados voluntariamente ou não nas redes de transmissão da rede elétrica, a detectar furtos de energia – o famoso “gato” – e avisar que é a hora de a companhia fazer a manutenção preventiva.

A correta leitura da previsão do tempo, que traz informações cada vez mais precisas sobre dias de ventos ou sol, também ajudam as geradoras de energias eólica e solar a tomarem decisões corretas. É hora de diminuir ou aumentar a capacidade operacional das usinas? O computador traz a resposta.

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Essa importante ferramenta aliada das empresas é, na verdade, um ramo da inteligência artificial chamado machine learning ou aprendizado de máquina. Como o próprio nome já diz, o computador começa a entender as informações recebidas e, por meio da lógica, aprende a interpretá-las e a repassá-las organizadamente às companhias.

O machine learning é também cada vez mais aplicado em fazendas solares e eólicas. Na primeira, as placas fotovoltaicas precisam estar estrategicamente inclinadas para que possam captar mais luz do sol e consequentemente gerar o máximo de energia possível para aquele dia. Na segunda, o tipo de hélice, o posicionamento da torre e tudo o que envolve a geração do insumo pode auxiliar a equipe de engenharia na otimização dos custos.

E na rede elétrica? Por lá também a máquina diz muito. Seu uso proporciona maior segurança e mais agilidade em processos como interrupção de fornecimento e religação.

Dá pra saber ainda quais regiões, horários, dias e problemas são mais comuns de ocorrerem intercorrências. Com a inteligência artificial, engenheiros e técnicos recebem análises e monitoramento da rede de transmissão de energia e passam a saber qual a relação entre a energia gerada e a consumida. Assim, pontos de perdas técnicas na rede de distribuição são encontrados com facilidade. A informação vem: é hora de fazer manutenção.

No entanto, se for constatada que a perda que ocorre não é técnica, significa que surgiu por conta de fraude. Ou seja, é um “gato” ou ainda foi provocado por ataques voluntários à rede de distribuição. Aí, as companhias tomam decisões sobre intensificar ou não a fiscalização em determinados períodos e em áreas determinadas.

As fraudes ou ataques deliberados à rede elétrica representam também um grande risco à comunidade. Além de provocar perda significativa de energia para a população, os “gatos”, de acordo com a Associação Brasileira dos Distribuidores de Energia (Abradee), as ligações clandestinas são a quarta maior causa de mortes no Brasil relacionadas à energia elétrica.
Hoje, o gerenciamento da energia ficou mais fácil. E como será no futuro? Daqui alguns anos, as máquinas estarão ainda mais inteligentes. Isso significa que mais energia será gerada, com mais economia, menos fraudes e mais desenvolvimento para o País.

* Alfredo Silva é sócio fundador da LUZ e diretor de tecnologia do Grupo Delta Energia

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Published by
Redação
Tags: aprendizado de máquinaIAinteligência artificialmachine learning
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