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Após uma análise aprofundada dos aplicativos de IA, é possível identificar três principais áreas de foco com maior potencial de implementação eficiente e rápida no setor de energia: previsão, otimização e serviços.

A Inteligência Artificial (IA) tem ampliado as estruturas de incontáveis organizações e setores, e não seria diferente com o setor elétrico, afinal, ao refinarmos dados, melhoramos eficiência e produtividade. É inegável, até mesmo para os mais céticos, que há uma forte transformação no mundo e os esforços para a descarbonização se direcionam a um sistema de energia cada vez mais descentralizado. Novos modelos de negócios e soluções tecnológicas inovadoras impulsionam a mudança, e as complexidades só podem ser mitigadas pela gestão ativa da cadeia de abastecimento elétrico.

Informações divulgadas pela Enel mostram que 93% dos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS) ambiental da Organização das Nações Unidas, ONU podem ser alcançados com o auxílio de soluções de IA. O estudo também indicou que, dependendo do campo, IAs têm potencial de auxiliar as organizações a reduzirem até 45% de suas emissões de carbono.

Após uma análise aprofundada dos aplicativos de IA, é possível identificar três principais áreas de foco com maior potencial de implementação eficiente e rápida no setor de energia: previsão, otimização e serviços.

Um exemplo disso é a resposta à demanda (DR) orientada por IA – um componente essencial da transformação da área de energia, fornecendo inúmeros benefícios aos serviços públicos, empresas e consumidores. Isso porque segundo o Fórum Econômico Mundial, os edifícios representam 39% das emissões de gases do efeito estufa, principalmente do uso de eletricidade operacional – prejudicando o planeta e os bolsos. A técnica de DR facilita a correspondência de oferta e demanda, incentivando os consumidores a adaptarem o uso a partir das condições do sistema.

Outro uso interessante de IA ocorre nas redes inteligentes, integradas a sensores, softwares de análise de dados e plataformas de armazenamento e gerenciamento. As informações coletadas passam por uma IA que os analisa para fornecer prognósticos e melhorar eficiência energética aos clientes – esse sistema é muito usado com as matrizes solares e eólicas, possibilitando o monitoramento em tempo real e gerando mais economia.

Fábricas, companhias, escritórios e residências podem reduzir o uso de eletricidade com análise do comportamento de pessoas e equipamentos, por meio do uso de IA – que mostra os níveis de ocupação para integrar soluções inteligentes e personalizadas, conforme a necessidade de cada local.

Também, existem alguns métodos de IA mais frequentemente aplicados no setor de energia como a rede neural artificial (ANN) e o aprendizado de máquina (ML), entre outros.

Há várias maneiras pelas quais os aplicativos de IA em empresas de energia podem ser categorizados, sendo divididas em camadas. Uma camada seria formada com os novos consumidores (prosumidores) e sua infraestrutura inteligente – incluindo componentes de dispositivos para smart home, sistemas de gerenciamento doméstico (HEMs) e medidores inteligentes, bem como as unidades de geração locais (painéis solares, por exemplo) e armazenamento por baterias. Outra camada envolve a distribuição ao nível da cadeia de suprimentos, com geração distribuída e os fluxos de uma mini ou microrrede.

Enquanto a primeira camada teria a tarefa de garantir um equilíbrio constante de oferta e demanda, olhando para uma área regional ou nacional – gerenciando ativamente os fluxos da rede de transmissão e geração.

É importante notar que a IA não depende apenas de adoção técnica, mas também da aceitação comercial. Como alguns ramos de negócios são mais ágeis do que outros, a taxa inicial de adoção de IA é altamente desigual. Por isso, tecnologia, mídia e setor de telecomunicações (TMT) e serviços financeiros tem os maiores índices de utilização. De acordo com uma pesquisa recente da McKinsey, cerca de 60% dos respondentes em organizações de economias emergentes relataram terem adotado pelo menos uma forma de função auxiliada por IA. As empresas que utilizaram esses serviços também tiveram reduções de custo perceptíveis combinadas com aumento de receita.

Devido à importância do fornecimento confiável de energia e as complexidades do sistema, o setor elétrico é altamente regulado por modelos restritivos de segurança, que tornam a implementação de novas soluções ainda mais desafiadora. Esses impasses são econômicos, éticos, sociais, tecnológicos, dados, políticos, legais e questões organizacionais.

A aplicação de IA no campo de energia, traz um conjunto de desafios singulares. Existem questões que precisam ser resolvidas, com o propósito de permitir uma ampla adoção da IA no setor: a principal é a instalação de monitoramento avançado e equipamentos de controle para facilitar um fluxo conciso de dados, visto que eles são cruciais para a IA ser utilizada em sistemas.

Após construir a infraestrutura necessária, elevar os níveis de segurança e ajustar a regulamentação são pré-requisitos adicionais para o sucesso da implantação de IA. Outro aspecto importante é criar uma rede coerente de treinamento/educação que garanta a capacitação digital da força de trabalho ligada aos novos sistemas.

As propriedades de adaptação do sistema para executar funções não requer análises complexas e reduz a necessidade de lidar com detalhes, devido a propriedades de generalização embutida em máquinas de IA, enquanto permitem a tomada de decisão mais rápida, em relação à automação em ambientes complexos.

Integrar às inovações de IA no dia a dia das companhias elétricas é essencial para a sustentabilidade do sistema e os benefícios serão vistos em escala nacional – quiçá global.