O setor energético está passando por uma transformação profunda, impulsionada pela busca por redução de emissões e por um futuro mais sustentável. Tecnologias como Inteligência Artificial (IA), sistemas avançados de armazenamento em baterias e gestão inteligente de energia estão se tornando essenciais para construir uma matriz energética mais limpa, eficiente e resiliente.
A Inteligência Artificial desempenha papel central nesse cenário, otimizando sistemas energéticos por meio de algoritmos avançados que preveem padrões de consumo, melhoram a distribuição de energia e reduzem desperdícios. Em usinas solares e eólicas, a IA ajuda a prever a produção com base em condições meteorológicas, permitindo que as redes elétricas se preparem para variações. Além disso, a tecnologia gerencia smart grids, integrando diferentes fontes de energia e otimizando seu uso de forma dinâmica.
Um exemplo prático é a utilização de IA em sistemas de demanda-resposta, nos quais consumidores ajustam automaticamente seu consumo de energia conforme a disponibilidade de fontes renováveis. Essa abordagem aumenta a eficiência e reduz custos tanto para consumidores quanto para distribuidoras.
No setor de energia solar, a IA permite monitoramento em tempo real, previsão de demanda e detecção de falhas em equipamentos, garantindo maior aproveitamento dos recursos. Segundo Eduardo Aguiar, cofundador da TECSCI, “a crescente capacidade instalada de energia solar ao redor do mundo é impulsionada pelo avanço de tecnologias de automação e Inteligência Artificial, tornando as operações mais eficientes, sustentáveis e inteligentes. Entre as principais contribuições estão sistemas de gestão baseados em IA, manutenção robotizada, integração com armazenamento de energia e novos modelos de controladores de trackers”.
Entre os avanços mais relevantes estão a otimização da posição dos painéis solares com base em dados ambientais, a previsão de geração de energia para estabilidade das redes elétricas, a manutenção preditiva que reduz paradas inesperadas e a integração com baterias de armazenamento, permitindo maior autonomia e menor dependência da rede convencional.
Para Guilherme Carvalho Silva, engenheiro especialista em IA, “os modelos de Machine Learning utilizados hoje, desde redes neurais para previsão de demanda até algoritmos de reinforcement learning, evoluem rapidamente e permitem que até startups implementem soluções sofisticadas, democratizando tecnologias que antes eram exclusivas de grandes corporações”.
Na energia eólica, a IA também é estratégica. Parques eólicos enfrentam desafios operacionais devido às condições extremas e à complexidade dos equipamentos. A manutenção preditiva, apoiada em IA e Big Data, antecipa falhas em turbinas, geradores e pás antes que comprometam a operação. Sensores coletam dados em tempo real, analisados por algoritmos de aprendizado de máquina que identificam padrões e recomendam o melhor momento para intervenções.
Segundo Guilherme, a integração entre Edge Computing e IA embarcada será essencial para levar inteligência até a última milha da rede elétrica, criando um sistema distribuído e resiliente. A IA aprende com dados históricos, ajusta-se continuamente às condições do parque eólico e combina informações climáticas, condições das peças e padrões de uso para fornecer recomendações precisas, minimizando tempo de inatividade e maximizando a produção de energia.
Com isso, o setor reduz custos de manutenção, aumenta a disponibilidade das usinas e prolonga a vida útil dos equipamentos, garantindo maior confiabilidade à matriz energética. A convergência entre Inteligência Artificial, energia solar e eólica representa um movimento estratégico alinhado às metas globais de descarbonização, promovendo eficiência, redução de custos e previsibilidade, acelerando a adoção de energias renováveis em larga escala e ampliando seus benefícios ambientais e econômicos.
