A IA é o futuro da energia verde?

A energia verde é essencial na luta contra as alterações climáticas. O mundo precisa de usar menos energia e mudar para fontes menos prejudiciais, mas isso é mais complicado do que parece inicialmente. A IA pode ser a peça que falta no quebra-cabeça.

Especialistas têm identificou mais de 50 casos de uso para IA no setor de energia. Muitas destas aplicações apoiam a mudança para uma infraestrutura energética sustentável. Aqui estão alguns dos usos mais importantes, destacando por que a IA é o futuro da energia verde. 

Tabelas inteligentes

As redes inteligentes, que suportam fluxos bidirecionais de eletricidade e utilizam extensas tecnologias de dados, são a aplicação mais popular da IA ​​no setor energético. A IA analisa o milhares de pontos de dados essas redes produzem para permitir ajustes em tempo real. Estas mudanças contínuas são fundamentais para enfrentar um dos maiores desafios das energias renováveis: a intermitência.

Painéis solares e turbinas eólicas não conseguem gerar energia sob demanda porque dependem de ocorrências naturais flutuantes. Os seus períodos de maior geração também muitas vezes não se alinham com o pico de consumo. No inverno, as pessoas use mais energia pela manhã e à noite, quando está escuro, mas os painéis solares não produzem energia no escuro.

As redes inteligentes alimentadas por IA ajudam a enviar energia para onde ela é mais necessária, a qualquer momento. Quando a geração é alta e o consumo baixo, eles enviam mais eletricidade para armazenamento. Eles distribuem a energia armazenada quando o uso aumenta e a produção diminui. Como resultado, a energia renovável torna-se mais confiável.

Expansão renovável informada

Da mesma forma, nem todas as áreas são igualmente adequadas para as energias renováveis. Os painéis solares produzem mais energia em regiões com muita luz solar e porque os ventos aumentam em altitudes mais elevadas, as turbinas eólicas são melhores para regiões montanhosas. No entanto, as complexidades da propriedade da terra e o impacto da construção na vida selvagem próxima complicam a questão.

Os modelos de aprendizado de máquina podem ajudar analisando todos esses fatores complexos simultaneamente. A IA pode destacar locais ideais para construir novas infraestruturas renováveis ​​com mais rapidez e precisão do que os humanos. Quanto mais complexas se tornam essas decisões, mais vantajosa se torna a IA.

Ao confiar nos conhecimentos da IA, as empresas de energia podem descobrir onde os sistemas renováveis ​​produziriam mais energia com o menor custo e impacto ecológico. Essa tomada de decisão informada permite uma transição mais suave e segura para a eletricidade livre de emissões.

Manutenção da rede

Como a energia verde é inerentemente mais volátil do que as alternativas sob demanda, a manutenção é mais importante. Quaisquer avarias podem causar interrupções generalizadas de energia e os elevados custos de reparação amplificam os preços já exorbitantes destes sistemas. A IA pode ajudar através da manutenção preditiva.

A manutenção preditiva antecipa falhas de equipamentos, aprendendo a identificar sinais de alerta precoce. Esses sistemas alertam os técnicos sobre problemas enquanto eles ainda são pequenos, fáceis e acessíveis de corrigir. Como resultado, a manutenção preditiva reduz o tempo de inatividade e melhora a eficiência num nível que as práticas de reparação convencionais não conseguem alcançar.

Esta estratégia de manutenção orientada por IA também é útil para redes não renováveis ​​existentes. As empresas de serviços públicos podem minimizar o desperdício e a interrupção de energia, mantendo as redes de energia em melhores condições. Como resultado, fornecem a mesma quantidade de eletricidade com menos emissões.

Eficiência energética melhorada

A eficiência é outra parte fundamental da transição para a energia verde. A redução do consumo em ambientes movidos a combustíveis fósseis diminui as emissões antes que as áreas mudem para energias renováveis. Uma maior eficiência em regiões que já utilizam energias renováveis ​​significa que estas fontes de energia intermitentes não têm de produzir tanta electricidade para satisfazer as necessidades das pessoas.

O papel da IA ​​nesta área é semelhante ao funcionamento das redes inteligentes. Dispositivos de Internet das Coisas (IoT) alimentados por IA em residências, empresas e usinas de energia podem analisar as condições em tempo real e ajustar o fornecimento de energia em resposta. Dessa forma, eles podem usar o mínimo de eletricidade possível e, ao mesmo tempo, apoiar os mesmos processos.

Os termostatos inteligentes são um excelente exemplo desse conceito em ação. Por mais relativamente simples que sejam esses dispositivos, eles reduzem o uso de aquecimento e resfriamento em 8% ao ano na média. A aplicação da mesma tecnologia adaptativa a ambientes de maior escala pode gerar poupanças de energia significativas.

Otimização da cadeia de suprimentos

Da mesma forma, a IA pode reduzir a pegada de carbono da cadeia de abastecimento de energia mais ampla. Os modelos de aprendizagem automática podem analisar redes de energia para encontrar áreas onde mudanças subtis poderiam reduzir as emissões. Muitas dessas oportunidades são fáceis de serem perdidas pelos olhos humanos, mas a IA é altamente eficaz nesse tipo de análise.

Por exemplo, transformadores de potência recondicionados eliminar resíduos e emissões de fabricar um novo. Esta alternativa é fácil de ignorar devido à sua simplicidade, mas pode impactar significativamente a rede elétrica. A IA pode identificar onde a reciclagem é o melhor caminho a seguir e recomendá-la às empresas de serviços públicos.

As reduções de emissões também podem resultar da utilização de um fornecedor mais próximo, do espaçamento diferente das remessas ou da localização de fontes de materiais reciclados. A análise de IA pode encontrar a melhor combinação destes fatores complexos para garantir que as cadeias de abastecimento de energia se tornem tão eficientes quanto possível.

Modelagem meteorológica

A previsão e a análise meteorológica tornar-se-ão cada vez mais importantes à medida que o mundo depende cada vez mais das energias renováveis. A eficácia comprovada da IA ​​em tarefas preditivas torna-a a ferramenta ideal para o trabalho.

Algumas organizações já utilizam modelos de aprendizagem profunda para prever os níveis de geração solar, que variam amplamente em diferentes condições climáticas. Esta abordagem de IA é mais precisa nesta previsão do que a previsão convencional. Como resultado, o planeamento de transições eficazes para a energia verde torna-se mais fácil.

Soluções semelhantes também podem preparar as empresas de serviços públicos para eventos climáticos severos. Os modelos de IA podem alertar as autoridades sobre condições que podem perturbar as fontes de energia verde. Com estes alertas precoces, as empresas de energia podem garantir reservas de energia suficientes e proteger as suas infra-estruturas para evitar danos e interrupções.

Negociação de energia em tempo real

Outra vantagem da IA ​​para a energia verde é que ela permite um comércio de energia mais rápido e rentável. Ao contrário das fontes de energia convencionais, as energias renováveis ​​permitem que as pessoas gerem a sua própria eletricidade através de painéis solares ou pequenas turbinas nas suas propriedades. O comércio de energia possibilitado pela IA permite um retorno mais rápido do investimento nestes sistemas, incentivando uma adoção mais ampla.

A instalação média de painel solar residencial custa mais de $ 16,000, mesmo após créditos fiscais. No entanto, como os proprietários geram a sua própria energia, poupam dinheiro pagando menos nas contas de electricidade. A IA aumenta essas poupanças vendendo o excesso de energia destes sistemas de volta à rede. 

Como as energias renováveis ​​são intermitentes, irão gerar mais do que os proprietários podem necessitar. A IA pode reconhecer quando isso acontece e enviar automaticamente a energia para as empresas de serviços públicos quando for mais rentável. Consequentemente, a rede pode distribuir mais energia renovável, enquanto os proprietários destas energias renováveis ​​ganham dinheiro para compensar os custos de instalação.

A IA abrirá o caminho para um futuro mais verde

A mudança para a energia verde é um processo crucial, mas complicado. Embora a IA não seja uma solução completa, ela fornece a ajuda necessária nessa transição.

A IA tem a velocidade, a precisão e a percepção que as empresas de serviços públicos e seus clientes precisam para tornar viável a energia renovável em grande escala. Ao mesmo tempo, reduzirá as emissões dos sistemas convencionais dependentes de combustíveis fósseis. À medida que a ameaça das alterações climáticas aumenta, estas vantagens tornam-se mais difíceis de ignorar. Como resultado, a IA tornar-se-á uma necessidade climática.