A Inteligência Artificial (IA) continua impulsionando inovações no setor de energia elétrica, ganhando ainda mais espaço.
Nos últimos anos, avanços em smart grids e redes autônomas têm integrado IA para otimizar a distribuição, reduzir perdas e incorporar fontes renováveis – contribuindo diretamente para metas de sustentabilidade e ESG das empresas.
A seguir, apresentamos 8 aplicações de IA no setor de energia elétrica e como elas vêm ajudando concessionárias e consumidores a melhorar a eficiência, reduzir custos operacionais e avançar em direção a um futuro energético mais sustentável.
1. Detecção de perdas não técnicas (furtos de energia)
As perdas de energia elétrica causadas por furtos e fraudes – os famosos “gatos” – continuam sendo um grande desafio para distribuidoras e impactam metas de sustentabilidade e eficiência.
Técnicas de IA têm refinado a identificação dessas perdas chamadas de “não técnicas”. Para isso, faz-se a análise dos padrões de consumo para detectar anomalias de forma similar ao que se faz na detecção de fraudes em cartões de crédito.
Com a expansão de medidores inteligentes e IoT na rede, os algoritmos agora dispõem de dados mais granulares para aprender o perfil de consumo normal e sinalizar desvios suspeitos em tempo real.
É dessa forma que a IA consegue:
- Priorizar inspeções com alta precisão;
- Economizar tempo de equipes de campo;
- Recuperar receitas perdidas;
- Garantir melhor serviço para todos.
2. Gestão inteligente do consumo de energia
Para consumidores e empresas, entender como a energia está sendo usada tornou-se tão importante quanto saber quanto foi usado.
A conta de luz tradicional não detalha os aparelhos e sistemas que mais consomem energia, dificultando ações eficazes de economia.
A IA vem solucionando esse problema por meio da desagregação do consumo de energia, técnica que analisa o perfil de carga elétrico de uma instalação e estima a parcela de consumo de cada equipamento ou setor no total.
Assim, é possível identificar, por exemplo, quanto da conta vem do ar-condicionado, do chuveiro ou de máquinas industriais. Dessa forma, fica mais fácil adotar medidas eficientes de economia e as concessionárias conseguem moderar picos de demanda agregada.
3. Previsão de geração de energia renovável
Fontes renováveis como a eólica e a solar expandiram-se rapidamente nos últimos anos – o Brasil, por exemplo, já ultrapassou 37 GW de capacidade solar instalada em 2023. Porém, a natureza intermitente dessas fontes traz desafios de planejamento e estabilidade para o sistema elétrico.
Aqui, a IA tem se mostrado crucial: algoritmos de aprendizado de máquina são capazes de prever com antecedência a geração futura de parques eólicos e solares, combinando dados históricos das usinas com previsão do tempo e imagens de satélite.
No contexto brasileiro, a previsão assistida por IA se tornou peça estratégica. Operadores do sistema podem, com até dias de antecedência, acionar usinas de respaldo ou gerenciar o armazenamento de energia com muito mais precisão, minimizando riscos de apagões e garantindo o máximo aproveitamento de fontes limpas.
Essa inteligência na previsão permite integrar mais renováveis na matriz elétrica de forma segura – um impulso importante rumo às metas de descarbonização.
4. Gestão de recursos energéticos distribuídos (DER) e redes autônomas
A geração distribuída – com milhares de painéis solares em telhados, mini eólicas, baterias e veículos elétricos conectados – transformou a arquitetura do sistema elétrico.
Se por um lado isso democratiza a produção de energia e reduz perdas de transmissão, por outro traz alta complexidade de gerenciamento para as concessionárias, que precisam equilibrar oferta e demanda em tempo real com fontes espalhadas e intermitentes.
Os DERMS (Distributed Energy Resource Management Systems), sistemas de gerenciamento de recursos distribuídos, evoluíram muito graças à IA: eles conseguem monitorar em tempo real milhares de dispositivos na rede e tomar decisões automáticas para otimização e estabilidade do sistema.
Um conceito emergente atrelado a isso é o de redes elétricas autônomas, ou seja, redes capazes de se autorregular. Em um cenário de falha ou queda de fornecimento em uma região, a IA pode reconfigurar a rede instantaneamente (prática conhecida como self-healing), isolando o trecho defeituoso e redirecionando energia de outras fontes distribuídas.
5. Atendimento ao consumidor e experiência do cliente
A transformação digital também atinge o relacionamento entre empresas de energia e seus clientes. Hoje, chatbots inteligentes, assistentes virtuais e análise de dados de clientes via IA se tornaram comuns no setor elétrico para melhorar a experiência e agilizar o atendimento.
Com os avanços em Processamento de Linguagem Natural (NLP) e, mais recentemente, em IA generativa, os atendentes virtuais estão mais capazes de entender solicitações complexas e interagir de forma humanizada.
Muitas distribuidoras implementaram assistentes 24/7 em canais como WhatsApp, sites e aplicativos, resolvendo de imediato demandas frequentes – segunda via de conta, reporte de falta de energia, dúvidas sobre faturas e sobre geração distribuída.
Além dos chatbots, a IA é usada para análise de sentimento e extração de insights de volumes enormes de dados de atendimento. E-mails, áudios de call center e comentários em redes sociais podem ser automaticamente analisados por algoritmos que identificam causas comuns de insatisfação ou tendências de comportamento.
Isso permite que as empresas atuem preventivamente – por exemplo, detectando aumento de reclamações em certa região e verificando se há problemas técnicos naquele local.
6. Recarga inteligente de veículos elétricos
A popularização dos veículos elétricos é outra tendência marcante da década: em 2024, as vendas globais de EVs bateram recorde, superando 10 milhões de unidades anuais.
Essa eletrificação da mobilidade traz um grande desafio para o setor elétrico: como atender à demanda de recarga sem sobrecarregar a rede? A solução está na recarga inteligente (smart charging), que utiliza IA para gerenciar quando e como os veículos consomem energia.
Sistemas de smart charging conectam-se aos postos de recarga (sejam públicos ou residenciais) e aos próprios veículos para otimizar os horários e potências de carregamento.
Algoritmos de IA consideram diversos fatores: o horário de pico da rede, a disponibilidade de geração renovável, o nível atual e necessidade da bateria de cada veículo, as preferências do motorista e até o preço dinâmico da energia.
Com base nisso, o sistema pode escalonar as sessões de recarga – alguns carros esperam ou carregam mais lento durante o pico, acelerando depois que a demanda geral cai ou quando entra uma fonte renovável abundante.
Foi algo que trabalhamos no aplicativo Voltta, feito em parceria com a Eneva, a Entech e a Mirrow. Veja o vídeo sobre o case!
7. Segurança cibernética no setor de energia
O setor elétrico, sendo infraestrutura crítica, enfrenta riscos cibernéticos cada vez maiores. Desde o histórico ataque hacker que causou um apagão na Ucrânia em 2015, diversos outros incidentes acenderam o alerta sobre a cibersegurança nas redes de energia.
No Brasil e no mundo, a rápida digitalização do setor (com sistemas SCADA modernos, milhões de dispositivos IoT e medidores inteligentes conectados) ampliou a superfície de ataque, exigindo soluções tecnológicas à altura para proteção.
A IA desponta também como aliada da cibersegurança energética. Ferramentas de machine learning são empregadas para detecção de anomalias em tráfego de rede e no comportamento de equipamentos, identificando sinais sutis de intrusão ou malware que passariam despercebidos por filtros tradicionais.
Por exemplo, um algoritmo pode aprender o padrão normal de operações de um transformador ou controladora e disparar um alerta se notar comandos estranhos ou variações fora do comum. Esses sistemas de detecção inteligente funcionam 24 horas, reagindo em milissegundos a ameaças e até iniciando respostas automáticas para isolá-las.
8. Manutenção preditiva e previsão de falhas
Manter o fornecimento de energia ininterrupto requer redes e equipamentos confiáveis – e a IA tem revolucionado a forma de realizar manutenção e inspeção preditivas no setor elétrico. Em vez de aguardar falhas ou seguir cronogramas fixos, as concessionárias agora podem prever problemas antes que aconteçam, graças a algoritmos que monitoram em tempo real o “pulso” dos ativos: transformadores, linhas, subestações, turbinas, etc.
Sensores inteligentes coletam dados de temperatura, vibração, tensão, corrente e muitos outros parâmetros dos equipamentos. Esses dados alimentam modelos de IA que aprendem o comportamento normal e identificam desvios sutis que antecedem falhas – como o aquecimento anormal de um transformador ou oscilações na rotação de um aerogerador.
Quando algo fora do padrão é detectado, o sistema emite alertas para que equipes de manutenção intervenham antes do defeito grave ou apagão ocorrer. Estudos indicam que a manutenção preditiva pode reduzir em 30% a 50% o tempo de indisponibilidade de máquinas e ainda aumentar em 20% a 40% sua vida útil, gerando enorme economia e confiabilidade para as elétricas.
Conclusão
As aplicações de Inteligência Artificial no setor de energia elétrica não apenas se multiplicaram, como também amadureceram e se tornaram parte integrante da estratégia das empresas.
Essas inovações apoiam diretamente objetivos de eficiência operacional e ESG, reduzindo desperdícios, emissões de carbono e custos, ao mesmo tempo em que melhoram a qualidade do serviço para a sociedade.
No Venturus, acompanhamos de perto essas tendências e acreditamos no poder transformador da IA no setor elétrico. Mantemos um Centro de Excelência em IA, Machine Learning e Big Data pronto para atender à demanda crescente por projetos inovadores em energia.
Se a sua organização busca inovar na área de energia com o apoio de IA, conte com a nossa expertise para transformar essas possibilidades em realidade. Fale conosco!
