Fontes renováveis como a solar e a eólica já ocupam papel central na transformação da matriz energética global. Contudo, sua natureza intermitente impõe desafios para garantir estabilidade, previsibilidade e eficiência no sistema elétrico.
A boa notícia é que as técnicas de Inteligência Artificial já amadureceram o suficiente para oferecer soluções robustas nesses pontos.
Este artigo mostra como a IA está sendo aplicada no setor de energia renovável hoje, tanto no âmbito internacional quanto aqui no Brasil, e antecipa tendências para os próximos anos.
A evolução das fontes renováveis no cenário global
O mundo vive uma expansão acelerada das fontes limpas. Segundo a International Energy Agency (IEA), a participação das fontes de energia renováveis na matriz energética global deve ultrapassar 40% até 2040, contra os 25% de participação atual.
Elas, inclusive, estão projetadas para dominar o crescimento de oferta nos próximos anos — chegando a superar a geração por carvão já em 2025 ou 2026.
Ou seja: a tendência de aumento da participação das energias renováveis não é mais apenas previsão de longo prazo — já está em curso.
Por outro lado, ainda hoje as fontes renováveis lidam com desafios de variabilidade (sol e vento dependem do clima, de horas do dia, de condições locais), o que exige soluções inteligentes para integrar essas energias ao sistema de forma confiável. É aí que a IA pode ser importante, como mostramos nesse artigo.
As energias renováveis no Brasil
No Brasil, a energia é na maioria proveniente das hidrelétricas que, apesar de também utilizarem uma fonte de energia renovável, geram uma dependência perigosa diante das secas que têm atingido várias regiões do país nos últimos anos. Assim, o uso da energia eólica e solar também vem ganhando espaço por aqui.
Incentivos governamentais impulsionaram a instalação de parques eólicos e solares em diversas regiões do país, e, segundo a Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL), a capacidade elétrica instalada proveniente dessas fontes já ultrapassa a marca de 16 GW.
Esses dados mostram que o Brasil está consolidando uma trajetória de diversificação energética e ganho de protagonismo nas renováveis.
Ainda assim, algumas peculiaridades locais permanecem:
- A dependência hídrica (hidrelétricas) torna o sistema vulnerável a estiagens prolongadas.
- Em regiões com menor conectividade ou infraestrutura de rede, a integração de geração distribuída (solar residencial, por exemplo) pode enfrentar gargalos.
- A otimização da operação de usinas e redes exige cada vez mais sofisticadas técnicas de previsão e controle — aqui a IA se torna peça-chave.
O desafio da intermitência e o equilíbrio entre geração e demanda
Os problemas clássicos associados às fontes eólica e solar continuam válidos:
- Variabilidade temporal: o recurso não está disponível de forma constante — oscilando ao longo do dia, com nuvens, ventos e estações.
- Balanceamento entre geração e consumo: é vital que a oferta se ajuste à demanda — tanto déficits quanto excessos podem causar instabilidades, danos a equipamentos ou interrupções no fornecimento.
- Necessidade de fontes de backup: tradicionalmente, usinas térmicas (geralmente fósseis) são acionadas para suprir flutuações, o que eleva custos e emissões.
Essas características tornam o sistema elétrico “mais frágil” se operado sem ferramentas de previsão e controle dinâmico, o que explica o crescente interesse por IA.
Como a Inteligência Artificial está transformando a geração renovável
A IA já deixou de ser apenas promessa e está sendo incorporada no dia a dia de usinas, redes e sistemas de energia. Aqui vão algumas das aplicações mais relevantes:
1. Previsão de geração (solar e eólica)
- O Google/DeepMind foi pioneiro ao aplicar redes neurais para prever a geração de parques eólicos com antecedência de até 36 horas, combinando dados históricos de turbinas e previsões meteorológicas. Os ganhos relatados foram de até 20% de valorização da energia gerada frente ao cenário tradicional.
- Projetos mais recentes utilizam modelos híbridos que combinam dados de satélite, sensores in situ, imagens do céu e aprendizado profundo para prever geração solar com alta resolução temporal (hora a hora) e espacial (por painel ou string).
- No Brasil, startups e centros de P&D já começam a aplicar modelos de ML (machine learning) para previsão de geração solar distribuída, integrando dados de irradiância, temperatura ambiente e sombreamento variável.
2. Otimização da operação de usinas e redes
- Controle adaptativo: Usinas solares e parques eólicos podem ajustar variáveis operacionais (ângulo de painéis, curvatura de pás, sequência de ativação) em tempo real com base em previsões e restrições da rede.
- Descurtamento (curtailment) minimizado: quando a rede não consegue absorver toda a geração, a IA pode identificar momentos em que “apagar” parte da produção causa menor perda econômica.
- Gerenciamento de congestionamento de rede: modelos preditivos detectam pontos da rede que podem ficar sobrecarregados e sugerem reconfigurações ou redistribuição de fluxo.
3. Manutenção preditiva e monitoramento inteligente
- Sensores IoT (Internet das Coisas) associados a algoritmos de IA identificam sinais de falha em turbinas, inversores solares ou transformadores antes que ocorram quebras catastróficas. Isso reduz paradas não planejadas e custos de manutenção.
- Modelos de falha baseados em ML estimam o tempo restante até a falha (RUL, remaining useful life), permitindo planejamento mais eficiente dos ciclos de manutenção.
4. IA e armazenamento energético
- O emparelhamento entre IA e armazenamento (baterias, redox flow, hidrogênio) é essencial para compensar a intermitência. A IA pode decidir quando carregar ou descarregar a bateria para maximizar a rentabilidade, considerando previsões de preço, demanda e geração.
- Em nível de rede, algoritmos otimizam despacho de energia armazenada para suavizar picos de demanda ou amortecer oscilações da geração renovável.
5. Compra e venda em mercados elétricos e leilões
- IA pode prever preços de mercado e sinalizar oportunidades de venda de energia futura (hedge). Isso ajuda usinas renováveis a melhorar receita, ao antecipar períodos de preço elevado.
- Em leilões regulados, modelos de simulação podem auxiliar na formulação de ofertas mais competitivas, considerando riscos meteorológicos e volatilidade tarifária.
O futuro da energia renovável
A confiabilidade dos dados para gerar energia renovável, especialmente com o auxílio da Inteligência Artificial, permite que as operadoras aumentem a parcela de energia renovável em sua operação.
Em especial para o Brasil, que tem um enorme potencial para a geração de energia eólica e solar, iniciativas como essa podem agregar enorme valor ao setor de elétrico, impulsionando ainda mais o uso dessas fontes de energia.
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