A inteligência artificial (IA) tem sido usada em vários setores, como o de energia renovável. Os benefícios da aplicação da tecnologia envolvem redução de custos, redução do desperdício de energia e minimização do impacto ambiental. 

Existem exemplos na prática. Fundada em 2005, a empresa Casa dos Ventos é uma das principais impulsionadoras da transição energética no país, e concentra seus esforços na geração de energia eólica. Em 2022, a francesa Total comprou 35% da brasileira por mais de R$ 3 bilhões.

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Desde 2019, com a adoção da computação em nuvem, a empresa implementa modelos e algoritmos de inteligência artificial. 

Algumas das principais aplicações de IA incluem a metodologia de previsão de geração de energia. Através da combinação de dados históricos de previsões meteorológicas e geração observada, a Casa dos Ventos desenvolveu um modelo de IA para gerar estimativas mais precisas da geração de energia eólica em seus parques. Esse modelo funciona identificando padrões e relações entre as variáveis para melhorar a previsão de produção de energia.

Como a IA pode contribuir para a sustentabilidade

Com o uso da inteligência artificial em fontes renováveis de energia, é possível monitorar, controlar e identificar áreas de alto consumo, mostra o artigo “Aplicações de Inteligência Artificial em Energias Renováveis: Uma Revisão Sistemática”. 

A IA também pode ser aplicada na otimização do uso de energia renovável, contribuindo para a redução das emissões de gases de efeito estufa.

A aplicação de técnicas de IA, como machine learning, métodos de otimização e lógica Fuzzy, tem mostrado resultados promissores em estudos relacionados à energia eólica e solar. 

Na energia eólica, a IA é usada para prever o vento e otimizar o funcionamento das turbinas. Já na energia solar, a ênfase está nos métodos de previsão da radiação solar.

A implementação da IA nessas fontes renováveis de energia tem o potencial de melhorar a eficiência energética, reduzir custos e aumentar a produção de energia limpa. Além disso, a previsão da demanda de energia e a otimização da distribuição podem levar à redução do desperdício de energia e minimizar o impacto ambiental.

Exemplos de IA sendo usada para promover a sustentabilidade

O artigo “Aplicações de Inteligência Artificial em Energias Renováveis: Uma Revisão Sistemática” cita exemplos de como os autores têm usado tecnologia no setor de energia renovável. Veja como cada técnica de IA é usada para promover a sustentabilidade:

Métodos de Otimização

Métodos de otimização são técnicas matemáticas para encontrar as melhores soluções em problemas complexos. É como ter uma "receita" para tomar decisões mais inteligentes e eficientes em diversas situações.

Aplicação

Diversas pesquisas têm se concentrado no avanço das energias renováveis por meio da aplicação de técnicas de otimização. Em um estudo, foram apresentadas duas técnicas para otimizar um sistema de energia híbrido solar-eólico, onde um algoritmo foi utilizado para uma análise econômica, confiável e ambiental.

Em outra pesquisa, foi desenvolvido um método chamado Improved Whale Optimization Algorithm para melhorar a extração de energia em modelos solar fotovoltaicos. O IWOA é um algoritmo de otimização baseado no comportamento de caça de baleias na natureza. Assim como as baleias líderes guiam as outras baleias na busca por suas presas, o IWOA utiliza essa ideia para explorar o espaço de soluções em problemas complexos.

Ele ajusta suas soluções ao longo do tempo, procurando melhorar continuamente a qualidade das soluções encontradas, até encontrar a melhor solução possível para o problema em questão. Esse algoritmo tem sido aplicado em diversos campos, como energia renovável, controle de processos industriais, entre outros, mostrando-se eficiente para resolver problemas desafiadores.

Outro estudo utilizou o Algoritmo Genético (técnica de otimização que se inspira na evolução biológica para encontrar soluções melhores em problemas complexos) para verificar a aplicabilidade de diferentes condições de vento em um parque eólico, analisando a saída de energia variando a altura de instalação das turbinas.

Além disso, um modelo de otimização de manutenção baseado em condições foi proposto para turbinas eólicas, utilizando o algoritmo de otimização de enxame de partículas para melhorar a confiabilidade e a eficiência da manutenção.

O que é lógica Fuzzy

Lógica Fuzzy é uma extensão da lógica clássica (binária) que lida com incertezas e imprecisões, permitindo que os valores possam estar parcialmente verdadeiros ou parcialmente falsos, ao contrário da lógica binária que trata apenas de valores verdadeiros ou falsos.

Ela é útil em situações em que as informações disponíveis são vagas ou ambíguas, permitindo uma abordagem mais flexível e realista na tomada de decisões e modelagem de sistemas complexos.

Aplicação

Um dos estudos propõe e testa o método fuzzy para analisar e comparar fluidos de transferência de calor usados na geração de energia solar, buscando melhorar a eficiência do processo.

Em outro estudo, é apresentado o controle de Rastreamento Máximo de Pontos de Energia utilizando a lógica fuzzy, especificamente o Controle PID Fuzzy Gain Scheduling, visando maximizar a produção de energia em sistemas solares.

Outra pesquisa discute a aplicação de redes neurais artificiais, lógica fuzzy, algoritmos genéticos e modelos híbridos no sistema de geração de energia solar fotovoltaica, mostrando como a inteligência artificial pode otimizar e aprimorar a eficiência desses sistemas.

O que é Machine learning (Aprendizado de Máquina)

Machine Learning é uma área da inteligência artificial que permite aos computadores aprenderem e melhorarem seu desempenho em tarefas específicas através da análise de dados e identificação de padrões.

Aplicação

O uso de redes neurais e lógica fuzzy tem sido amplamente explorado na área de previsão de ventos e incidência de raios solares. Estudos demonstram como essas técnicas podem ser combinadas para realizar uma previsão estatística mensal dos ventos, assim como verificar a incidência diária global de raios solares.

Além disso, foi apresentada uma revisão que destaca o uso de redes neurais artificiais, lógica fuzzy, algoritmos genéticos e modelos híbridos para o sistema de geração de energia solar fotovoltaica.

Essas abordagens demonstram como a inteligência artificial e o aprendizado de máquina têm sido aplicados com sucesso no campo das energias renováveis, permitindo previsões mais precisas e eficientes, contribuindo assim para o avanço e adoção das energias limpas.