3 maneiras como a IA pode apoiar a gestão de energia

3 maneiras como a IA pode apoiar a gestão de energia

Há várias maneiras de a IA poder ser utilizada para apoiar a gestão da energia. Aqui estão 3 exemplos:

Manutenção preditiva

A manutenção preditiva (PdM) é uma técnica que utiliza dados de sensores e outras fontes para prever quando é provável que o equipamento falhe, de modo a que a manutenção possa ser realizada antes de ocorrer uma falha. Isto pode ajudar a reduzir o tempo de paragem, aumentar a vida útil do equipamento, reduzir os custos de manutenção e energia.

A inteligência artificial (IA) pode ser utilizada para apoiar a manutenção preditiva de várias formas:

• Osalgoritmos de aprendizagem de máquinas (ML) podem ser utilizados para analisar dados de sensores e outras informações para prever quando é provável que o equipamento falhe. Isto pode ser feito treinando um modelo sobre dados históricos e depois utilizando-o para fazer previsões sobre falhas futuras.
• Avisão por computador pode ser utilizada para monitorizar o estado do equipamento em tempo real, e alertar as equipas de manutenção quando algo está mal. Isto pode incluir a detecção de fissuras, desgaste, vibração, ou outros sinais de degradação do equipamento.
• OProcessamento de Linguagem Natural (PNL) pode ser utilizado para extrair valiosos conhecimentos de dados não estruturados como relatórios de serviço, registos de operador, e bilhetes de manutenção para identificar padrões de falhas e fornecer recomendações para acções correctivas.
• Osalgoritmos de optimização podem ser utilizados para programar tarefas de manutenção com base na utilização do equipamento, condições e disponibilidade de recursos, tais como técnicos, peças, e ferramentas
• Algoritmos de detecção de anomalias podem ser utilizados para identificar padrões invulgares de dados do sensor que podem indicar falha do equipamento antes de acontecer

Contudo, é importante notar que a utilização de IA para PdM requer uma quantidade significativa de dados a recolher e limpar, bem como dados rotulados de alta qualidade para modelos de formação. Também precisa de uma boa compreensão do sistema específico que está a ser monitorizado, bem como de uma infra-estrutura apropriada para o armazenamento, processamento e análise de dados.

Optimização da eficiência energética

Há muitas maneiras de a IA poder ser utilizada para apoiar a optimização da eficiência energética. Alguns exemplos incluem:

• Controlo inteligente de edifícios: Sistemas de controlo inteligente de edifícios alimentados por IA podem optimizar a utilização de energia dos sistemas de aquecimento, arrefecimento, e iluminação. Podem também monitorizar a ocupação de um edifício e ajustar os sistemas em conformidade.
• Optimização do processo industrial: A optimização de processos industriais alimentada por IA pode ajudar a melhorar a eficiência dos processos industriais. Por exemplo, ao analisar os dados dos sensores do equipamento, um sistema de IA pode optimizar os horários de produção, reduzir o desperdício, e melhorar a eficiência energética global do processo. A EEIP está envolvida num projecto chamado Retrofeed que está a utilizar esta abordagem para permitir uma alimentação variável, biobaseada e circular ou verificar o artigo "Estado da arte da paisagem digital industrial".
• Gestão do lado da procura: Os sistemas de gestão do lado da procura alimentados por IA podem ser utilizados para ajudar os consumidores a gerir a sua utilização de energia. Ao analisar os dados de utilização de energia, um sistema de IA pode fornecer aos consumidores recomendações personalizadas para reduzir o seu consumo de energia, isto pode ser feito através de dispositivos domésticos inteligentes ou aplicações móveis.
• Detecção e diagnóstico de avarias: A IA pode ser utilizada para detectar e diagnosticar falhas em sistemas de energia. Isto pode ajudar a reduzir o tempo de paragem e a melhorar a eficiência global dos sistemas.

Estes são apenas alguns exemplos de como a IA pode ser utilizada para apoiar a optimização da eficiência energética. O campo da IA para a eficiência energética é uma área activa de investigação e desenvolvimento, e estão sempre a ser descobertas novas aplicações.

Rede Inteligente

A utilização de IA para operações de smart grid está a ganhar tracção e há várias maneiras de a IA poder ser usada para suportar uma smart grid:

• Resposta à procura: Os algoritmos alimentados por IA podem ser usados para prever a procura de energia e ajustar a oferta em conformidade. Por exemplo, se se prevê que a procura seja elevada durante uma determinada hora do dia, a rede pode ajustar a oferta aumentando a produção a partir de fontes de energia renováveis ou diminuindo o consumo desligando temporariamente sistemas não essenciais. Na "redacção da rede", isto também é designado por serviços de flexibilidade e faz parte de outro projecto EEIP, denominado OneNet.
• Previsão de energia: A IA pode ser utilizada para prever a quantidade de energia que será gerada por fontes renováveis, tais como a energia solar e eólica. Isto pode ajudar os operadores da rede a planear melhor a integração de fontes de energia renováveis na rede.
• Optimização da rede: A IA pode ser utilizada para optimizar o funcionamento da rede através da análise de dados sobre fluxo de energia, níveis de tensão e outros factores. Isto pode ajudar a melhorar a eficiência global e a estabilidade da rede.
• Controlo de aparelhos inteligentes: A IA pode ser utilizada para controlar e monitorizar aparelhos inteligentes em residências tais como AVAC, refrigeração, iluminação para melhor os alinhar com os padrões de procura de energia, isto pode ajudar a reduzir a procura de energia de pico e melhorar a eficiência energética global.
• Detecção de anomalias: A IA pode ser utilizada para detectar anomalias na rede, tais como falhas de equipamento ou cortes de energia. Isto pode ajudar a identificar e resolver rapidamente problemas antes que estes causem interrupções generalizadas no fornecimento de energia.
• Detecção de Fraudes: A IA pode ajudar a detectar roubo de energia e adulteração de contadores, reduzindo a perda para os fornecedores de energia.
• Humanos no circuito: Um sistema de IA com formação em dados históricos pode sugerir recomendações aos operadores da rede e permitir ao ser humano rever a decisão e anulá-la quando necessário.

Dependendo das necessidades e características específicas da rede em questão, diferentes abordagens serão provavelmente mais ou menos eficazes.