Controlar e automatizar ativos híbridos de energia renovável com recomendações em tempo real e guiadas por dados para uma melhor tomada de decisões operacionais.

À medida que o impulso para a descarbonização acelera a adoção de fontes de energia renováveis, as organizações procuram formas novas e mais inteligentes de gerir eficazmente os ativos renováveis. As inovações da inteligência artificial (IA) estão a tornar-se cada vez mais críticas para o avanço da transição energética, dando origem a novos casos de utilização convincentes para a gestão e automatização de ativos de energias renováveis. Um exemplo é o "modelo de hibridização" da CGI, que utiliza a IA para avaliar, controlar e recomendar ações para otimizar o desempenho dos ativos híbridos de energias renováveis e permitir decisões operacionais estratégicas e atempadas.

O modelo de hibridização consiste na construção de modelos de aprendizagem supervisionada a partir de dados históricos e de características de turbinas eólicas, inversores fotovoltaicos, baterias e eletrolisadores (hidrogénio verde). O resultado é um sistema robusto que pode recomendar e automatizar a fonte e o destino da energia a produzir numa central híbrida, de acordo com vários critérios possíveis (por exemplo, considerações económicas, regulamentares, de gestão da rede, etc.).

Com a hibridização, os produtores de energias renováveis podem tirar partido da complementaridade sazonal e horária de vários tipos de energia para melhor utilizar a rede, avaliando simultaneamente a exploração de fontes de energia alternativas e a utilização de soluções de armazenamento e produção de hidrogénio verde.

Além disso, os proprietários das centrais podem avaliar diferentes critérios que influenciam a produção e o despacho de energia, incluindo as condições meteorológicas (vento e radiância), os preços da energia, as intervenções planeadas e a fiabilidade dos ativos.

Os modelos de aprendizagem de IA de hibridização calculam previsões e recomendações com um dia de antecedência, além de monitorizarem e ajustarem as previsões em tempo real, com alertas e recomendações. Isto significa que as organizações podem integrar eficazmente as recomendações no controlo das plantas híbridas de uma forma atempada e fiável.

Principais benefícios da hibridização:

  • Otimizar a utilização da rede com a tomada de decisões guiadas por dados para determinar a melhor fonte de energia renovável a utilizar em diferentes situações, otimizando a capacidade da rede.
  • Controlar as perdas de energia através do cálculo de recomendações para decidir qual o ativo renovável mais económico para determinados cenários.
  • Melhorar o desempenho através de conhecimentos do sistema que proporcionam uma maior previsibilidade para o controlo e funcionamento diários dos ativos híbridos.

O modelo de hibridização recolhe e ingere dados do campo através do gateway Renewable Management System (RMS) da CGI, incluindo dados instantâneos, estatísticas de dez minutos e Key Performance Indicators, orçamentos e meta dados. Em última análise, o objetivo é obter informações atualizadas sobre a produção, o estado dos ativos e as falhas.

Cada vez mais, a IA está a revelar-se transformadora ao ajudar a prever e a fornecer conhecimentos precisos e orientados para a energia renovável num local específico, num determinado momento. A hibridização baseia-se nessa transformação operacional e permite que os decisores determinem o melhor tipo de energia renovável a utilizar ou explorar, a fim de melhorar a eficiência, reduzir o tempo de inatividade e otimizar o desempenho.

O RMS da CGI é uma plataforma end-to-end que monitoriza e controla mais de 8.000 geradores (eólicos, solares, hídricos) em 12 países e permite uma gestão proativa e eficiente dos ativos renováveis. Proporciona uma melhor visão das operações e analisa os principais indicadores de desempenho para permitir decisões informadas.

Nuno Ferreira
DIRECTOR CONSULTING EXPERT