Análise avançada de consumo de energia elétrica usando redes neurais

Redes neurais artificiais aplicadas a sistemas elétricos complexos antecipam eventos, reduzindo gastos de manutenção, desperdício de energia e impactos ambientais.

Redes neurais artificiais, um dos ramos da inteligência artificial, permitem novas abordagens de análise de dados, a partir de exemplos, aprendem e resolvem problemas complexos inéditos.

Redes neurais artificiais são modelos computacionais inspirados na estrutura do cérebro biológico. As redes neurais são treinadas a partir de exemplos, em vez de serem explicitamente programadas. Mesmo com exemplos limitados, as redes neurais podem generalizar e lidar com sucesso com exemplos inéditos.

Os projetos envolvem coleta de dados, consolidação de dados em bancos de dados centralizados, desenvolvimento de sistemas de inteligência artificial e análise avançada de dados de consumo e características elétricas de instalações industriais e comerciais. O resultado é a elaboração de planos estratégicos e operacionais para a utilização mais eficiente de energia, incluindo: revisão dos processos operacionais; substituição de equipamentos; mudanças nos processos industriais, revisão da infraestrutura dos Data Centers, uso de energia do mercado livre e geração distribuída de energia renovável.

Os projetos podem receber financiamentos incentivados da Aneel, através do programa de eficiência energética a fundo perdido, fundos de subsidiados para eficiência energética e incentivos fiscais de inovação.

  • Sempre dá para melhorar! Entendemos que as organizações, incluindo as cidades, já fizeram o trabalho de casa em eficiência energética:
    • Substituição de lâmpadas incandescentes, de vapor metálico e fluorescentes por LED.
    • Troca de motores superdimensionados e antigos por novos e mais eficientes, aproveitando os incentivos da Aneel, através dos programas especiais das concessionárias de distribuição de energia elétrica;
    • Elaboração anual de projetos para o Programa de Eficiência Energético da Aneel, através das concessionárias de energia elétrica, para a obtenção de financiamento a fundo perdido ou subsidiado para reduzir o consumo de energia;
    • Substituição dos sistemas de refrigeração por sistemas mais eficientes ou com tecnologia de absorção para aproveitar o calor por outros sistemas;
    • Instalação de painéis solares para aquecimento de água;
    • Compra de energia elétrica no mercado livre de energia;
    • Mudança da organização para prédios certificados LEED para reduzir o impacto do custo da energia em suas operações, incluindo salas com climatização independente;
    • Adoção de computação em nuvem (Cloud Computing) para reduzir a emissão de gases do efeito estufa e, consequentemente, atender aos objetivos corporativos de redução do Carbono no escopo 2 no relatório de sustentabilidade;
    • Uso de software para desligar todos os computadores corporativos durante a noite e finais de semana, mesmo quando ficavam em standby;
    • Troca de servidores dos Data Center locais por servidores com microprocessadores mais eficientes em consumo de energia;
    • Aumento da temperatura dos Data Centers locais, seguindo as novas recomendações da ASHRAE para refrigeração de ambientes computacionais;
    • Os desenvolvedores de software revisaram os principais programas de computador para reduzir os tempos de processamento e, consequentemente, reduzir a expansão do Data Center e compra de novos servidores;
    • Adoção de sistemas inteligentes de iluminação interna e externa para serem acionadas por sensores de presença.

Estas ações reduzem o consumo de energia elétrica a partir de uma base inicial (baseline). Entretanto, a organização não fica imune a crescimentos de demanda de energia elétrica e custos fora do controle.

Por exemplo, imagine a elaboração de um novo projeto na empresa. O ROI (Retorno do Investimento) é calculado pelo investimento (CAPEX) e despesas futuras associadas a operação do novo processo ou na melhoria de um existente. Normalmente, é possível estimar o gasto adicional de novas instalações físicas e grandes equipamentos, porém dificilmente é considerado pequenos incrementos no consumo de energia, como de processamento de dados. A implementação de dezenas ou centenas de projetos ao longo de um período pode trazer surpresas desagradáveis e impactos não previstos na receita.

Devido a escassez de dados históricos em várias áreas organizacionais, é difícil elaborar um planejamento de consumo de energia elétrica confiável. A incerteza do consumo futuro e dos preços de energia podem colocar em risco os objetivos financeiros das organizações.

As redes neurais artificiais são capazes de trabalhar com dados limitados e oferecerem previsões com boa acuracidade.

Entre em [ contato ] para avaliar as possibilidades do uso de redes neurais na gestão de consumo de energia elétrica da sua organização.