Sistemas atuais de self-healing podem falhar em redes de energia complexas

Geração eólica de energia

Um dos grandes atrativos das redes inteligentes de energia (geração, transmissão e distribuição) é a autorrecuperação de falhas. Isto implica em monitorar a rede em tempo real, tornando-a mais estável e eficiente. A resposta rápida a uma falha e a autorrecuperação reduz o tempo de indisponibilidade dos serviços e melhor qualidade de serviço. A implementação de redes inteligentes de energia (Smart Grid) é um desafio em vários países, devido aos grandes investimentos de modernização da infraestrutura. Uma rede inteligente permite antecipar problemas e fazer um isolamento rápido do problema, evitando apagões em larga escala. Os sistemas de self-healing atuais utilizam técnicas de sistemas especialistas (if-then), ou seja, implementam regras pré-definidas para autorrecuperação, baseadas na experiência de especialistas humanos. Estes sistemas funcionam bem em redes de baixa complexidade, onde as variáveis elétricas, mecânicas e hidráulicas são conhecidas e facilmente relacionadas. Entretanto, o aumento da complexidade da rede, introduzindo cada vez mais dispositivos inteligentes remotos (IoT, Internet of Things) fará com que a capacidade humana de planejamento e os sistemas especialistas atuais deixem de ser eficientes, aumentando o risco de falhas de configuração dos sistemas elétricos e com elevada dificuldade de recuperação. A alternativa mais viável é o uso de redes neurais artificiais, dentro da área do contexto de inteligência artificial.

A rápida reconfiguração do sistema elétrico é uma premissa para tempos de mudanças climáticas extremas e o crescente uso de energia. Cada vez mais a alta disponibilidade de energia é vital para a manutenção de sistemas críticos como serviços médicos, redes de comunicação, data centers e outros serviços vitais.

Além de gerenciar os distúrbios de energia, uma rede inteligente é capaz de medir como e quando os consumidores usam a energia. Estas informações permitem um melhor controle da demanda e, consequentemente, melhorar a eficiência do sistema elétrico. Conhecendo estes dados será possível criar modalidades de tarifas para incentivar o consumo consciente de energia e melhora a eficiência energética do sistema.

Com tantas variáveis novas os sistemas atuais e a abordagem de configuração baseada no conhecimento humano podem ser um risco de operação do sistema elétrico. Os sistemas devem migrar para redes neurais artificiais, mesmo conceito utilizado em carros autônomos. As redes neurais artificiais são treinadas, testadas e tem capacidade de autoaprendizagem podem tomar decisões mais rápidas do que os especialistas humanos para corrigir falhas e reconfigurar o sistema elétrico, tento como premissas a alta disponibilidade e segurança do sistema. Isto implica no uso de novas tecnologias, como Big Data, IoT, novos paradigmas de programação e gerenciamento de projetos.

O grande desafio é a requalificação em massa dos profissionais e investimentos para a modernização do setor de energia. A questão importante é que isto não pode esperar, pois a evolução da tecnologia em várias áreas de negócios e da sociedade não param e exigem energia de qualidade com alta disponibilidade.

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