Chinês (Simplificado) 
Chinês (Tradicional) 
Inglês 
Francês 
Alemão 
Italiano 
Japonês 
Norueguês 
Espanhol 
3 min de leitura
0 comentários
A Inteligência Artificial está transformando a operação de usinas solares no Brasil. Tecnologias como gêmeos digitais e análise preditiva aumentam a eficiência, reduzem custos e garantem confiabilidade na geração de energia.
As usinas solares no Brasil crescem em ritmo acelerado, movimentando investimentos bilionários e ampliando a capacidade instalada de energia limpa. Esse avanço traz consigo um grande desafio: manter eficiência e confiabilidade em plantas cada vez mais complexas. Nesse cenário, a Inteligência Artificial (IA) se consolida como aliada estratégica no monitoramento e na manutenção das operações.
Monitoramento contínuo e prevenção de falhas
Segundo o pesquisador João Lucas Silva, da Unicamp, o uso de algoritmos de IA é capaz de identificar anomalias e desvios no desempenho antes que se transformem em falhas graves.
Essa detecção precoce ajuda a evitar perdas significativas na geração de energia. Apesar disso, o especialista ressalta que “ainda precisamos do olhar do especialista, mas a IA já é uma aliada fundamental na triagem de problemas”.
-
Prefeitura de Cotia implanta sistema de energia solar em prédios públicos gerando sustentabilidade e economia para a cidade
-
Empresas chinesas de energia solar fecham semestre no vermelho
-
China prepara lançamento do maior parque solar do mundo
-
Energia solar no Amazonas: Ipaam estabelece critérios para licenciamento ambiental
Mesmo com o potencial, a aplicação da Inteligência Artificial enfrenta obstáculos. Entre eles estão a fragmentação de informações, sensores de baixa qualidade e a dificuldade em integrar dados de diferentes modelos de inversores. Esses pontos ainda exigem avanços técnicos para que a tecnologia atinja seu máximo rendimento.
Gêmeos digitais ampliam o controle das usinas solares
Além da IA, os gêmeos digitais vêm ganhando espaço no setor fotovoltaico. O pesquisador Rodrigo Dias, da Solextron, explica que essa tecnologia cria modelos matemáticos capazes de simular em tempo real o desempenho das plantas solares.
Com isso, falhas como perdas por sombreamento ou desconexão de strings são detectadas de forma muito mais rápida e precisa. “Enquanto os métodos convencionais se apoiam em médias históricas, o digital twin projeta o desempenho esperado em tempo real, o que dá ao operador uma visão muito mais fiel da condição da planta”, destacou.
Já para o consultor Henrique Ribeiro, da S&P Global, a escala das usinas brasileiras exige soluções inovadoras. Ele reforça que a manutenção preventiva apoiada em Inteligência Artificial é mais eficiente do que os modelos tradicionais, que se baseiam apenas em dados históricos.
O uso de machine learning e análise preditiva contribui diretamente para a redução de custos operacionais e aumenta a vida útil dos equipamentos.
Inteligência Artificial no contexto das usinas solares: futuro promissor
O consenso entre especialistas do setor é claro: com a expansão das usinas solares, a combinação de Inteligência Artificial, gêmeos digitais e machine learning será determinante para garantir rentabilidade, eficiência e confiabilidade na geração de energia renovável em larga escala.
Seja o primeiro a reagir!