Versatilidade na aplicação de ferramentas tecnológicas pode viabilizar investimentos no setor elétrico

Desligamentos forçados de linhas de transmissão da Rede Básica provocados por quedas de torres somaram mais de 176 ocorrências de 2014 a 2023, conforme revelou um relatório do Sistema Integrado de Perturbações (SIPER), do Operador Nacional do Sistema Elétrico (ONS). Tais eventos envolvendo o sistema  de transmissão de energia elétrica, em diferentes regiões do Brasil, têm como causas eventos climáticos severos (principalmente ventos fortes), sabotagens e colisões acidentais de máquinas pesadas como colheitadeiras, tratores e outras.

Os dados acima  evidenciam a necessidade do monitoramento eficaz e em tempo real das condições operacionais dos ativos do sistema elétrico (torres e cabos), em adição à monitoração já existente dos parâmetros elétricos como os sistemas SCADA e Sistema de Medição Fasorial Sincronizada operados pelo ONS. Afinal, ocorrências que causam interrupção no sistema de transmissão têm forte impacto econômico para a sociedade e para as empresas transmissoras que operam em ambiente regulado pela Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL).

A busca de soluções tecnológicas, porém, muitas vezes esbarra na falta de recursos, tendo em conta que objetivo do órgão regulador é a modicidade tarifária. Uma das tecnologias mais avançadas, por exemplo, para monitorar esses ativos, é a utilização de técnicas de Inteligência Artificial  (IA) para identificar problemas através de um hardware instalado nas próprias torres. 

Esse hardware é composto por câmeras, sensores de IoT,  sistema de transmissão de dados e processador local ligado à nuvem. A partir daí, é implementado o conceito de processamento de borda (Edge Computing), no qual os dados brutos são processados próximo à sua origem, gerando informações operacionalmente relevantes.

Essas informações são integradas aos sistemas de monitoramento em tempo real existentes, ampliando a “observabilidade ambiental” da infraestrutura elétrica , em paralelo com a clássica observabilidade do sistema em si – que é um fator crítico para a eficiência operacional e prevenção de ocorrências operacionais drásticas. 

A aplicação da fusão de dados de IoT com o uso de inteligência artificial é tendência em diversos campos e não poderia ser diferente no sistema elétrico. A ferramenta deve passar por forte redução de custos, devido aos recentes movimentos no mercado  de IA, provocados principalmente pelo surgimento da empresa chinesa DeepSeek, que reduziu drasticamente o custo computacional – e portanto o custo financeiro – do treinamento de modelos de “deep learmnig” – técnica predominante de aprendizado de máquina.

Não obstante a constante redução dos custos de hardware e, agora, de IA, a implantação de infraestrutura sofisticada para atendimento de apenas uma demanda de mercado é sempre objeto de complexas análises de ponto de equilíbrio do investimento, para não falar das dificuldades regulatórias, por se tratar de mercado regulado, como o de energia. 

Por essa razão, é interessante observar o movimento de compartilhamento de infraestrutura pelo qual passou o mercado de telecomunicações, no qual a oferta disseminada de serviços foi obtida pelo chamado “quadruple play” onde a mesma infraestrutura é capaz de fornecer telefonia, TV a cabo, Internet e, mais recentemente, serviços de streaming de multimidia, predominante filmes e seriados. Sobre a mesma infraestrutura trafegam dados para o mesmo cliente, envolvendo diferentes provedores de conteúdo e serviços.

As transmissoras de energia elétrica já têm experiência histórica de compartilhamento de infraestrutura através do uso de cabos do tipo OPGW (Optical Ground Wire), que combinam elementos metálicos de proteção da linha de transmissão com fibras ópticas que são usualmente comercializadas na modalidade “apagadas” para operadores de telecomunicação, que as usam como parte do backbone de seus sistemas.

Neste cenário, o programa de P&D da ANEEL desempenha um importante papel de estímulo ao desenvolvimento de sistemas para monitoramento de torres e cabos. Já existem, inclusive, projetos em andamento para ampliar o sensoriamento mecânico por meio de sensores de vibração em amploi espectroi, sendo capazes de identificar, com o uso de IA, padrões anormais de vibração associados a falhas eminentes. 

Tal sistema ainda poderia ser usado, com custo marginal, para incluir sensores metereológicos (velocidade de ventos, perfis de temperatura, umidade e precipitação), gerando dados de grande valor para previsão do tempo, por exemplo. Empresas e instituições que operam dados climáticos poderiam se beneficiar da tecnologia para obtenção de dados capilarizados, que têm o petencial de aprimortar a assetividade dos modelo climáticos. 

Mercado para esses dados já existe e agentes econômicos nas áreas de agricultura, logística, planejamento operacional, defesa civil, segurança, entre outros, são alguns dos setores que vislumbram a fusão desses dados com técnicas de IA. Ou seja, projetos de infraestrutura criados para aumentar a confiabilidade do sistema elétrico também podem ser utilizados para gerar dados para outras finalidades, diluindo, assim, o custo do investimento. 

Sobre o autor:

Angelo Fares é conselheiro do Grupo Concert