IA nos processos de Gestão de Ativos: A modelagem preditiva e a tomada de decisão baseada em dados no setor elétrico – Parte 2/2

A modelagem preditiva emerge como um campo fundamental na análise de dados, oferecendo insights essenciais para a tomada de decisões estratégicas no setor de energia elétrica. Para compreender adequadamente seu impacto, é crucial, primeiro, explorar os conceitos de dados e analytics. A modelagem preditiva integra um conjunto mais amplo de ferramentas analíticas, com a finalidade de oferecer respostas a perguntas específicas e, com isso, possibilitar decisões mais precisas sobre o futuro.

O primeiro passo para aplicar a modelagem preditiva é reconhecer que existem diferentes tipos de análise, cada uma com um propósito distinto. A análise de dados pode ser abordada por meio de quatro perguntas básicas:

1. O que aconteceu? As perguntas descritivas buscam entender eventos passados e o contexto atual. No setor de energia elétrica, isso pode incluir questões como: quais foram os períodos de maior demanda por energia?;  ou quais são as falhas recorrentes em nossos sistemas?; e quais os ativos com pior desempenho?. O objetivo aqui é identificar padrões operacionais e comportamentais.
2. Por que isso aconteceu? As perguntas diagnósticas aprofundam-se para buscar explicações sobre as causas subjacentes de eventos específicos. Exemplos podem ser: por que a demanda de energia aumentou de forma inesperada?; ou quais são os fatores que impactaram a eficiência do nosso sistema?. Esse tipo de análise ajuda a entender a dinâmica por trás dos dados.
3. O que irá acontecer? A modelagem preditiva entra em cena aqui, com o objetivo de projetar o futuro com base em dados históricos. Em uma empresa do setor elétrico, isso pode envolver perguntas como: qual será o comportamento de consumo de energia nos próximos meses?; ou “quais os equipamentos e sistemas estão mais suscetíveis a falhas?. Através de padrões históricos, é possível construir modelos que antecipem eventos futuros.
4. Qual é a melhor decisão a ser tomada? Finalmente, as análises prescritivas sugerem ações específicas com base nas previsões feitas. Por exemplo, uma das perguntas pode ser: qual é a melhor estratégia para otimizar o uso de energia durante períodos de pico?; “quais investimentos são mais eficazes para melhorar a confiabilidade dos ativos?; ou quais ativos necessitam de sistemas de monitoramento online?. A análise prescritiva visa identificar a melhor ação possível, considerando os dados e os modelos preditivos gerados.

No contexto empresarial atual, especialmente no setor de energia elétrica, é comum ser sobrecarregado por uma quantidade imensa de dados. As empresas possuem informações provenientes de diversas fontes, desde sensores inteligentes até sistemas de monitoramento de ativos, além de sistemas de proteção e de diagnósticos de ativos. Contudo, o verdadeiro objetivo dos dados não é acumular números, mas usá-los de maneira estratégica para apoiar o processo decisório. O sucesso de uma empresa está diretamente relacionado à qualidade das decisões que toma. Neste sentido, o termo “analytics” refere-se ao uso de dados para gerar insights que orientem decisões empresariais. O sucesso dessa abordagem depende da qualidade dos dados e das ferramentas de análise empregadas.

Apesar da inevitabilidade de erros na tomada de decisões, o aprendizado contínuo e a utilização dos dados para melhorar o processo decisório são essenciais para garantir a sustentabilidade e o crescimento das empresas. Esse ciclo de aprendizado contínuo, que é facilitado pelos dados, reduz a incerteza e proporciona decisões mais assertivas no futuro.

Outro ponto extremamente importante no processo, refere-se ao conceito de Big Data no setor de energia elétrica. Esses dados apresentam três características fundamentais: volume, variedade e velocidade.

• Volume –  Refere-se à grande quantidade de dados gerados a cada segundo.
• Variedade –  Envolve a diversidade de dados, que podem ser provenientes de diferentes dispositivos, como medidores de energia, sistemas de previsão de demanda ou redes inteligentes.
• Velocidade – Refere-se à rapidez com que os dados são gerados e devem ser processados para permitir respostas em tempo real, como em sistemas de monitoramento de ativos em operação ou sistemas de proteção e supervisão.

As ferramentas de Big Data oferecem oportunidades significativas para otimizar operações, prever demandas e melhorar a confiabilidade da infraestrutura elétrica. 

Além disso, é crucial entender a relação entre Business Intelligence (BI), Inteligência Artificial (IA) e Big Data. O BI, por exemplo, é essencial para gerar relatórios e dashboards que ajudam os gestores a monitorar a operação e tomar decisões rápidas e informadas. Já a IA e o machine learning podem automatizar tarefas, como o ajuste da distribuição de energia em tempo real, ou a detecção de falhas iminentes no sistema.

Com a crescente digitalização e a introdução de tecnologias como a Internet das Coisas (IoT), a tomada de decisão está cada vez mais conectada ao uso de dados em tempo real. sensores de medição, dispositivos conectados e plataformas de análise que oferecem um fluxo contínuo de dados, permitindo decisões mais rápidas e precisas.

À medida que o setor elétrico se torna mais inteligente e conectado, a integração de dados internos e externos da companhia, combinados com soluções de IA e analytics, irá moldar o futuro das operações e da gestão de ativos. A capacidade de agir com base em dados sólidos e informações preditivas será fundamental para a competitividade e a sustentabilidade das empresas do setor energético.

Sobre o autora:

Lílian Ferreira Queiroz é engenheira eletricista, Membro do Cigré e especialista em confiabilidade e gestão de ativos. Atualmente, é Diretora de Gestão de Ativos da Geração da Eletrobras