O que aconteceu
Pesquisadores do INCT-DAESF desenvolveram um estudo voltado à modelagem preditiva e à regionalização do desempenho da micro e minigeração distribuída (MMGD) solar fotovoltaica no Brasil. O trabalho avaliou o uso de algoritmos supervisionados de Aprendizado de Máquina (Machine Learning) alimentados por dados de aproximadamente 9.000 geradores solares e variáveis solarimétricas.
A pesquisa demonstrou que as ferramentas dinâmicas de inteligência artificial oferecem resultados superiores à metodologia atualmente utilizada pelo Operador Nacional do Sistema Elétrico (ONS), que adota uma Taxa de Desempenho (Performance Ratio) fixa em 0,80 para calcular a geração distribuída em todo o país.
O que muda
Atualmente, o ONS utiliza o índice de 0,80 de forma padronizada para todo o território nacional. Essa abordagem simplificada não capta variações diárias, sazonais e particularidades climáticas ou técnicas presentes nas diversas regiões brasileiras.
Com a introdução de modelos preditivos regionalizados baseados em Aprendizado de Máquina, a estimativa de injeção de energia fotovoltaica passa a considerar as características locais de operação e os dados climáticos específicos, aumentando a precisão dos cálculos.
Quem é afetado
A precisão desses modelos afeta a operação técnica do Sistema Interligado Nacional (SIN) e a Gerência de Previsão de Carga do ONS, que precisa balancear a demanda e o fornecimento de energia na rede. Indiretamente, melhorias no cálculo de despacho e equilíbrio beneficiam distribuidoras, empresas, produtores rurais e consumidores em geral, pois reduzem incertezas no planejamento operacional do sistema elétrico nacional.
Por que isso importa
O rápido crescimento da micro e minigeração distribuída impõe novos desafios ao planejamento energético. Quando a produção dos sistemas solares próprios não é estimada com exatidão, o operador do sistema precisa recorrer a estimativas conservadoras ou a manobras operacionais adicionais para garantir o suprimento da carga.
Substituir uma referência fixa por algoritmos dinâmicos reflete de forma mais realista o comportamento dos milhares de sistemas instalados em telhados e fazendas solares em diferentes microrregiões do país.
Visão LZ7
A complexidade e a escala atingidas pela geração distribuída no Brasil exigem ferramentas técnicas atualizadas. A premissa de um índice fixo de 0,80 em um país com dimensões continentais e regimes de radiação e temperatura tão distintos desconsidera o comportamento real dos equipamentos em campo. A aplicação de inteligência artificial traz maturidade técnica ao setor e valoriza o papel da geração distribuída na estabilidade do sistema.
O que acompanhar agora
Resta acompanhar a eventual adoção prática desses modelos pela Gerência de Previsão de Carga do ONS e a publicação detalhada de diretrizes operacionais baseadas nos estudos do INCT-DAESF.