Inovação dinâmica na digitalização do setor de energia

A rápida adoção da digitalização pela indústria de energia é um exemplo notável de sua inovação dinâmica – o desenvolvimento contínuo e a introdução de novas ideias, produtos ou processos para atender às demandas do mercado em constante mudança. Aqui, POWER examina como alguns conceitos digitais complexos, que, embora frequentemente comunicados sob "chavões", estão causando um impacto acionável no espaço de energia, da geração ao consumidor.

A digitalização – o processo holístico que envolve a transformação de modelos de negócios e operação em um ambiente mais conectado, orientado por dados, versátil e eficiente – tornou-se uma alavanca estabelecida do setor de energia à medida que a transição energética se desenrola. Até agora, esse processo envolveu uma ampla variedade de tecnologias digitais complexas e em rápida evolução que envolvem uma variedade de abordagens.

Acompanhar os desenvolvimentos mais recentes não é fácil, visto que o setor de energia em si é tão complexo – com uma ampla gama de partes interessadas, desde geradores de energia, empresas de transmissão e distribuição, reguladores e uma ampla gama de consumidores. Aqui, o POWER identifica algumas tecnologias digitais subjacentes e conceitos emergentes e ilustra como as partes interessadas do poder as estão usando (ou pretendem usá-las).

Há pelo menos dois anos, os profissionais de energia estavam amplamente convencidos de que a inteligência artificial (IA) – a capacidade das máquinas de aprender rapidamente com grandes conjuntos de dados, resolver problemas e se adaptar continuamente a novos dados sem intervenção humana – era exagero. Mas, devido aos avanços nos sistemas de computação, a IA e seu subconjunto, o aprendizado de máquina, tornaram-se cada vez mais importantes, com aplicações dominantes em eficiência e utilização, previsão, algoritmo e reconhecimento de padrões para sistemas de aprendizado e gerenciamento e transporte de fontes de energia (consulte a barra lateral). . O potencial da IA ​​também está crescendo para armazenamento de energia, análise de incerteza, tratamento de águas residuais, controle de emissões, produção de biocombustíveis, gerenciamento da cadeia de fornecimento de energia, energia renovável, avaliação de riscos e resposta à demanda.

1. Um mapa criado por pesquisadores da Universidade de Teerã tenta ilustrar conexões entre inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML) no campo da energia. A cor azul cobre aplicações de IA em eficiência e utilização de energia; amarelo cobre ML e seus métodos relacionados para previsão; green abrange algoritmos e reconhecimento de padrões para sistemas de aprendizagem; e o vermelho abrange as fontes de energia e os consumidores. Fonte: Avaliações da estratégia de energia, janeiro de 2023

Os casos de uso são aparentemente infinitos (Figura 1). Em janeiro de 2023, um comerciante de energia habilitado para IA revelou o Gridmatic Retail para simplificar a compra de energia renovável, oferecendo previsibilidade e automação para clientes empresariais e industriais. Outra empresa, a Imperium Predictive Analytics, usa IA para ajudar os consumidores a tomar decisões mais informadas sobre estratégias de compras, enquanto protegem portfólios usando um algoritmo que prevê horizontes de curto, médio e longo prazos.

O fundador da Imperium, Lucas Grimes, disse que o principal valor do serviço é fornecer transparência de mercado por meio de um processo simplificado, permitindo que mais partes interessadas avaliem e tomem decisões com base em dados acionáveis. No entanto, Grimes observou que os maiores desafios com IA, particularmente no espaço de previsão, continuam girando em torno da "aquisição e validação de dados". A precisão dos dados é outra preocupação, observou ele.

O lançamento da OpenAI em novembro de 2022 do ChatGPT, um chatbot disponível comercialmente baseado em um modelo de linguagem grande (LLM) de inteligência artificial (IA), inaugurou um amplo reconhecimento de que a IA generativa poderia oferecer uma mudança radical na interface humano-dados. E embora a IA generativa já esteja revolucionando muitos setores, ela pode ter um potencial substancial para o setor de energia, inclusive para ajudar a automatizar, desenvolver, comunicar e analisar dados, sugeriram vários especialistas.

Como Geir Engdahl, diretor de tecnologia da Cognite, explicou ao POWER: "O que será muito valioso é a combinação de conhecimento e dados de domínio profundo e um sistema capaz de realizar a tarefa. Portanto, ele tem toda a estrutura no local, operações de dados, se preferir, onde os dados estão fluindo de suas operações reais da usina para o sistema continuamente, e temos a capacidade de realizar tarefas que tenham valor dentro do sistema, como criar ordens de inspeção ou fazer root análise de causa com todos os dados disponíveis para você", disse ele. "Acho que a combinação dessas 'operações de dados' e ChatGPT e modelos de linguagem grandes semelhantes vai realmente mudar a maneira como os trabalhadores do conhecimento nessas indústrias trabalham."