O futuro da geração distribuída: como a inteligência artificial está revolucionando a eficiência das usinas solares

A transição energética já é uma realidade, e a geração solar distribuída está no centro dessa transformação. Mas você sabia que a inteligência artificial (IA) está aumentando o potencial das usinas solares? Com o avanço tecnológico, modelos preditivos, aprendizado de máquina e análises em tempo real estão otimizando a produção de energia, reduzindo custos operacionais e garantindo mais confiabilidade ao sistema.

Neste artigo, vamos explorar como a IA está revolucionando o setor de geração distribuída e o que esperar do futuro.

O que é geração solar distribuída?

A geração distribuída (GD) refere-se à produção de energia elétrica próxima ou no próprio local de consumo, frequentemente por meio de painéis solares fotovoltaicos. Essa modalidade promove maior autonomia energética, redução de custos na conta de luz e menor impacto ambiental, além de contribuir para a descentralização do sistema elétrico.

Segundo a Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL), o Brasil já ultrapassou 35 gigawatts (GW) de potência instalada em micro e minigeração distribuída até janeiro de 2025, com mais de 3 milhões de sistemas conectados à rede elétrica nacional.

De acordo com os dados da Agência Internacional de Energia (IEA), a capacidade instalada global de energia solar fotovoltaica atingiu 879 gigawatts (GW) em sistemas de geração distribuída no ano de 2024, sendo 537 GW em aplicações residenciais e 522 GW em sistemas comerciais e industriais (C&I).

Esse avanço reflete o papel crescente da geração distribuída na transição energética global. A descentralização da matriz, impulsionada pela digitalização, por incentivos regulatórios e pela adoção de tecnologias como inteligência artificial, tem permitido maior autonomia energética para consumidores e mais eficiência operacional para integradores e operadores.

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IEA — Energia solar fotovoltaica

Os desafios da eficiência em usinas solares

Apesar de sua popularidade, o GD enfrenta desafios técnicos e operacionais como:

• Intermitência causada por variações climáticas;
• Manutenção reativa, que pode gerar perdas;
• Dificuldade de monitoramento em larga escala;
• Gerenciamento de vários ativos distribuídos.

É aqui que a inteligência artificial entra como um divisor de águas.

Como a inteligência artificial está transformando o setor

1. Previsão de falhas e manutenção preditiva

A IA consegue identificar padrões anômalos no desempenho dos equipamentos antes que eles falhem, permitindo ações proativas. Segundo estudo da McKinsey, a manutenção preditiva pode reduzir o tempo de inatividade das máquinas em 30% a 50% e aumentar sua vida útil em 20% a 40%.

2. Otimização da geração de energia

A otimização da geração de energia solar é uma das aplicações mais eficazes da inteligência artificial no setor elétrico. Por meio de algoritmos de aprendizado de máquina treinados com dados históricos de produção, informações meteorológicas e parâmetros operacionais dos equipamentos, é possível realizar previsões altamente precisas da geração fotovoltaica em diferentes horizontes de tempo, de minutos a dias.

Essa previsão precisa é fundamental para usinas solares que atuam no mercado livre de energia, onde a confiabilidade na entrega da energia contratada impacta diretamente na rentabilidade e evita penalidades regulatórias. Além disso, a IA permite otimizar o despacho energético em sistemas híbridos, como os que combinam energia solar com baterias ou outras fontes intermitentes, gerando maior valor agregado.

De acordo com estudos acadêmicos e aplicações no setor de energia renovável, a utilização de modelos preditivos baseados em inteligência artificial e aprendizado de máquina pode melhorar significativamente a precisão da previsão solar. Pesquisas como a realizada pela UNESP demonstraram que modelos baseados em aprendizado de máquina, como redes neurais artificiais e regressão por vetores de suporte, apresentam desempenho superior aos métodos tradicionais de previsão baseados exclusivamente em dados meteorológicos históricos, especialmente em ambientes com alta variabilidade climática.

Além disso, soluções baseadas em IA permitem configurações dinâmicas de operação, identificando em tempo real os melhores momentos para inverter a produção, gerenciar rastreadores solares e priorizar áreas mais eficientes do campo solar, reduzindo perdas e maximizando o retorno sobre o investimento.

Um exemplo concreto é o uso de plataformas como Google DeepMind, que aplicou algoritmos de aprendizado de máquina para prever a produção de energia em parques eólicos com até 36 horas de antecedência. Essa previsibilidade permitiu uma melhor integração das fontes renováveis à rede elétrica e gerou um aumento de 20% no valor econômico da energia fornecida, ao alinhar melhor a oferta à demanda da rede.

3. Detecção automática de sujeira e sombreamento

A eficiência de uma usina solar está diretamente ligada à intensidade da irradiação que atinge os módulos fotovoltaicos. No entanto, fatores como acúmulo de poeira, resíduos orgânicos, poluição atmosférica ou sombreamento parcial por objetos, vegetação ou estruturas próximas podem comprometer significativamente o desempenho dos sistemas, gerando perdas na geração total de energia.

Com o uso de visão computacional integrada a modelos de inteligência artificial, torna-se possível detectar de forma automática e em tempo real a presença de pontos de acesso, sujeira ou áreas afetadas pelo sombreamento. Essas anomalias, antes identificadas apenas com inspeções manuais ou termografias periódicas, agora podem ser reconhecidas por meio de câmeras térmicas, drones autônomos ou sensores embarcados conectados à nuvem.

Plataformas como a da Delfos aplicam algoritmos proprietários para correlacionar dados de desempenho com imagens e medições de campo, permitindo uma análise granular de desempenho por planta, inversor ou string. O sistema indica exatamente onde ocorrem as perdas e recomenda intervenções direcionadas, como limpeza seletiva ou poda estratégica, eliminando a necessidade de manutenções preventivas desnecessárias e reduzindo custos operacionais.

Essa abordagem baseada em dados garante que recursos de O&M (Operação e Manutenção) sejam utilizados de forma inteligente, aumentando a disponibilidade dos ativos e garantindo maior retorno financeiro para os operadores. Além disso, a rastreabilidade das ocorrências permite uma atuação mais rápida, mitigando riscos de degradação acelerada e otimizando a vida útil dos equipamentos.

4. Gerenciamento inteligente de portfólios

À medida que o número de usinas solares cresce, especialmente no contexto da geração distribuída e de grandes operadores com ativos pulverizados, torna-se essencial contar com ferramentas que ofereçam uma gerenciamento centralizado, escalável e inteligente do portfólio. É nesse cenário que a inteligência artificial se destaca como aliada estratégica.

Plataformas baseadas em IA, como a desenvolvida pela Delfos, permitem o monitoramento simultâneo de centenas de ativos distribuídos em diferentes localidades, consolidando dados operacionais em painéis integrados e intuitivos. Esses sistemas utilizam algoritmos que avaliam continuamente o desempenho de cada ativo, classificando ocorrências por crítica, impacto financeiro e urgência de resolução.

Com isso, o gestor de O&M pode priorizar intervenções com base no ROI, visualize comparativos entre usinas, detecte padrões de ineficiência sistêmica e gere relatórios automatizados com insights estratégicos. A IA também facilita a criação de modelos preditivos multisite, que aprendem com o comportamento de uma planta para antecipar falhas em outras características semelhantes, um recurso valioso em portfólios heterogêneos.

Além disso, essa abordagem reduz drasticamente a dependência de análises manuais e reativas, conferindo agilidade, precisão e governança dos processos de tomada de decisão. A gestão inteligente de portfólios transforma a operação de energia solar em uma jornada baseada em dados, onde cada ativo é continuamente otimizado para entregar seu potencial máximo.

Caso real: inteligência artificial aplicada à geração renovável

A Delfos vem transformando a gestão de ativos de energia renovável com a aplicação prática de inteligência artificial. Um exemplo claro disso é o projeto desenvolvido em parceria com a Energia V2i, empresa que atua globalmente na operação de parques eólicos, hidrelétricas e linhas de transmissão.

Apesar das altas taxas de disponibilidade, o parque eólico monitorado pela V2i enfrentava quedas curtas e recorrentes na produção, dificultando o aproveitamento total de seu potencial. A Delfos, junto ao time de O&M e à V2i, implementou uma estratégia baseada em modelos preditivos e inteligência operacional remota, capaz de identificar turbinas críticas, apontar causas prováveis de falhas e orientar ações de manutenção mais precisas.

O resultado foi expressivo:

• Redução de 18% no impacto energético causado por indisponibilidades,
• Um ganho de +174 MWh de energia produzida em apenas 4 meses,
• Melhor direcionamento das atividades de campo com base em dados reais e alertas inteligentes.

Esse caso evidência de que a integração da IA nos processos de diagnóstico e planejamento de manutenção contribui diretamente para reduzir custos, aumentar a produção e melhorar a eficiência operacional dois ativos renováveis.

O futuro: integração com a rede e o mercado de carbono

À medida que o setor elétrico global avança rumo à descentralização, digitalização e descarbonização, a inteligência artificial se consolida como peça-chave para a integração plena da geração distribuída às redes inteligentes (redes inteligentes). Essa transformação exige um ecossistema energético mais responsivo, interconectado e orientado por dados.

A IA permite que os sistemas de GD operem de forma coordenada com a rede, por meio de funcionalidades como resposta automática à demanda (resposta à demanda), comercialização dinâmica de excedentes no mercado de energia e gerenciamento preditivo de armazenamento com baterias. Além disso, a integração com tecnologias emergentes, como blockchain, viabiliza um tokenização e rastreamento de créditos de carbono, garantindo transparência, auditoria e valorização ambiental dos ativos renováveis.

Com a convergência entre IA, IoT e modelos energéticos distribuídos, o futuro aponta para um sistema energético mais limpo, eficiente e resiliente, onde cada usina solar, mesmo de pequeno porte, torna-se uma peça estratégica na estabilidade e sustentabilidade da rede elétrica.

Conclusão

A inteligência artificial está moldando, em tempo real, o futuro da geração solar distribuída. Ao viabilizar decisões baseadas em dados, antecipar falhas, maximizar a produção e integrar múltiplos ativos de forma inteligente, a IA entrega não apenas eficiência operacional, mas também inteligência estratégica para o setor.

Em um cenário de rápida expansão da matriz solar e aumento da competitividade entre operadores, as usinas que adotam soluções avançadas de monitoramento e previsão, como as desenvolvidas pela Delfos, estarão posicionadas para liderar essa nova fase da transição energética, com mais desempenho, mais lucro e mais impacto positivo para o planeta.