Manutenção preditiva em parques eólicos e solares na Argentina: como reduzir perdas de geração

O crescimento da energia renovável na Argentina está criando um novo desafio para proprietários, operadores e equipes de O&M. Durante anos, a prioridade do mercado foi desenvolver novos projetos e ampliar a capacidade instalada. Agora, com milhares de megawatts eólicos e solares em operação e uma carteira crescente de projetos vinculados ao MATER, uma parte cada vez maior do resultado financeiro depende de algo menos visível: quanto dessa capacidade instalada realmente se transforma em energia disponível para comercialização.

A Argentina encerrou 2025 com aproximadamente 4.497 MW de capacidade eólica e 2.592 MW de capacidade solar fotovoltaica, segundo a Renewable Capacity Statistics 2026 da IRENA. Juntas, as duas tecnologias já representam cerca de 7,1 GW de capacidade instalada, e esse crescimento também aumenta a quantidade de aerogeradores, inversores, strings, sensores, estações meteorológicas e sistemas SCADA que precisam ser acompanhados diariamente.

Para os responsáveis pela operação, o desafio já não é apenas saber se uma planta está gerando. A pergunta mais importante passa a ser se ela está gerando tudo o que deveria produzir dadas as condições disponíveis e, principalmente, se um desvio pode ser identificado antes de se transformar em indisponibilidade, perda de energia ou uma intervenção emergencial.

O crescimento do MATER aumenta a importância da disponibilidade

O contexto comercial argentino torna essa discussão ainda mais relevante. A Lei 27.191 estabeleceu que grandes usuários com demandas iguais ou superiores a 300 kW devem cumprir individualmente os objetivos de consumo renovável, podendo fazê-lo por meio de autogeração ou contratação de energia proveniente de fontes renováveis.

Uma das consequências desse marco foi o desenvolvimento do Mercado a Término de Energías Renovables, MATER, criado pela Resolução 281-E/2017. Por meio desse mecanismo, geradores e consumidores podem estabelecer contratos privados com preços e prazos negociados entre as partes, adicionando uma dimensão comercial direta à performance dos ativos.

A escala alcançada pelo modelo já é significativa. Uma disposição oficial publicada em agosto de 2025 indicou que mais de 2.400 MW de potência renovável estavam comercialmente habilitados para operar dentro do MATER, enquanto mais de 4.400 MW encontravam-se em desenvolvimento. A CAMMESA também continua realizando processos trimestrais de atribuição de prioridade de despacho, com informações atualizadas sobre os projetos participantes disponíveis em seu portal oficial do MATER.

Para um gerador associado a contratos de longo prazo, uma falha silenciosa deixa de ser apenas um problema de manutenção. Quando um inversor produz abaixo de sua capacidade, um aerogerador opera com um desvio de pitch ou um componente começa a se degradar sem provocar uma parada completa, existe energia que poderia ter sido gerada, mas não foi capturada. Dependendo do contrato, do momento da geração e do volume perdido, o problema técnico pode rapidamente se transformar em impacto financeiro.

Alta disponibilidade não significa necessariamente máxima performance

Um dos erros mais comuns na gestão de ativos renováveis é considerar que uma planta com alta disponibilidade está necessariamente operando bem. Um equipamento pode aparecer como disponível no SCADA e continuar produzindo abaixo do seu potencial durante dias ou até meses sem gerar um alarme crítico.

Em um parque eólico, pequenos desvios de pitch ou yaw, temperaturas anormais em rolamentos, comportamento irregular do gerador ou degradação de componentes podem reduzir gradualmente a produção sem interromper o funcionamento do aerogerador. Em uma planta solar, problemas em strings, string boxes, trackers, sensores ou inversores podem produzir perdas distribuídas que são difíceis de identificar quando a análise está limitada aos indicadores agregados da planta.

Por isso, a gestão de performance precisa comparar a produção real não apenas com o dia anterior ou com outro ativo, mas com o comportamento esperado do próprio equipamento sob condições operacionais e ambientais semelhantes. É justamente nessa diferença entre produção esperada e produção real que muitas perdas invisíveis começam a aparecer.

Da manutenção reativa à manutenção preditiva

A manutenção tradicional depende, em grande parte, de inspeções periódicas, planos preventivos e alarmes emitidos pelos próprios equipamentos. Essas práticas continuam sendo necessárias, mas apresentam uma limitação importante: muitas vezes, a informação surge quando a degradação já evoluiu o suficiente para ativar um limite operacional ou provocar uma parada.

A manutenção preditiva utiliza históricos operacionais, variáveis SCADA e modelos analíticos para reconhecer alterações no comportamento normal do ativo antes que o problema chegue a esse estágio. Dessa forma, a equipe de O&M ganha algo especialmente valioso em ativos renováveis: tempo para decidir.

Esse tempo pode permitir que uma intervenção seja programada durante um período de menor recurso, que uma peça seja adquirida sem custos de urgência ou que o operador acompanhe a evolução da anomalia antes de retirar o equipamento de operação. Em vez de reagir a uma falha já instalada, a estratégia passa a ser administrar o risco técnico de maneira antecipada.

Um caso real da Delfos mostra o impacto dessa diferença. Por meio de modelos preditivos aplicados a um aerogerador, foi possível detectar e acompanhar uma anomalia crítica no rolamento principal e planejar a intervenção. O ativo continuou operando durante 299 dias e gerou 7.778 MWh sem necessidade de uma parada emergencial, segundo o case documentado pela Delfos.

Quando existem centenas de alarmes, o problema é saber qual realmente importa

A digitalização dos ativos renováveis criou acesso a uma enorme quantidade de informações operacionais, mas ter mais dados não significa necessariamente tomar decisões melhores. Grandes parques podem gerar centenas ou milhares de alarmes, eventos e desvios, muitos deles repetidos ou sem impacto imediato sobre a geração.

Para uma sala de controle ou uma equipe responsável por múltiplos ativos, investigar manualmente cada sinal consome tempo e pode fazer com que problemas realmente relevantes fiquem escondidos dentro do ruído operacional. Esse cenário se torna ainda mais complexo em portfólios com diferentes fabricantes, porque cada OEM utiliza estruturas de dados, nomenclaturas e sistemas de alarmes distintos.

Uma plataforma de Asset Performance Management deve resolver justamente essa fragmentação. Em vez de obrigar a equipe a alternar entre SCADAs, portais de fabricantes, planilhas e relatórios independentes, os dados podem ser consolidados e analisados em uma única camada operacional. O objetivo não é criar mais um dashboard, mas priorizar aquilo que realmente exige ação.

Para isso, uma solução voltada a O&M deve ser capaz de:

• integrar ativos e fabricantes diferentes em uma mesma visualização;
• detectar anomalias antes que se transformem em falhas críticas;
• comparar performance real e esperada;
• identificar causa raiz e subsistemas relacionados ao desvio;
• quantificar a energia e a receita associadas a uma perda;
• priorizar alarmes de acordo com impacto técnico e financeiro;
• automatizar indicadores e relatórios para equipes operacionais e de gestão.

Quando essa inteligência está disponível, o operador deixa de investigar primeiro o alarme que apareceu por último ou que parece mais urgente e pode concentrar seus esforços na anomalia que realmente coloca mais geração e receita em risco.

Parques solares apresentam um desafio diferente, mas igualmente silencioso

A rápida expansão solar argentina aumenta a relevância desse tipo de análise. Segundo a IRENA, o país passou de 1.741 MW solares em 2024 para 2.592 MW em 2025, um crescimento de aproximadamente 49% em apenas um ano. A consequência operacional dessa escala é uma enorme quantidade de componentes que precisam funcionar corretamente para que a planta alcance a produção esperada.

Em plantas solares de grande escala, uma falha individual pode representar uma fração pequena da potência total e, por isso, permanecer praticamente invisível quando a equipe analisa apenas indicadores de alto nível. No entanto, quando o problema afeta vários strings, se repete durante semanas ou aparece simultaneamente em diferentes pontos do parque, a perda acumulada pode se transformar em centenas ou milhares de megawatts-hora.

A experiência da Delfos com ativos solares mostra justamente esse padrão. Em casos reais, a análise inteligente de performance permitiu detectar problemas que não apareciam de forma clara no monitoramento convencional, incluindo falhas em strings, cabos e eficiência de conversão. Em um desses casos, a identificação de falhas intermitentes em cabos de string boxes permitiu recuperar 681 MWh de energia, resultado documentado no conteúdo da Delfos sobre manutenção preditiva, preventiva e corretiva.

Multi-OEM transforma a centralização de dados em uma necessidade

Portfólios renováveis raramente crescem utilizando uma única tecnologia ou um único fabricante. Uma empresa pode operar parques adquiridos em momentos diferentes, com aerogeradores de marcas distintas, inversores de diferentes gerações e contratos de O&M que também não seguem a mesma estrutura.

Nesse contexto, o problema não é a falta de informação, mas sua fragmentação. Uma parte está no SCADA, outra em plataformas de OEMs, outra em planilhas internas e outra depende de relatórios enviados pelos fornecedores de manutenção. Construir uma visão consolidada do portfólio exige, então, horas de trabalho antes mesmo que a análise técnica comece.

A plataforma de Predictive Analytics da Delfos foi desenvolvida justamente para criar essa camada independente de análise sobre diferentes tecnologias e fabricantes. Os dados operacionais são utilizados para detectar desvios, comparar produção real e esperada, realizar diagnósticos e ordenar os achados de acordo com o impacto potencial sobre energia e receita.

Isso também muda a relação entre proprietário e fornecedor de O&M. Quando o dono do ativo possui seus próprios indicadores, análises de causa raiz e dados de performance, ele consegue validar recomendações técnicas, acompanhar SLAs e discutir intervenções com uma base objetiva, em vez de depender exclusivamente do diagnóstico de quem executa a manutenção.

O impacto aparece quando a anomalia se transforma em decisão

Uma plataforma de monitoramento não gera valor apenas por detectar mais alarmes. O resultado aparece quando a informação permite tomar uma decisão cedo o suficiente para evitar uma perda futura ou recuperar uma perda que já estava acontecendo.

No caso da Eólicas Babilônia, por exemplo, a Delfos identificou 28 anomalias em componentes como anemômetros, geradores, transformadores e gearbox. O plano de ação desenvolvido a partir desses achados teve uma projeção de 9.629 MWh em perdas evitadas durante um ano, com execução das intervenções de campo em aproximadamente 45 dias junto à equipe de manutenção da Siemens Gamesa. Os resultados completos estão disponíveis no case de Eólicas Babilônia.

Outro exemplo é a Eólica Serra das Vacas, que combinou a plataforma Delfos com serviços de Performance Engineering para mudar o perfil de sua manutenção em menos de seis meses. Pela primeira vez, a operação passou a registrar mais manutenções corretivas programadas do que falhas inesperadas, demonstrando como a capacidade de antecipar problemas pode modificar não apenas indicadores técnicos, mas também a rotina e a confiança da equipe de O&M. O case pode ser consultado na biblioteca de cases da Delfos.

Como escolher um software de monitoramento para parques renováveis na Argentina?

Para proprietários e operadores argentinos, a escolha de uma plataforma deve começar pelo problema operacional que precisa ser resolvido. Se a solução se limita a reproduzir dados que já existem no SCADA, provavelmente ela adicionará apenas mais uma tela à sala de controle sem reduzir o trabalho manual da equipe.

Uma plataforma orientada à performance precisa permitir entender qual ativo está perdendo energia, por que essa perda está acontecendo, quanto ela representa e qual problema deve ser priorizado primeiro. Também precisa funcionar de maneira independente do fabricante, especialmente em portfólios multi-OEM, além de manter uma metodologia consistente à medida que novas plantas são incorporadas.

A capacidade preditiva merece atenção especial. Modelos genéricos podem produzir uma quantidade excessiva de falsos positivos, enquanto modelos treinados sobre o comportamento operacional dos próprios equipamentos permitem detectar desvios mais específicos. A Delfos utiliza modelos aplicados a variáveis e subsistemas dos ativos para identificar mudanças que podem indicar degradação antes que um alarme convencional seja ativado.

Como a Delfos pode apoiar operações renováveis na Argentina

Para gestores que precisam aumentar a visibilidade sobre parques eólicos, solares e sistemas BESS na Argentina, a Delfos funciona como uma camada de inteligência operacional sobre os dados que os ativos já produzem. A plataforma centraliza informações de diferentes sites e fabricantes, compara performance real e esperada, utiliza modelos de machine learning para antecipar anomalias e traduz os achados em indicadores de energia, disponibilidade e impacto financeiro.

Isso permite que equipes de O&M reduzam o tempo dedicado à análise manual, identifiquem perdas que poderiam permanecer ocultas em um monitoramento convencional e priorizem intervenções de acordo com seu impacto real sobre o negócio. Para asset managers e proprietários, a mesma estrutura oferece uma visão independente da performance do portfólio, facilitando o acompanhamento de fornecedores, contratos e resultados.

Em um mercado argentino com aproximadamente 7,1 GW de capacidade eólica e solar instalada, mais de 2.400 MW já habilitados comercialmente dentro do MATER e outros 4.400 MW em desenvolvimento, aumentar a capacidade instalada será apenas uma parte da oportunidade. A outra será garantir que os megawatts já construídos produzam aquilo que se espera deles durante toda a sua vida operacional.

Para empresas que já operam ativos renováveis na Argentina, a pergunta mais útil pode deixar de ser “qual foi nossa disponibilidade neste mês?” e passar a ser “quanta energia poderíamos ter gerado e quais problemas ainda estão impedindo que capturemos esse valor?”. É justamente essa diferença entre saber o que aconteceu e saber o que fazer em seguida que transforma dados operacionais em performance.

‍

‍

‍