Diversidade do armazenamento de energia
O armazenamento de energia consubstancia-se numa crescente diversidade de tecnologias com funções distintas no sistema, a saber:
- Baterias eletroquímicas (como as de lítio, sódio ou fluxo redox): ideais para aplicações de curta duração, regulação de frequência e gestão da variabilidade renovável diária.
- Armazenamento térmico com utilidade para integrar calor renovável em edifícios ou processos industriais, especialmente quando acoplado a solar térmica ou cogeração.
- Bombagem hidroelétrica que é a forma mais madura de armazenamento de grande escala, essencial para estabilidade em sistemas com elevada penetração renovável.
- Armazenamento gravitacional e de ar comprimido: soluções emergentes que oferecem viabilidade para aplicações de média a longa duração.
- Hidrogénio verde: com potencial para armazenar energia em escalas sazonais e para uso cruzado em setores industriais e de mobilidade.
- Biometano: também desempenha um papel estratégico como vetor de armazenamento e flexibilidade nos sistemas energéticos — especialmente quando articulado com infraestruturas de gás existentes e tecnologias digitais como a inteligência artificial.
Esta diversidade responde a diferentes necessidades temporais e geográficas, mas também implica complexidade na sua coordenação e planeamento.
O armazenamento serve como serviço auxiliar do sistema de energia elétrica pois atua na regulação de frequência e tensão (serviços de regulação primária/secundária), na resposta a variações de frequência (±0,1 Hz), contribuindo para o equilíbrio imediato entre oferta e procura. Na gestão de picos de procura (peak shaving e valley filling ou no apoio local (Vehicle-to-Home – V2H ou V2Building) e na otimização económica e arbitragem de preços e funcionar como um novo modelo de negócio, i.e. operadores, de baterias participam em mercados diários e de reserva.
O papel da Inteligência Artificial na integração do armazenamento
A inteligência artificial pode ser uma ferramenta transformadora em todas as fases da cadeia de valor do armazenamento:
Os algoritmos de machine learning permitem prever com maior precisão a produção renovável e a procura elétrica, otimizando os momentos de carga e descarga das unidades de armazenamento. Os sistemas baseados em IA podem tomar decisões quase instantâneas sobre a operação ótima de um portfólio de ativos de armazenamento, ajustando-se a sinais de preço, necessidades da rede ou ocorrências meteorológicas. As técnicas de IA aplicadas a grandes volumes de dados espaciais, meteorológicos e de rede elétrica permitem identificar os locais mais adequados para instalar diferentes tipos de armazenamento, maximizando o valor sistémico e económico. Os sensores integrados e IA permitem detetar falhas, antecipar degradação e prolongar a vida útil dos sistemas de armazenamento, reduzindo custos operacionais e aumentando a fiabilidade. Os agregadores digitais podem utilizar IA para coordenar vários ativos distribuídos de armazenamento, oferecendo serviços de capacidade, regulação de frequência ou resposta à procura de forma automatizada e em escala.
Teresa Ponce de Leão
LNEG – Laboratório Nacional de Energia e Geologia
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