Ao criar modelos virtuais de ativos eólicos e solares, os operadores podem prever falhas, otimizar o desempenho e gerir a crescente complexidade operacional com uma maior precisão. Com a capacidade global de energia renovável que se prevê que duplique até 2030, crescendo 4600 GW, a escala de crescimento traz desafios à monitorização exclusivamente humana. Os gémeos digitais melhorados por IA oferecem a inteligência preditiva e escalável necessária para manter os sistemas de energia da Europa fiáveis, ​​à medida que vão crescendo.

Gémeos digitais com IA transformam a forma como as organizações respondem à incerteza

Os gémeos digitais com IA estão a transformar a forma como as organizações antecipam e respondem à incerteza operacional. Ao criar réplicas virtuais de ativos físicos, processos ou sistemas inteiros, as empresas podem simular cenários, detetar anomalias e prever falhas antes que estas ocorram. Quando combinados com a aprendizagem automática e os fluxos de dados em tempo real, os gémeos digitais permitem a tomada de decisões proativas, ajudando as equipas a otimizar o desempenho, a reduzir o tempo de inatividade e a lidar com a imprevisibilidade com maior confiança.

Expansão da capacidade de energia renovável na Europa: solar e eólica

Em toda a Europa, a expansão da capacidade de energia renovável explica a importância destas ferramentas. Em 2024, a Europa instalou 16,4 GWs de nova capacidade eólica, incluindo 13,8 GWs em terra e 2,6 GWs no mar, marcando um ano de crescimento substancial na implantação em terra.

Este ritmo continuou em 2025, quando a Europa adicionou 19,1 GWs de nova energia eólica, impulsionados por 17,2 GWs de instalações em terra. No final de 2025, o parque eólico do continente atingiu os 304 GWs de capacidade instalada, enfatizando a escala da infraestrutura que opera agora na rede europeia.

Um padrão semelhante é visível no setor solar. A União Europeia instalou 65,6 GWs de nova capacidade de energia solar fotovoltaica em 2024. Em 2025 foram instalados mais 65,1 GWs, elevando a capacidade solar total da UE para 406 GWs e ultrapassando, ligeiramente, a meta da União para 2025.

Olhando para o futuro, a Europa precisa de adicionar cerca de 31 GWs de energia eólica por ano até 2030, enquanto a UE pretendia adicionar 70 GWs de nova capacidade solar em 2025 e tem como objetivo atingir pelo menos 700 GWs de nova capacidade de geração de energia solar até 2030, para se manter no bom caminho com as suas ambições climáticas para 2030.

Em conjunto, estes números demonstram um futuro em que mais de 100 GWs de novos ativos de energia renovável entram em funcionamento todos os anos, aumentando a carga operacional sobre as organizações responsáveis ​​pela sua gestão.

Gémeos digitais que funcionam de forma fiável em grande escala

Os modelos de monitorização exclusivamente humanos tornam-se insuficientes à medida que os portefólios de ativos crescem para milhares de unidades. Sem o melhoramento digital, o volume, a granularidade e a velocidade dos dados operacionais excederiam o que as equipas humanas podem gerir eficazmente.

Mas existem aspetos-chave que devem ser cuidadosamente abordados ao integrar soluções baseadas em IA em sistemas de produção do mundo real. A janela de identificação para problemas técnicos emergentes depende da tecnologia, da maturidade da infraestrutura de sensores e da disponibilidade de dados operacionais históricos.

• No setor eólico, os padrões de desempenho a longo prazo e as assinaturas de anomalias podem ser detetadas meses antes de uma possível falha, graças a extensos ficheiros SCADA e sistemas de monitorização de vibrações que criam fortes linhas de base preditivas.
• Os sistemas fotovoltaicos, em contraste, apresentam normalmente janelas de deteção mais curtas, refletindo a natureza inerentemente mais rápida e abrupta dos modos de falha comuns nos sistemas fotovoltaicos. Compreender estas diferenças é fundamental para desenvolver gémeos digitais que equilibrem a precisão e a eficiência computacional.

Ao mesmo tempo, apesar da sua sofisticação, os gémeos digitais não substituem a avaliação por parte da engenharia. Para que funcionem bem em grande escala, devem ser integrados em fluxos de trabalho que preservem a transparência e ofereçam aos operadores humanos uma supervisão clara e ágil das decisões automatizadas. Garantir uma colaboração eficaz entre a perceção humana e a análise orientada pela IA é essencial para a resiliência das operações de energia renovável, à medida que o panorama energético europeu continua a crescer.

Exemplo: produção de energia esperada

“Produção de energia esperada” é o nome dado à quantidade de energia que uma central produziria, em condições reais de irradiação e clima, e é o primeiro passo essencial para compreender o desempenho de uma central. Neste contexto, a GreenPowerMonitor, uma empresa da DNV (GPM), desenvolveu duas soluções avançadas, construindo um gémeo digital no local:

• A primeira fornece uma medida teórica de como a central deveria estar a funcionar e é também adequada para comparar o desempenho com o orçamento;
• A segunda utiliza a IA para aprender como a central se comporta normalmente. Este método é ideal para detetar falhas em equipamentos e melhorar a operação e manutenção.

Exemplo: previsão melhorada da produção de energia

Outro exemplo passa pela plataforma da GPM, GPM Horizon, que inclui um módulo de Preditivo que utiliza algoritmos de aprendizagem automática para criar um gémeo digital do parque que pode prever a produção de energia por hora para os próximos 7 dias, com base em dados históricos e previsões meteorológicas de diferentes fornecedores externos. Desta forma é possível alcançar índices de desequilíbrio muito mais baixos, prever a produção com maior precisão e fornecer informações mais precisas aos gestores de ativos e aos operadores.

Polina Ananevskaia
Advanced Analytics Lead
GreenPowerMonitor, DNV

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