{"id":1112,"date":"2020-11-26T13:38:11","date_gmt":"2020-11-26T16:38:11","guid":{"rendered":"https:\/\/foxiot.siteup.dev\/impactos-da-inteligencia-artificial-no-setor-eletrico\/"},"modified":"2023-05-02T18:45:11","modified_gmt":"2023-05-02T21:45:11","slug":"impactos-da-inteligencia-artificial-no-setor-eletrico","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/foxiot.siteup.dev\/en\/impactos-da-inteligencia-artificial-no-setor-eletrico\/","title":{"rendered":"Impactos da Intelig\u00eancia Artificial no Setor El\u00e9trico"},"content":{"rendered":"

A Intelig\u00eancia Artificial vem revolucionando a ind\u00fastria nos \u00faltimos anos e resolvendo problemas, que antes eram onerosos em tempo e dinheiro, de maneira muito mais eficaz. Problemas de vis\u00e3o computacional, processamento de linguagem natural e diversas outras aplica\u00e7\u00f5es s\u00f3 s\u00e3o poss\u00edveis gra\u00e7as aos avan\u00e7os nessa \u00e1rea.<\/p>\n

Com a expans\u00e3o e moderniza\u00e7\u00e3o dos Sistemas El\u00e9tricos de Pot\u00eancia, aumentam tamb\u00e9m o n\u00famero de vari\u00e1veis envolvidas no processo de otimiza\u00e7\u00e3o. Entretanto, este aumento de vari\u00e1veis reflete diretamente na redu\u00e7\u00e3o das rela\u00e7\u00f5es lineares entre elas. Dessa forma, torna-se muito dif\u00edcil o processamento por parte dos algoritmos tradicionais.<\/p>\n

Desenvolvida para imitar a intelig\u00eancia humana, a Intelig\u00eancia Artificial engloba diversas \u00e1reas, sendo as mais comuns atualmente Machine Learning e Deep Learning. Alguns exemplos de aplica\u00e7\u00f5es no setor el\u00e9trico s\u00e3o o uso de sistemas experts, que cont\u00e9m informa\u00e7\u00f5es de um dom\u00ednio espec\u00edfico, m\u00e9todos de machine learning, que encontram padr\u00f5es e fazem infer\u00eancias sem instru\u00e7\u00f5es espec\u00edficas, algoritmos de deep learning, capaz de encontrar padr\u00f5es abstratos impercept\u00edveis pelos humanos, e sistemas de controle com L\u00f3gica Fuzzy.<\/p>\n

M\u00e9todos como a L\u00f3gica Fuzzy j\u00e1 s\u00e3o conhecidos pelo setor el\u00e9trico. A l\u00f3gica Fuzzy tem como objetivo modelar o modo aproximado de racioc\u00ednio, tentando imitar a habilidade humana de tomar decis\u00f5es racionais em um ambiente de incertezas. Atualmente, a L\u00f3gica Fuzzy est\u00e1 disseminada entre as mais variadas aplica\u00e7\u00f5es, desde produtos de consumo at\u00e9 sistemas de suporte \u00e0 decis\u00e3o e tamb\u00e9m est\u00e1 presente nos sistemas h\u00edbridos. Os sistemas h\u00edbridos usam da combina\u00e7\u00e3o de duas ou mais t\u00e9cnicas de modelagem, como alinhar L\u00f3gica Fuzzy a Redes Neurais.<\/p>\n

Algoritmos Gen\u00e9ticos s\u00e3o outro m\u00e9todo que encontramos em aplica\u00e7\u00f5es em sistemas de pot\u00eancia, como na minimiza\u00e7\u00e3o de perdas el\u00e9tricas e tamb\u00e9m na parte de minimiza\u00e7\u00e3o de investimentos no planejamento de sistemas de distribui\u00e7\u00e3o, por exemplo. Fazendo parte dos Algoritmos Evolutivos e fortemente influenciados pela natureza, os Algoritmos Gen\u00e9ticos s\u00e3o algoritmos baseados em busca e otimiza\u00e7\u00e3o que tem como inspira\u00e7\u00e3o a sele\u00e7\u00e3o natural e gen\u00e9tica. Esses algoritmos come\u00e7aram a popularizar-se nos \u00faltimos anos devido \u00e0s diversas vantagens que apresentam sobre outros m\u00e9todos de optimiza\u00e7\u00e3o. Al\u00e9m de conseguir otimizar fun\u00e7\u00f5es cont\u00ednuas e discretas, esse algoritmo tamb\u00e9m se destaca pelo paralelismo e efici\u00eancia quando comparado com m\u00e9todos tradicionais. Al\u00e9m disso, os algoritmos gen\u00e9ticos n\u00e3o entregam apenas uma solu\u00e7\u00e3o, mas uma lista delas, sempre melhorando a resposta ao longo do tempo.<\/p>\n

Apesar disso, a revolu\u00e7\u00e3o nas aplica\u00e7\u00f5es de Intelig\u00eancia Artificial ocorreu recentemente junto com o avan\u00e7o no poder computacional e o Big Data. M\u00e9todos de Deep Learning, como as Redes Neurais, se tornaram vi\u00e1veis e promoveram a solu\u00e7\u00e3o de diversos problemas nas mais diversas \u00e1reas. As Redes Neurais Artificiais (RNA) s\u00e3o um dos principais pilares do Deep Learning. Inspiradas no c\u00e9rebro humano, as RNA levam esse nome pois tem conex\u00f5es e motiva\u00e7\u00f5es biol\u00f3gicas. Assim como no c\u00e9rebro humano, onde unidade mais b\u00e1sica de processamento \u00e9 o neur\u00f4nio, as RNA possuem um elemento que processa impulsos, ou entradas, e que tamb\u00e9m \u00e9 chamado de neur\u00f4nio ou n\u00f3. Caso queria rever esses conceitos veja ,nosso post sobre redes neurais,,.<\/a><\/p>\n

Nesse texto vamos falar de dois problemas presentes no setor de Utilities: perdas n\u00e3o-t\u00e9cnicas e previs\u00e3o de consumo e demandas. Al\u00e9m disso, mostramos como as Redes Neurais podem ser utilizadas para resolv\u00ea-los.<\/p>\n

Identifica\u00e7\u00e3o de Perdas N\u00e3o T\u00e9cnicas:<\/strong><\/h2>\n

As perdas no setor de distribui\u00e7\u00e3o de energia el\u00e9trica podem ser classificadas de duas formas: perdas t\u00e9cnicas e perdas n\u00e3o t\u00e9cnicas. As perdas t\u00e9cnicas representam a parcela inerente ao transporte de energia, adequa\u00e7\u00f5es de tens\u00e3o e outros processos. J\u00e1 as perdas n\u00e3o t\u00e9cnicas, tamb\u00e9m conhecidas como perdas comerciais, prov\u00e9m do processo de faturamento do consumo de energia, indo desde ao furto e fraude do medidor at\u00e9 erros de medidas e leituras equivocadas pelos leituristas. Dentre as irregularidades que o consumidor pode cometer est\u00e3o o furto de energia e fraude. O furto ocorre a partir de liga\u00e7\u00f5es clandestinas de cargas a rede el\u00e9trica, fazendo com a energia consumida n\u00e3o seja contabilizada pela concession\u00e1ria. E a fraude ocorre na manipula\u00e7\u00e3o do equipamento de medida, sendo enquadrada como estelionato.<\/p>\n

Atrav\u00e9s do sensoriamento remoto e da classifica\u00e7\u00e3o da superf\u00edcie terrestre, \u00e9 poss\u00edvel identificar-se processos naturais, como tipos de superf\u00edcies, tipos de vegeta\u00e7\u00e3o, zonas rochosas e tamb\u00e9m interven\u00e7\u00f5es humanas, como constru\u00e7\u00f5es, barragens e estradas. Atrav\u00e9s de modelos de aprendizagem profunda, pode-se prever essas classes em uma dada imagem. Pode-se ainda utilizar t\u00e9cnicas de detec\u00e7\u00e3o de objetos, para identificar casas, esta\u00e7\u00f5es de distribui\u00e7\u00e3o e torres de transmiss\u00e3o. Assim, utilizando sensoriamento remoto e intelig\u00eancia artificial \u00e9 poss\u00edvel criar um modelo de aprendizagem profunda na detec\u00e7\u00e3o de perdas n\u00e3o t\u00e9cnicas, para a identifica\u00e7\u00e3o de furtos de energia. Isso ir\u00e1 permitir que empresas de energia el\u00e9trica tenham uma maior efic\u00e1cia na localiza\u00e7\u00e3o de furtos na rede el\u00e9trica, reduzindo o tempo e o investimento com equipe de campo e aumentando sua assertividade.<\/p>\n

Assim, existem muitos esfor\u00e7os para a localiza\u00e7\u00e3o de perdas de energia por furto, realizando um mapeamento de poss\u00edveis liga\u00e7\u00f5es clandestinas. Uma abordagem \u00e9 a utiliza\u00e7\u00e3o de imagens de sat\u00e9lite para a identifica\u00e7\u00e3o de resid\u00eancia e propriedades e o cruzamento de informa\u00e7\u00f5es com o sistema de localiza\u00e7\u00e3o de equipamentos da concession\u00e1ria de energia. A partir da imagens localiza-se constru\u00e7\u00f5es e ao cruzar com a localiza\u00e7\u00e3o dos transformadores de distribui\u00e7\u00e3o, por exemplo, pode se estabelecer um limite e ao identificar a quebra deste uma poss\u00edvel irregularidade \u00e9 informada.<\/p>\n

Para esse desafio, hoje a Fox IoT conta com uma solu\u00e7\u00e3o inovadora para combater \u00e0s perdas n\u00e3o t\u00e9cnicas de energia do setor de distribui\u00e7\u00e3o, principalmente furtos de energia el\u00e9trica. A ferramenta Hefesto AI faz a identifica\u00e7\u00e3o de poss\u00edveis irregularidades na rede atrav\u00e9s de imagens de sat\u00e9lite, identificando liga\u00e7\u00f5es clandestinas a partir da compara\u00e7\u00e3o entre a dist\u00e2ncia de constru\u00e7\u00f5es (Imagens) e a rede de distribui\u00e7\u00e3o (GIS).<\/p>\n

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Primeiramente \u00e9 feita a localiza\u00e7\u00e3o de resid\u00eancias afastadas e ent\u00e3o o cruzamento com o GIS das concession\u00e1rias. Como resultado, temos uma resposta visual baseada na dist\u00e2ncia das constru\u00e7\u00f5es ao transformador mais pr\u00f3ximo.<\/p>\n

Ap\u00f3s o cruzamento das duas informa\u00e7\u00f5es, \u00e9 poss\u00edvel medir as dist\u00e2ncias entre os transformadores e as constru\u00e7\u00f5es, tentando identificar as constru\u00e7\u00f5es fora do grid, que podem representar instala\u00e7\u00f5es irregulares e gerar um relat\u00f3rio para que uma equipe se desloque at\u00e9 o local para verificar.<\/p>\n

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<\/figure>\n

Previs\u00e3o de consumo e demanda no setor industrial:<\/strong><\/h2>\n

O consumo energ\u00e9tico continua crescendo cada vez mais com o passar do tempo, e consequentemente surgem problemas globais, como o efeito estufa. Al\u00e9m disso, t\u00e9cnicas de machine learning vem ganhando espa\u00e7o no setor de intelig\u00eancia artificial com o objetivo de encontrar padr\u00f5es que permitam o consumidor utilizar a energia de maneira mais correta e com menos custos no fim do m\u00eas.<\/p>\n

Assim, empresas come\u00e7am a mobilizar-se para desenvolver algoritmos que s\u00e3o aplic\u00e1veis ao setor energ\u00e9tico, especialmente para monitorar o consumo de uma unidade consumidora (UC) e tornar esses infinitos dados utiliz\u00e1veis em um sistema de previs\u00e3o de consumo de energia atrav\u00e9s de redes neurais ou regress\u00f5es lineares.<\/p>\n

Pensando nisso, a Fox IoT desenvolveu o servi\u00e7o Ceos AI, o qual \u00e9 um sistema de duas funcionalidades diferentes: a primeira delas \u00e9 o de monitoramento e previs\u00e3o de consumo energ\u00e9tico, que \u00e9 respons\u00e1vel por aplicar os dados produzidos por nossos medidores de energia e gerar previs\u00f5es futuras para o cliente. Baseado no hist\u00f3rico de consumo dos \u00faltimos meses, conforme mostra a Figura 4, aplica-se os dados de maneira inteligente ao desenvolvimento de um modelo computacional, o qual identifica tend\u00eancias e padr\u00f5es atrav\u00e9s da sazonalidade da UC e permite prever o consumo energ\u00e9tico futuro.<\/p>\n

<\/figure>\n

A Figura 5 mostra o resultado da aplica\u00e7\u00e3o mensal, a qual permite que o cliente visualize em reais o gasto para a pr\u00f3xima semana. Acreditamos que uma tradu\u00e7\u00e3o de energia em custo permite ao usu\u00e1rio estimar suas economias na conta de energia e tomar decis\u00f5es baseadas nisso. E voc\u00ea, j\u00e1 pensou em economizar no pr\u00f3ximo m\u00eas?<\/p>\n

<\/figure>\n

A segunda funcionalidade a qual o Ceos AI \u00e9 respons\u00e1vel leva em conta a demanda de energia de um setor industrial. H\u00e1 determinados consumidores que al\u00e9m de pagar pelo custo de energia consumida, eles devem pagar pela demanda contratada, isso significa que a concession\u00e1ria \u00e9 obrigada a entregar uma pot\u00eancia m\u00ednima para o consumidor, ou seja, ele paga pela necessidade de uma demanda de uso fixo. Caso ultrapasse por esse valor, ele paga uma multa. Pensando nisso, nosso servi\u00e7o permite ao usu\u00e1rio uma previs\u00e3o da demanda energ\u00e9tica em at\u00e9 1 hora, possibilitando a redu\u00e7\u00e3o da demanda e consequentemente reduzindo o n\u00famero de multas por infringir a norma.<\/p>\n

Por fim, a intelig\u00eancia artificial \u00e9 um ramo amplo e que possui diversas aplica\u00e7\u00f5es no setor energ\u00e9tico. Entre esses desafios, a Fox IoT busca cada vez mais integrar ao servi\u00e7o monitoramento de energia, com o objetivo de nossos clientes criarem um consumo consciente e um maior controle sobre os custos da conta de energia el\u00e9trica.<\/p>\n

Publicado por: Matheus Jacques<\/a> e Jo\u00e3o Brum<\/a><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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