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Configuração de Turbinas Eólicas Offshore: a aplicação da Inteligência Artificial para a maximização de resultados

“As tecnologias de I.A. podem ser amplamente utilizadas para o controle das atividades de Operação e Manutenção dos parques, além de possibilitar a maximização dos resultados por parte dos empreendedores, que a partir de diversos programas conseguem extrair o melhor aproveitamento de seus projetos.”

As tecnologias de energia renovável e a transição energética têm sido aliadas na trajetória para redução das emissões de carbono. A implementação dos diferentes tipos de tecnologias de energias tem escalado patamares no horizonte da economia do mar, e as eólicas offshore são centrais no debate. Neste sentido, a capacidade instalada da tecnologia de eólica offshore tem sido ampliada em diferentes regiões globais nos últimos anos. O mundo já possui 75 GW de eólicas offshore, mas ainda existe um longo caminho para aproveitar os benefícios tecnológicos dessa fonte de energia (Gráfico 1). Desta forma, as tecnologias de inteligência artificial, internet das coisas e blockchain tem emergido, auxiliando o ganho de escala e otimização das eólicas offshore. 

Gráfico 1: Capacidade Instalada de Energia Eólica Onshore e Offshore

Fonte: GWEC – Global Wind Energy Council (2024)

A otimização de energia é fundamental para garantir a segurança eletroenergética, bem como resultados para os empreendedores das eólicas offshore. Nesse contexto, as tecnologias que envolvem inteligência artificial podem ser amplamente aplicadas para diversos fins com o objetivo final de maximizar os resultados alcançados pelas fortes rajadas de vento.

O recurso eólico offshore possui uma natureza extremamente estocástica e com ventos que podem alcançar até de 12m/s para a produção de energia elétrica. Aliado ao recurso natural do vento, há de se considerar as condições marítimas e meteorológicas que podem demandar a manutenção nos sistemas de cabeamento e demais equipamentos da sua cadeia produtiva.

Otimização das Turbinas Eólicas

O fenômeno de operação e manutenção de ativos de geração, contempla a temática de Otimização das Turbinas Eólicas. A Otimização das Turbinas Eólicas trata-se do aproveitamento e maximização do potencial para geração de energia elétrica. Essa otimização das turbinas pode ser trabalhada em alguns segmentos operacionais do setor, sendo eles: design das pás, controle do ativo, orientação das pás em tempo real, análise de dados, otimização do layout do projeto. A Figura 1 apresenta alguns dos temas que estão associados a otimização das turbinas eólicas offshore:

Figura 1: 5 Temáticas associadas a otimização das turbinas eólicas offshore

Fonte: Autores

Design de Pás e Orientação das pás em tempo real

Dessa forma, tecnologias de I.A podem ser amplamente utilizadas para o controle das atividades de Operação e Manutenção dos parques, além de possibilitar a maximização dos resultados por parte dos empreendedores, que a partir de diversos programas conseguem extrair o melhor aproveitamento de seus projetos.

O design de pás trata-se de uma área que busca desenvolver as pás das turbinas eólicas offshore e onshore, visando o melhor aproveitamento do recurso e da vida útil do equipamento. O uso de I.A. atrelado ao design de pás, busca encontrar a melhor solução que atinja o grau de eficiência estrutural e aerodinâmica dos aerogeradores. Assim, o melhor design selecionado minimiza o peso das pás sobre as estruturas das torres e permite a ampliação do desempenho em tempo real das turbinas eólicas offshore.

Controle de Ativos

O controle de ativos de energia eólica offshore refere-se ao conceito de monitorar as turbinas que estão em alto mar. Dentro desse objetivo, é possível a utilização de sensores inteligentes atrelados aos sistemas de I.A. que permitem, por exemplo, a avaliação e monitoramento contínuo das condições operacionais. Com essa supervisão, torna-se viável o ajuste do perfil de posicionamento das pás para um melhor aproveitamento do recurso energético.

Otimização de layout de projetos e Análise de Dados

Adicionalmente, a otimização de layout dos projetos é algo que pode auxiliar no desenvolvimento ao longo das etapas de estruturação de um parque eólico offshore. A otimização de layout dos projetos trata-se da posição locacional dos aerogeradores em um projeto, considerando a sua potencialidade para geração de energia elétrica.

As I.As são utilizadas para auxiliar na criação de modelagens numéricas para simulação do desempenho de parques eólicos, levando em consideração a análise de dados relacionados à dinâmica de fluidos, produção de potência e produção anual de energia. O programa Pywake é um exemplo de ferramenta open-source (código aberto) que auxilia nos estudos e análises de dados para otimização dos layouts de projetos, avaliando os modelos de déficit de efeito esteira, turbulências de esteira, desempenho dos aerogeradores e outras funcionalidades que asseguram a acurácia para o desenvolvimento das etapas do projeto.

Casos Exemplos de Turbinas Eólicas Offshore

Abaixo alguns casos que exemplificam as soluções de I.A nos segmentos de controle de ativos, design de pás, análise de dados e definição do layout.

Caso 1: Algoritmo de Controle da Potência em Parques Eólicos (CPPE)

Algoritmo operado em formato de programa criado com objetivo de melhorar a controlabilidade da produção do recurso eólico. A gestão e controle desse recurso visa respeitar as instruções emanadas do sistema de despacho central (eventualmente por contrato) recebidas por parte do operador do sistema elétrico. Para isso, são utilizados diversos parâmetros dos parques, tais como: custo de arranque das turbinas, estados da turbina (se está parada ou não), número de turbinas do parque, entre outras variáveis para a determinação de um melhor controle de despacho de potência dos parques offshore, o que permite uma maximização dos resultados.

Referência do Caso 1: Técnicas de Inteligência Artificial e Controle Adaptativo Aplicadas à Gestão de Parques Eólicos

Caso 2: Clusterização de Dados para monitoramento de falhas e condições das turbinas eólicas

O  objetivo  dessa metodologia é a realização de um estudo exploratório de dados reais de turbinas eólicas, utilizando ferramentas de IA, as quais auxiliam o agrupamento dos diferentes comportamentos de acordo com a similaridade de recursos e características dos dados. São utilizados métodos de aprendizado não supervisionado, considerando inteligências artificiais que aprendem com base em sua própria experiência na forma de tentativa e erro, com o objetivo final de agrupar os dados e classificá-los para uma possível identificação de falhas e condições das turbinas eólicas offshore.

Figura 2: Exemplo de Clusterização de Dados

Fonte: eCloud Valley (2023)

Referência do Caso 2: Análise exploratória de um conjunto de dados de turbina eólica real, usando ferramentas de IA para agrupar e classificar dados, para monitoramento de condições e detecção de falha

Caso 3: Otimização de Layouts de Parques Eólicos Offshore a partir de Modelagem matemática e Aprendizado de Máquina

Para se descobrir a melhor condição de layout de um parque eólico offshore levando em conta determinado modelo de turbina existe um intenso desafio em se localizar a melhor posição para todas as turbinas, levando em consideração as rajadas de vento e as condições marítimas. Assim, é possível utilizar modelagens matemáticas avançadas junto a modelos de Aprendizado de Máquina para determinar as melhores posições das turbinas para um parque eólico offshore.

Figura 3: Layout de um parque eólico offshore otimizado baseado na direção do vento

Fonte: Strathgen

Referência do Caso 3: Machine learning meets mathematical optimization to predict the optimal production of offshore wind parks

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