Os conceitos de eficiência energética e sustentabilidade não são um assunto trivial nos últimos tempos.

 

Na verdade, o tema tem ganhado cada vez mais destaque, tanto pelas questões ambientais, como pelas implicações económicas. Além disso, sabemos que o setor de energia também tem passado por grandes mudanças com o surgimento de tecnologias relacionadas com os veículos elétricos ou ainda com a domótica instalada nas residências. 

 

A tudo isto devemos acrescentar a mudança de paradigma provocada pela Covid-19, que nos tornou mais dependentes da rede elétrica devido ao teletrabalho, formação online e acesso remoto a diferentes serviços, e pela própria guerra que decorre na Ucrânia, que tem agitado com intensidade o setor da energia. 

 

O tema da sustentabilidade também não passou despercebido na União Europeia, que começa a tomar uma atitude mais determinada sobre este aspecto. Um exemplo disso é o compromisso com o Green Deal como mecanismo de trabalho contra as mudanças climáticas e as altas emissões.

 

Neste contexto, e tendo em conta que (como já por várias vezes referimos) vivemos na era dos dados, a recolha e o processamento de dados são vitais para desenvolver modelos que apoiem na gestão sustentável.

 

É claro que, como na maioria dos casos em que existem grandes quantidades de dados envolvidos, a Inteligência Artificial assume um papel de liderança. É nas suas aplicações mais significativas no campo da eficiência energética e sustentabilidade que nos focamos neste artigo.

 

Aplicações da Inteligência Artificial no campo da eficiência energética e sustentabilidade

 

Gestão de resíduos

Nas últimas décadas, temos assistido a um rápido crescimento populacional e da urbanização. Este crescimento, por sua vez, trouxe consigo um aumento da produção de resíduos. O desenvolvimento de serviços de recolha eficientes e sustentáveis ​​tornou-se, assim, um dos temas prioritários neste campo.

 

Ao mesmo tempo, o surgimento da Internet das Coisas (IoT) tornou possível ter conectividade praticamente absoluta com todos os tipos de dispositivos. Quando falamos de mobiliário urbano, referimo-nos também aos sensores que possibilitam a recolha de dados em tempo real deste tipo de elementos.

 

Graças à disponibilidade desses dados e ferramentas como Investigação Operacional e Machine Learning, podemos desenvolver um sistema de recolha de resíduos que permite:

 

  • Seguir as rotas de recolha ideais que evitem deslocações desnecessárias que levam a uma maior poluição e consumo de combustível.
  • Uma atenção detalhada nos pontos que estão cheios ou quase no limite da sua capacidade, o que permite manter os níveis ideais de saúde em todos os momentos.
  • Informar o cidadão sobre o estado dos contentores e os horários de recolha agendados.

 

Domótica e edificação

A IoT, que também contribuiu para o avanço em termos da acessibilidade de dados, permite-nos ainda traçar planos de construção sustentáveis e que incluem sensores em contadores, eletrodomésticos e outros elementos dos edifícios modernos que nos permitem obter medições em tempo real e que nutrem os algoritmos baseados na Inteligência Artificial. Através destes algoritmos, conseguimos prever a procura, gerir as cargas controláveis ​​e otimizar a gestão das unidades renováveis ​​instaladas nestes edifícios, conseguindo assim um consumo energético praticamente nulo.

 

Paralelamente, a domótica e o controlo dos diferentes dispositivos permitem que os próprios proprietários tenham acesso remoto e em streaming à informação destes elementos. Graças a isso, o utilizador tem maior consciência de quão ideal está a ser a utilização dos seus dispositivos ao nível energético e económico e é capaz de tomar decisões mais informadas com base nessa informação.

 

Deteção de fraude elétrica

O acesso ao histórico de consumo dos clientes permite que as empresas de eletricidade e gás detetem irregularidades ou fraudes, tanto no seu próprio consumo como nas instalações dos seus clientes. Para tal, esta informação é complementada com outras variáveis ​​como a localização do contador de luz, o tipo de habitação, tipo de fatura, etc. Toda essa informação, uma vez processada, permite o desenvolvimento de modelos de machine learning controlados que detetem as irregularidades mencionadas.

 

Além disso, o estudo destes dados fornece informações úteis para encontrar comportamentos anormais, como por exemplo, em eletrodomésticos, mediante padrões de pico de consumo, estudo dos horários habituais de alto e baixo consumo, entre outros.

 

Veículos elétricos

Sem dúvida, os veículos são um dos principais beneficiados nesta era dos dados. As suas aplicações são tão importantes como marcantes, pois tanto a condução autónoma, como a substituição de carros que necessitam de combustíveis fósseis por aqueles movidos a eletricidade parecem ser uma questão de importância e repercussão capital nos próximos anos.

 

Estando o desenvolvimento de veículos elétricos já bastante avançado, o verdadeiro desafio agora está na integração desse tipo de veículo nas cidades. Nesse sentido, a Inteligência Artificial, de mãos dadas com outras tecnologias de ponta como Blockchain, são cruciais e ajudam-nos no seguinte:

 

 

  • Passaporte digital. O identificador do carro preserva de forma digital informações relacionadas com quilometragem, acidentes ocorridos, tipos de condução, inspeções técnicas, etc. Além disso, usando um sistema como o  Blockchain podemos evitar burlas na compra e venda de veículos, tal como a falsa quilometragem real do carro.

 

  • Otimização da rede de distribuição. O aumento de veículos elétricos têm um forte impacto na rede de distribuição de energia. Consequentemente, é necessário criar uma plataforma que permita aos operadores de pontos de carregamento gerir de forma eficaz os pedidos de carregamento de todos os veículos e garantir que as suas necessidades são satisfeitas sem exceder a capacidade da rede de distribuição. Uma vez que o utilizador do carro proporciona o carregamento e o tempo máximo de carregamento, a flexibilidade de carregamento do veículo é determinada e utilizada através do carregamento inteligente para conseguir uma rede estável. 

 

Todos os casos de uso mencionados têm um denominador comum: criar ambientes sustentáveis, económicos, sociais e ambientais. Com todos estes fatores unidos, podemos falar diretamente de Smart Cities ou cidades inteligentes. Tendo em conta a gravidade dos problemas que as Smart Cities vêm resolver, parece óbvio que o seu desenvolvimento, embora iminente, é prioritário.