INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL APLICADA À PRODUÇÃO DE ENERGIA RENOVÁVEL

Blanca Ribeiro Silva, Geraldo Henrique Neto

Resumo


Diante da crescente urgência dos desafios ambientais e da necessidade de diversificar as matrizes energéticas globais, a busca por soluções inovadoras em energias renováveis (ER) tem se intensificado. Neste contexto, a inteligência artificial (IA) surge como uma ferramenta transformadora, capaz de otimizar a eficiência, confiabilidade e sustentabilidade dos sistemas de energia limpa. Este trabalho apresenta uma revisão bibliográfica aprofundada, fundamentada na análise de artigos científicos, teses e relatórios especializados consultados em bases de dados como Google Acadêmico, IEEE Xplore, ScienceDirect, Scopus e SciELO.
O estudo teve como objetivo investigar as principais aplicações, desafios e tendências futuras da IA na produção de ER. Os resultados revelam que a IA desempenha um papel crucial na previsão de demanda e oferta energética, na otimização de recursos e na eficiência energética de sistemas híbridos solares e eólicos, e na gestão inteligente de redes elétricas (Smart Grids). Modelos de aprendizado de máquina (AM), como as RNNs (Recurrent Neural Network - Redes Neurais Recorrentes), mostraram-se particularmente eficazes para a previsão de séries temporais em contextos de alta variabilidade. Contudo, foram identificados desafios significativos, incluindo a fragmentação e falta de padronização de dados, altas demandas computacionais, riscos de segurança cibernética e questões regulatórias e éticas. Conclui-se que a IA é um catalisador fundamental para a transição energética global, promovendo maior aproveitamento de fontes limpas e contribuindo para a luta contra as mudanças climáticas. Para o avanço pleno desse potencial, são essenciais a padronização de dados, a articulação entre diversos setores e o investimento em medidas de segurança robustas.

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