Delfos Energy, empresa de software e serviços para o gerenciamento avançado de ativos de energia renovável, e Tempo OK, empresa especializada em previsão meteorológica, lançaram em parceria o e-book “Guia de Performance e Predição de Falhas em Energias Renováveis”, voltado a profissionais, operadores e empresas do setor elétrico. O material disponível online de forma gratuita, oferece uma visão prática e embasada sobre como prever falhas, otimizar a operação de ativos solares e reduzir riscos operacionais.
Como funciona o e-book?
Com base em estudos de caso e aplicações reais, o guia mostra como a combinação de inteligência artificial, machine learning e modelagem climática de alta resolução já está transformando a forma como as usinas operam, de forma mais eficiente, segura e previsível.
“Abordamos desde as principais causas de falhas operacionais até as soluções tecnológicas mais avançadas disponíveis no mercado. É um conteúdo feito para apoiar a tomada de decisão técnica com base em dados reais”, afirma João Hackerott, CEO da Tempo OK, principal consultoria meteorológica do país.
Análise operacional e manutenção preditiva
No guia, a Delfos Energy é responsável pela análise de dados operacionais e pela manutenção preditiva dos ativos, enquanto a Tempo OK complementa essa atuação com modelos meteorológicos desenvolvidos especialmente para as particularidades do território brasileiro.
Crescimento da energia solar no Brasil
Segundo o Plano de Operação Energética do ONS, a energia solar já representa a segunda maior fonte de capacidade instalada no Sistema Interligado Nacional (SIN). Em dezembro de 2024, a participação conjunta da geração solar centralizada e distribuída (MMGD) chegou a 22,2% e a previsão é que esse número ultrapasse 33% até 2029. Esse avanço, no entanto, vem acompanhado de novos desafios.
Por depender diretamente de fatores como radiação solar e estabilidade atmosférica, a geração solar é especialmente sensível em cenários de eventos climáticos extremos. “Uma onda de calor intensa pode comprometer a eficiência dos painéis ou causar falhas em sensores”, explica Hackerott.
Em 2024, o Centro Nacional de Monitoramento e Alertas de Desastres Naturais (Cemaden) emitiu 3.620 alertas, dos quais cerca de 53% foram de riscos geológicos e 47% de riscos hidrológicos, números que reforçam a necessidade de previsão climática mais precisa para o setor elétrico.
Neste contexto, a aplicação de IA e machine learning se torna estratégica. As tecnologias permitem prever falhas em equipamentos críticos, como inversores e sensores solares, com base em padrões operacionais. Isso possibilita respostas em tempo real, redução de downtime e otimização da manutenção.
“A integração da inteligência artificial à operação das usinas se consolida como fator essencial para elevar a eficiência e a competitividade do setor de energia fotovoltaica”, afirma Guilherme Studart cofundador e CEO da Delfos Energy.
Acesso para baixar o e-book: ttps://resources.delfos.energy/guia-delfos-tempook-solar