A transição energética da Grã-Bretanha entrou numa nova fase. IA inovação e centro de dados o consumo de electricidade estão a empurrar a procura para novos níveis.
O desafio já não consiste apenas em substituir os combustíveis fósseis por energias renováveis. Trata-se de rearquitetar sistemas inteiros para equilibrar a crescente procura digital com os objetivos de emissões.
Diretor de Produto e Tecnologia da Wood Mackenzie.
Este aumento impulsiona a economia digital. Também expõe vulnerabilidades críticas da rede elétrica. Para sustentar esse crescimento, a energia infraestrutura deve tornar-se inteligente, e a IA é a única ferramenta capaz de gerir a própria complexidade que cria.
A escala do surto
Um único data center focado em IA pode consumir tanta eletricidade quanto 100.000 residências. A pesquisa da Wood Mackenzie descobriu que a demanda global de energia dos data centers atingirá 700 TWh em 2025, excedendo a dos VEs. Até 2050, os centros de dados poderão consumir 3.500 TWh, o equivalente à atual procura de energia da Índia e do Médio Oriente juntos.
Com nuvem adoção e aceleração da IA, essas cargas concentradas criam pontos de aperto locais e repercutem em todo o país redesexpondo a fragilidade da grade.
O oeste de Londres sentiu a pressão em 2022. O espaço da rede estava esgotado. Projetos habitacionais foram adiados. Os desenvolvedores foram forçados a repensar os cronogramas. Restrições semelhantes estão surgindo perto das principais rotas e subestações de fibra, onde instalações em hiperescala se agrupam para obter vantagens de conectividade.
Esses locais exigem picos imprevisíveis e com alta densidade de energia, para os quais os modelos de planejamento legados não foram projetados para lidar.
A nossa rede está cada vez mais interligada, cada vez mais renovável e cada vez mais exposta a cargas concentradas de data centers de hiperescala. Quando o planejamento determinístico atende a realidades não lineares, a margem de erro diminui.
Um único erro de cálculo pode repercutir-se através das fronteiras e dos mercados, transformando uma falha local numa crise nacional.
Por que o planejamento energético tradicional falha
Durante décadas, a rede planejamento contou com modelos lineares e atualizações periódicas. Essa abordagem funcionou quando a procura era previsível e a produção de energia era centralizada. Hoje, o sistema é mais complexo. Os recursos energéticos distribuídos, as cargas flexíveis e o aumento do consumo dos data centers mudaram essas suposições.
As ferramentas de previsão legadas ainda dependem de entradas manuais e cenários estáticos. Eles não conseguem acompanhar um ambiente definido por energias renováveis flutuantes, estratégias complexas de baterias e mudanças repentinas de topologia. Os operadores ficam com medidas reativas que muitas vezes não conseguem evitar perturbações.
IA como solução
A mesma tecnologia que impulsiona a procura também pode ajudar a resolver o problema. A IA permite previsões mais inteligentes, modelagem de cenários e balanceamento de carga autônomo. Os sistemas de inteligência híbrida combinam modelos de engenharia com aprendizado de máquina para otimizar a volatilidade dos preços, oscilações de carga e congestionamento.
Algoritmos avançados processam milhões de pontos de dados por segundo, transformando o movimento granular pela rede em insights acionáveis. Os Knowledge Graphs (sistemas que mapeiam relacionamentos entre fontes de dados diferentes) conectam conjuntos de dados anteriormente isolados de petróleo, gás, energia e energias renováveis.
Isso permite que a IA entenda a causalidade em todo o sistema. Por exemplo, se as remessas de GNL enfrentarem atrasos, o sistema poderá acionar automaticamente ajustes na geração de energia.
Exemplos em ação
As soluções baseadas em IA já estão remodelando as operações da rede:
Usinas de energia virtuais (VPPs) agregam baterias, agregam baterias, VEse painéis solares em unidades despacháveis. Em vez de funcionarem como activos isolados, estes recursos trabalham em conjunto para equilibrar a oferta e a procura e aliviar as restrições da rede.
Os data centers de hiperescala estão transferindo cargas de computação sensíveis à não latência entre regiões durante períodos de estresse. Apoiam ativamente a estabilidade da rede em vez de agirem como consumidores passivos.
A visibilidade em tempo real vem de sensores de campo instalados próximos às linhas de transmissão. Esses sensores detectam mudanças instantâneas no fluxo de eletricidade. Eles alimentam modelos de IA que orientam decisões operacionais e investimentos em infraestrutura.
A IA generativa e as ferramentas de código aberto tornam esses recursos acessíveis a mais jogadores. Os operadores podem fazer perguntas complexas em linguagem natural e executar centenas de modelos de cenários simultaneamente para identificar as melhores estratégias.
Esta democratização da inteligência significa que mesmo as organizações mais pequenas podem aceder a informações que antes estavam reservadas às grandes empresas de serviços públicos. O resultado: maior confiabilidade e eficiência em todo o sistema energético.
Da análise à tomada de decisão autônoma
Os agentes de IA estão evoluindo além de tarefas simples automação ao raciocínio e à tomada de decisão autónomos. Eles processam dados, simulam resultados e executam ações complexas.
Eles avaliam portfólios de ativos, modelam a dinâmica do mercado e avaliam os impactos do carbono, comprimindo meses de trabalho especializado em horas. Estas capacidades permitem que as organizações antecipem disrupções, sejam elas regulatórias, geopolíticas ou ambientais, antes que elas ocorram.
Já estamos a ver os precursores: as empresas de serviços públicos estão a implementar IA para manutenção preditiva de ativos e resposta à procura, enquanto os hiperscaladores estão a utilizar a “mudança espacial” para mover dinamicamente cargas computacionais entre geografias, alinhando o consumo de energia com a capacidade da rede e a disponibilidade renovável.
Funcionando como consultores digitais “sempre ativos”, estes agentes de IA trabalharão continuamente em segundo plano para identificar padrões. Em vez de esperar por avisos, alertarão proativamente as empresas sobre riscos e oportunidades emergentes, ajudando a estabilizar a rede e, ao mesmo tempo, possibilitando a próxima onda de inovação.
Isto cria uma camada inteligente e ininterrupta de tomada de decisões, garantindo que a infraestrutura energética evolua em sintonia com o progresso tecnológico.
O que acontece a seguir?
A transição energética é uma evolução em camadas. Os combustíveis fósseis, o hidrogénio e as energias renováveis coexistirão durante décadas. A gestão eficaz destes sistemas interligados requer inteligência integrada. Em toda a indústria, decisões de investimento no valor de milhares de milhões dependem agora desta capacidade.
Ao dimensionar estas estratégias orientadas pela IA, os operadores de energia podem transformar a volatilidade numa variável gerível, acelerar novas ligações e orquestrar sistemas complexos e não lineares, em vez de reagir a eles.
Aqueles que desenvolverem estas capacidades navegarão em mercados voláteis e acelerarão o progresso rumo a um futuro resiliente e de baixo carbono. Aqueles que não o fizerem poderão achar sua infraestrutura obsoleta antes de ser comissionada.
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