Como a Enlitia, empresa portuguesa, está revolucionando a gestão de ativos de energia renovável com o uso da Inteligência Artificial

A gestão de ativos de energia renovável está a mudar rapidamente com o apoio da Inteligência Artificial. Entre os protagonistas, a portuguesa Enlitia destaca-se por transformar dados em decisões que aumentam produção, reduzem custos e preparam o setor para a próxima década.

Peu de temps ? Voici l’essentiel :

Como a Enlitia está a revolucionar a gestão de ativos renováveis com IA: impacto direto na operação

A Enlitia nasceu da área de dados e IA da Smartwatt, com experiência acumulada desde 2008, e lançou em 2023 uma plataforma dedicada à avaliação de desempenho de ativos renováveis. Em poucos anos, expandiu a presença para 12 países, colaborando com operadores como EDP Renováveis, Galp, Ventient Energy e ERG. Em 2025, o foco mantém-se claro: profissionalizar a extração de valor a partir dos dados e garantir que cada quilowatt-hora é aproveitado ao máximo.

A grande diferença está em ligar sensores, históricos e contexto meteorológico a um ecossistema de algoritmos. Isso permite comparar o que um ativo deveria produzir com o que realmente produz, identificar perdas invisíveis (suciedade, desalinhamento, sombreamento, yaw em eólicas) e recomendar intervenções com prioridade económica. Em vez de relatórios mensais que chegam tarde, as equipas recebem alertas acionáveis a tempo de evitar perda de receita.

Da origem à maturidade: do “departamento de IA” a plataforma completa

O caminho da Enlitia ilustra uma tendência: as equipas de dados deixam de ser suporte e passam a ser motor de desempenho. Separada da casa-mãe para acelerar o foco em IA, a empresa consolidou-se com uma plataforma orientada a resultados e um modelo de serviço que acompanha a rotina dos operadores, do O&M ao financeiro.

Para operadores com portfólios distribuídos, a plataforma atua como “torre de controlo” entre SCADA, CMMS e relatórios financeiros. O objetivo é simples: menos tempo a procurar problemas, mais tempo a gerar energia.

• 🔎 Visibilidade total: dashboards claros por ativo, parque e portfólio.
• 🧠 Deteção precoce: algoritmos antecipam falhas antes de se tornarem caras.
• ⚙️ Programação inteligente: manutenção feita quando agrega valor, não por calendário.
• 📈 Benchmarks internos: comparação justa entre ativos semelhantes.

Resultado prático: menos incerteza, mais energia entregue e um ciclo de decisão disciplinado por dados, sem complicações desnecessárias.

Plataforma de algoritmos para solar e eólica: da deteção de anomalias à otimização de receita

O coração da proposta da Enlitia é um conjunto de modelos que cruzam dados SCADA em alta resolução, séries meteorológicas e contexto do ativo para isolar causas de perda. A mesma infraestrutura suporta casos de uso distintos: performance solar (módulos, strings, inversores), performance eólica (pitch, yaw, curvas de potência), e também o lado comercial, onde se joga a estratégia de venda de energia.

Anomalias que contam dinheiro: exemplos que se repetem no terreno

Num parque fotovoltaico em regime de autoconsumo, uma queda de 2% na produção por sujidade pode passar despercebida durante semanas; num parque eólico, um desalinhamento de yaw reduz a captura de vento de forma persistente. Ao detetar cedo e sugerir a ação de maior retorno, a plataforma desloca recursos onde o ROI é mais alto.

• 🌬️ Yaw/pitch subótimos: correção guiada pela curva de potência esperada.
• 🔌 Inversores intermitentes: identificação por padrões de falha repetitiva.
• 🧽 Sujidade e degradação: perda relativa por string comparada ao baseline.
• 🌤️ Forecasts intradiários: ajustam despachos e manutenção ao clima real.

Mais do que “alertas”, a plataforma entrega recomendações priorizadas: o que fazer, quando e porquê. E proporciona uma trilha auditável que facilita conversas com O&M, investidores e auditorias técnicas.

Integração na rotina: do parque ao portefólio, com exemplos reais e passos práticos

Quando a tecnologia entra na rotina, é aí que se cria valor. Pense-se num “Parque Eólico do Sudoeste” com 40 MW e numa “Comunidade de Energia” num bairro de Aveiro com 120 telhados solares. Em ambos os casos, a lógica é a mesma: ligar dados, definir indicadores que importam e instituir um ritmo de decisão semanal e mensal.

Roteiro de adoção simples e sem sobressaltos

A integração com sistemas existentes (SCADA, CMMS, ERP) é feita via APIs e conetores. As equipas mantêm as suas ferramentas, mas passam a ter uma “camada” inteligente por cima. O objetivo não é substituir processos que funcionam, é torná-los mais certeiros.

• 🗺️ Mapear dados: inventariar pontos críticos (strings, turbinas, inversores).
• 🎯 Escolher KPIs: PR, disponibilidade, perdas por categoria.
• ⏱️ Ritmos: daily check de alarmes, weekly review, monthly deep-dive.
• 🧩 Governança: quem decide, quando e com base em que evidências.

Neste modelo, um gestor sabe onde atuar e porque é que determinada intervenção traz retorno. Para quem gere comunidades de energia, o mesmo se traduz em maior autoconsumo, menos retorno para a rede e faturas mais estáveis.

Para aprofundar, vale a pena ver abordagens de APM aplicadas a renováveis e cruzar com a realidade local de cada parque ou bairro energético.

Dados como ativo estratégico: qualidade, privacidade e cibersegurança no centro

Se os dados são o novo petróleo, refiná-los é obrigatório. A eficácia dos algoritmos da Enlitia depende da qualidade das medições, da sincronização temporal e da integridade dos registos. Em paralelo, a proteção da informação operacional e pessoal (em autoconsumo coletivo) é essencial para cumprir normas e manter a confiança.

Boas práticas fáceis de aplicar já

Pequenos gestos elevam a qualidade geral: calibrar sensores, verificar relógios, padronizar nomes de pontos, documentar intervenções. Quando isso acontece, os algoritmos “veem” melhor e a tomada de decisão acelera sem ruído.

• 🧭 Sincronização NTP: relógios alinhados em todos os equipamentos.
• 🧪 Checks de plausibilidade: filtros para valores fora de escala.
• 🔐 Acesso por perfis: mínimo privilégio e MFA.
• 🧾 Trilha auditável: quem alterou o quê e quando.

Em 2025, a maturidade digital mede-se pela capacidade de tornar a tecnologia invisível e segura. Quando a fundação de dados está sólida, a inteligência artificial entrega o que promete: previsibilidade, eficiência e confiança.

Ao cruzar estes cuidados com a plataforma certa, reduz-se a exposição a incidentes e aumenta-se a qualidade das decisões, tanto técnicas como económicas.

Benefícios para casas solares, edifícios e comunidades: o que pode aplicar já

Não são só os grandes parques que beneficiam. Em edifícios residenciais com fotovoltaico, bombas de calor e baterias, a mesma lógica de dados e algoritmos ajuda a otimizar consumos e prolongar a vida útil dos equipamentos. É a ponte entre conforto e eficiência, com resultados que se sentem na fatura e no dia a dia.

Aplicações práticas no seu edifício ou bairro

Ao integrar contadores inteligentes, dados de produção e padrões de uso, a priorização fica clara: consumir quando há sol, carregar baterias nos momentos certos e evitar picos. Tudo isto com alertas simples e objetivos, sem complexidade técnica para quem utiliza.

• 🏠 Autoconsumo inteligente: programar cargas (AQS, VE) em janelas de maior produção.
• 🔋 Gestão de baterias: ciclos otimizados e maior longevidade dos acumuladores.
• 🧊 HVAC eficiente: ajustar setpoints ao clima e ocupação real.
• 🤝 Comunidades de energia: partilha equitativa e transparente entre vizinhos.

Para dar o primeiro passo, basta começar pelos dados que já existem: contador bidirecional, registo do inversor e agenda de consumos. Depois, evolui-se para integrações e automações. Pequenas vitórias somam-se e tornam a transição energética mais simples e eficaz.

Se gere ativos, um bairro energético ou a energia da sua casa, a mensagem é direta: dados bem tratados + algoritmos úteis = energia mais barata, limpa e previsível. Comece por um ativo-piloto, valide ganhos e escale com método — é assim que a inovação se torna rotina com a Enlitia.

Source: expresso.pt