A gestão de ativos de energia renovável está mudando rapidamente com o apoio da Inteligência Artificial. Entre os protagonistas, a portuguesa Enlitia se destaca por transformar dados em decisões que aumentam a produção, reduzem custos e preparam o setor para a próxima década.
Pouco tempo? Aqui está o essencial:
| ✅ Pontos-chave ⚡ | Benefício direto para você 🧭 |
|---|---|
| ✅ Ecossistema de algoritmos para solar e eólica | Mais energia por ativo, menos tempo perdido ⏱️ |
| ✅ Monitoramento + detecção precoce de falhas | Menos paradas, manutenção quando é realmente preciso 🛠️ |
| ✅ Previsões e otimização baseadas em dados reais | Planejamento mais preciso e melhor preço de venda 💶 |
| ✅ Integração fácil com sistemas SCADA/ERP | Sem recomeçar do zero: aproveita-se o que já existe 🔗 |
Como a Enlitia está revolucionando 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 permanece 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 conectar 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 (sujeira, desalinhamento, sombreamento, yaw em eólicas) e recomendar intervenções com prioridade econômica. Em vez de relatórios mensais que chegam tarde, as equipes 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 equipes 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 controle” entre SCADA, CMMS e relatórios financeiros. O objetivo é simples: menos tempo procurando problemas, mais tempo gerando energia.
- 🔎 Visibilidade total: dashboards claros por ativo, parque e portfólio.
- 🧠 Detecção 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.
| Situação | Antes (sem IA) 😕 | Depois (com Enlitia) 🚀 |
|---|---|---|
| Perdas por sujeira | Detecção sazonal, limpeza tardia | Alarmes por degradação de curva I‑V e planejamento ótimo |
| Falhas em inversores | Paradas prolongadas até visita técnica | Alertas de anomalia e intervenção dirigida |
| Previsão de produção | Estimativas genéricas | Previsões calibradas por ativo e localização |
| Relatórios | Excel manual e tardio | KPIs automáticos e relatórios auditáveis |
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 detecção 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 sujeira pode passar despercebida durante semanas; num parque eólico, um desalinhamento de yaw reduz a captura de vento de forma persistente. Ao detectar 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.
- 🧽 Sujeira e degradação: perda relativa por string comparada ao baseline.
- 🌤️ Previsões intradiárias: ajustam despachos e manutenção ao clima real.
| Use case 🤖 | Dados usados 📊 | Ganho típico 💡 |
|---|---|---|
| Detecção de sujeira | SCADA por string, irradiância | +1% a +3% produção média |
| Otimização de yaw | Vento, potência, curva esperada | +0,5% a +2% em eólica |
| Saúde de inversores | Alarmes, padrões on/off | -20% tempo de parada |
| Previsão intradiária | Nowcast + histórico local | Melhor preço e despacho ⚖️ |
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 portfólio, com exemplos reais e passos práticos
Quando a tecnologia entra na rotina, é aí que se cria valor. Pense em um “Parque Eólico do Sudoeste” com 40 MW e em uma “Comunidade de Energia” em um bairro de Aveiro com 120 telhados solares. Em ambos os casos, a lógica é a mesma: conectar 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 conectores. As equipes mantêm 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.
| Etapa | O que muda na prática 🔧 | Tempo típico ⌛ |
|---|---|---|
| Onboarding | Conexão a SCADA/CMMS e validação de dados | 1–3 semanas |
| Primeiras detecções | Alertas de anomalia e quick wins | 2–4 semanas |
| Rotina de melhoria | Backlog de ações priorizadas por ROI | Mensal |
| Escala | Benchmark entre ativos e contratos | Trimestral |
Neste modelo, um gestor sabe onde atuar e por que determinada intervenção traz retorno. Para quem gerencia 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 registros. 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.
| Risco | Consequência 😬 | Controle recomendado 🛡️ |
|---|---|---|
| Dados desalinhados | Alertas falsos, decisões erradas | Validação automática + relógios sincronizados |
| Credenciais fracas | Intrusão e fuga de dados | MFA, gestão de segredos e RBAC |
| Documentação incompleta | Perda de contexto operacional | Registro sistemático no CMMS |
| Dados pessoais em CE | Risco legal e reputacional | Anonimização e consentimento informado |
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 econômicas.
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 isso 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.
| Cenário | Sem inteligência 😴 | Com IA aplicada 🤖 |
|---|---|---|
| Casa com FV + bateria | Carregamentos ao acaso, ciclos desgastantes | Carregamento alinhado ao sol e ao preço horário |
| Prédio com bombas de calor | Setpoints fixos e desperdício | Ajustes dinâmicos por ocupação e clima |
| Comunidade de energia | Partilha opaca e conflitos | Regras claras, métricas comuns e dashboard |
| Manutenção | Assistência reativa e cara | Manutenção preditiva e visitas cirúrgicas |
Para dar o primeiro passo, basta começar pelos dados que já existem: contador bidirecional, registro 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 você gerencia 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.
Fonte: expresso.pt
