Historicamente, o sistema elétrico foi gerido a partir de soluções do lado da oferta. Quando a procura de energia aumentava, ativava-se mais produção. Este paradigma é hoje insuficiente para responder ao crescimento estrutural desta procura. A eletrificação acelerada da economia, a integração maciça de fontes renováveis de carácter intermitente e a volatilidade dos mercados tornaram evidente que atuar do lado do consumo é tão relevante como expandir a produção de energia.
É neste contexto que o conceito de flexibilidade do consumo, ou seja, do lado da procura, assume um papel nuclear. Mais do que reduzir consumos por via de medidas de eficiência energética, a flexibilidade compreende a capacidade de ajustar o momento ou a quantidade de energia consumida, em função das necessidades do sistema, da disponibilidade de produção renovável ou da variação dos preços.
A Agência Internacional de Energia (AIE) tem sido taxativa relativamente a esta mudança de paradigma. A flexibilidade do consumo é um dos pilares dos sistemas elétricos modernos, não apenas por razões ambientais e de segurança do abastecimento, mas também por configurar um fator de competitividade para as empresas.
A flexibilidade do consumo permite reduzir picos de procura, aliviar constrangimentos na rede e utilizar melhor os ativos já instalados. Segundo a AIE, seria possível, só por esta via, aumentar a eficiência global do sistema elétrico até patamares da ordem de 30%.
Num contexto de preços de energia cada vez mais dinâmicos, em particular no quadro dos contratos indexados, a flexibilidade pode constituir um importante instrumento de gestão financeira. Ajustar os consumos a períodos horários mais favoráveis pode traduzir-se em poupanças anuais relevantes, dispensando investimentos adicionais.
Contudo, apesar de amplamente reconhecido, o potencial da flexibilidade continua francamente subexplorado.
Em tese, muitos processos industriais apresentam margem de flexibilidade. É o caso da refrigeração, da compressão de ar, do carregamento de frotas elétricas ou de outras operações não críticas, que podem amiúde ser deslocadas no tempo sem impacto direto na produção. O desafio reside em usar essa flexibilidade de forma consistente num contexto real de exploração.
Uma instalação industrial pode envolver múltiplos processos, restrições operacionais, prioridades produtivas e perfis de consumo. Decidir quando ligar ou desligar cargas de forma ótima, considerando em simultâneo a variação dos preços de energia, a produção renovável local e as restrições operacionais e limitações dos equipamentos, é um desafio que rapidamente ultrapassa a capacidade de decisão humana.
A utilização da flexibilidade e a sua transformação numa vantagem competitiva dependem, em grande medida, da disponibilidade de sistemas de apoio à decisão capazes de articular múltiplas variáveis e cenários.
É neste enquadramento que a Inteligência Artificial (IA), assente na digitalização das operações, assume um papel determinante.
Por um lado, a aprendizagem automática (machine learning), um dos principais ramos da IA, permite prever os perfis de consumo e de produção. Estas previsões são essenciais para apoiar a tomada de decisões, sobretudo em ambientes de elevada complexidade operacional.
Por outro, a IA disponibiliza algoritmos de otimização capazes de abordar problemas que dificilmente seriam resolvidos por meio de regras fixas ou heurísticas simples. O escalonamento ótimo de cargas, respeitando as restrições operacionais e minimizando os custos energéticos, é um exemplo em que estas estratégias oferecem vantagens claras face a métodos convencionais.
Na prática, a combinação da aprendizagem com a otimização, em sistemas baseados em IA, permite avaliar, em tempo útil, centenas ou milhares de cenários de escalonamento, integrando preços, previsões de produção, perfis de consumo e restrições operacionais, numa escala de análise que excede largamente a capacidade humana.
Não se defende que a IA substitua a decisão humana. Reconhece-se, antes, que a crescente digitalização da cadeia de valor energética, em particular do lado do utilizador final, está a criar as condições para que as decisões de consumo sejam tomadas de forma mais apoiada e informada. A Inteligência Artificial é, assim, uma ferramenta inultrapassável para explorar o potencial de flexibilidade existente na indústria e o traduzir numa vantagem competitiva, com impacto económico tangível, num contexto energético cada vez mais complexo, mas também rico em oportunidades.
