Bem-vindo de volta à nossa série sobre digitalização de operações hidrelétricas e planejamento de produção com soluções de IA personalizadas. Em Parte 1, exploramos como algoritmos avançados de IA prevêem a entrada de água em tempo real com notável precisão, otimizando a produção de energia e aumentando a eficiência ao antecipar os níveis de água e ajustar as operações. Em Parte 2, destacamos a importância de ferramentas claras de visualização de dados para aprimorar a colaboração entre as equipes, fornecendo dados acessíveis e compreensíveis, levando a uma melhor tomada de decisões e eficiência operacional.

Depois de obter, processar, analisar e visualizar todos os dados relevantes, estamos prontos para a mágica: operações hidrelétricas e planejamento de produção. Nesta parte final da série, discutiremos como a digitalização impulsiona o planejamento de produção de curto, médio e longo prazo e como os mercados de energia se tornam mais estáveis com a ajuda de soluções digitais. Também descobriremos oportunidades ocultas no planejamento de manutenção e interrupções e uniremos soluções digitais à preparação para padrões sazonais, incluindo gerenciamento de restrições sazonais e durante todo o ano. Vamos começar!

Seção 1: Otimizando o planejamento de curto, médio e longo prazo

A transição de insights preditivos para estratégias acionáveis é a essência da fase de planejamento. Envolve a integração da análise preditiva com a experiência operacional para formular planos de produção de curto, médio e longo prazo. Essa síntese de insights baseados em dados e inteligência humana aprimora os processos de tomada de decisão, apoiando operações hidrelétricas sustentáveis e eficientes. O gerenciamento bem-sucedido da água depende da flexibilidade de construção e da maximização de sua janela de manobra em relação às estratégias de despacho de água. Os operadores podem usar ferramentas digitais para automatizar tarefas de construção de flexibilidade, como redução preventiva do nível do reservatório. Onde a inteligência humana continua sendo crucial, as plataformas digitais ajudam na tomada de decisões informadas durante situações inesperadas. Aqui estão algumas funcionalidades que podem fornecer informações em tempo real sobre as equipes 24 horas por dia, 7 dias por semana.

Mercados de energia no dia a dia e no dia seguinte

Empregando metodologias de aprendizado de máquina, o processamento contínuo de dados de telemetria ao vivo e previsões meteorológicas permite o cálculo de previsões de fluxo de entrada de curto prazo para as próximas 1 a 72 horas. Dada a natureza dinâmica da telemetria da planta e dos dados meteorológicos, o cálculo agregado da previsão de fluxo de entrada é atualizado em tempo real. Esses dados servem como base para a formulação de um plano de produção personalizado para os mercados do dia seguinte, posteriormente transmitido à equipe de operações por meio de uma API, oferecendo recomendações para otimizar a flexibilidade de armazenamento e a utilização dos recursos hídricos.

Para aprimorar os insights para o planejamento da produção, os dados de previsão do preço da energia são integrados ao modelo, aumentando os conjuntos de dados existentes para o cálculo de um “valor da água”. Esse valor calculado é estrategicamente utilizado para distribuir a flexibilidade existente exclusivamente quando o potencial de maximizar o valor é identificado e para projetar o planejamento da produção em até um ano no futuro. Por fim, todas as restrições e regulamentações operacionais e ambientais, bem como interrupções manuais e janelas de manutenção, também são inseridas no algoritmo, para serem consideradas na otimização.

Planejamento de médio e longo prazo

O planejamento de produção estrategicamente correto para médio e longo prazo é orientado por métricas diferentes do planejamento de produção de curto prazo. Embora o planejamento da produção para o dia seguinte seja amplamente impulsionado pela previsão de entrada e pelos cálculos do valor da água, o planejamento da produção de médio e longo prazo, abrangendo de um mês a cinco anos no futuro, usa dados históricos de entrada para extrapolar uma entrada estimada. Eventos singulares, embora impactantes, não devem ditar o sucesso ou o fracasso de nossa produção hidrelétrica. Em vez disso, é a capacidade de otimizar e planejar a longo prazo que o diferencia. Em nossa experiência, os gestores de ativos que priorizam a otimização de longo prazo em detrimento dos ganhos de curto prazo estão mais bem equipados para enfrentar eventos singulares, como cisnes negros, sem comprometer seus objetivos gerais.

O planejamento de longo prazo é crucial para a sustentabilidade e a lucratividade das operações hidrelétricas. O HYDROGRID Insight apresenta um recurso incomparável de previsão de longo prazo que aproveita o aprendizado de máquina para digerir dados históricos e dados reais diários. Essa solução fornece previsões de fluxo de água, níveis de reservatórios e planejamento de produção com até 12 meses de antecedência. Não se trata apenas de dados; trata-se de previsões precisas que permitem uma melhor programação de manutenção, planejamento de interrupções e gerenciamento de água. Depois de eventos imprevistos, a exibição, o planejamento da produção e as previsões de entrada são recalibrados rapidamente para garantir que você esteja sempre trabalhando com os dados mais atuais e relevantes.

Serviços auxiliares

Os serviços auxiliares, essenciais para a estabilidade da rede, exigem um equilíbrio meticuloso entre a capacidade de produção e as condições do mercado. Ferramentas digitais automatizadas equipadas com recursos de cálculo em tempo real permitem que as operadoras enviem energia para mercados auxiliares com confiança. Essas decisões, guiadas por algoritmos avançados, garantem que os compromissos sejam assumidos na interseção ideal entre os níveis dos reservatórios, as previsões futuras e os preços da energia. Essa abordagem estratégica não apenas aumenta a lucratividade, mas também contribui para estabilizar as redes elétricas. O compromisso de energia com mercados auxiliares deve sempre acontecer na interseção da capacidade de produção (nível do reservatório e níveis futuros previstos) e do preço da energia.

Seção 2: Valor da água para o planejamento da produção - Decisões oportunas na encruzilhada entre negociação e operações

Seção 2: Valor da água para o planejamento da produção - Decisões oportunas na encruzilhada entre negociação e operações

Modelos heurísticos como o HIRO se destacam em ambientes cheios de incertezas. Essas estruturas robustas de tomada de decisão são projetadas para lidar com eventos previsíveis e, mais importante, se preparar para os desafios imprevistos conhecidos como “cisnes negros”. No clima global atual, não é mais uma questão de se um cisne negro atacará, mas quando.

O conceito de valor da água integra previsões de fluxo de entrada, previsões de preços de energia e restrições operacionais para determinar o uso ideal dos recursos hídricos. Essa abordagem garante que a água seja despachada quando seu valor for maximizado, alinhando-se às metas operacionais e às condições do mercado. Para os planejadores de operações, isso significa ter uma estratégia clara e baseada em dados para gerenciar os recursos hídricos de forma eficaz, minimizar o desperdício e otimizar a produção de energia.

Valor da água para comerciantes

Para os comerciantes, o modelo de valor da água fornece informações críticas sobre as condições do mercado e possíveis oportunidades de receita. Ao compreender a entrada de água projetada e seu valor calculado, os comerciantes podem tomar decisões informadas sobre quando comprometer energia no mercado. Essa abordagem estratégica aprimora a capacidade de capitalizar as condições favoráveis do mercado, mantendo a eficiência operacional.

Seção 3: Descobrindo oportunidades no planejamento de restrições, manutenção e interrupções

A manutenção preditiva usando IA permite a identificação precoce de possíveis problemas, reduzindo o risco de falhas inesperadas no equipamento. Ao analisar dados históricos e métricas operacionais em tempo real, os modelos de IA podem prever quando a manutenção é necessária, garantindo intervenções oportunas e minimizando o tempo de inatividade. Essa abordagem proativa não apenas prolonga a vida útil do equipamento, mas também melhora a eficiência operacional geral.

Benefícios dos cronogramas de manutenção proativa

A implementação de cronogramas de manutenção proativos garante que as atividades de manutenção sejam planejadas e executadas durante períodos de baixa demanda operacional, minimizando o impacto na produção. Esse planejamento estratégico leva ao uso mais eficiente dos recursos, reduzindo custos e melhorando a confiabilidade das operações hidrelétricas.

Planejamento eficiente de interrupções e gerenciamento de interrupções não planejadas

Integrar o planejamento de interrupções nas operações gerais é crucial para manter a estabilidade e a eficiência. As ferramentas digitais podem ajudar a identificar os horários ideais para interrupções planejadas, minimizando seu impacto na produção e na estabilidade do mercado. Além disso, essas ferramentas podem ajudar no gerenciamento de interrupções não planejadas, recalculando rapidamente os cronogramas e previsões de produção, garantindo que as operações possam se adaptar rapidamente a eventos inesperados.

Seção 4: Preparação de padrões sazonais e gerenciamento de restrições

Preparando-se para variações sazonais

O papel da IA na previsão de padrões de entrada sazonais é fundamental. Ao calcular padrões sazonais, dados históricos de pelo menos 12 meses e, de preferência, de pelo menos três anos, são analisados. A previsão desses padrões costumava ser feita usando modelos ingênuos que presumiam que cada temporada se parecesse com a última. Os desenvolvimentos no nível climático tornam imperativo que os gestores de energia hidrelétrica prevejam as tendências com a maior precisão possível e apliquem táticas de mitigação e resiliência. Estamos falando de inundações e/ou secas mais intensas, estações secas prolongadas, umidade flutuante do ar e mais padrões.

Estratégias para ajustar as operações com base em dados sazonais

Estratégias eficazes para ajustar as operações com base em dados sazonais envolvem o uso de insights baseados em IA para otimizar o gerenciamento de recursos hídricos. Isso inclui ajustar os níveis dos reservatórios, gerenciar as entradas e planejar a produção de energia para se alinhar às variações sazonais. Ao aproveitar ferramentas avançadas de previsão, os operadores podem garantir que suas estratégias sejam proativas e adaptáveis, reduzindo o impacto das flutuações sazonais nas operações.

Ferramentas para gerenciar restrições sazonais e anuais

O gerenciamento de restrições com soluções digitais envolve o uso de software avançado para monitorar e cumprir os requisitos regulatórios. Essas ferramentas fornecem dados e alertas em tempo real, garantindo que as operações permaneçam dentro das restrições legais e ambientais. Exemplos de casos de gerenciamento de restrições bem-sucedido destacam os benefícios da integração de soluções digitais para conformidade e eficiência.

Benefícios da integração de soluções digitais para conformidade e eficiência

A integração de soluções digitais melhora a conformidade e a eficiência operacional, fornecendo insights em tempo real, automatizando os relatórios de conformidade e otimizando o gerenciamento de recursos. Esses benefícios se traduzem em riscos operacionais reduzidos, custos mais baixos e maior sustentabilidade.

Conclusão

O gerenciamento bem-sucedido da água depende da flexibilidade de construção e da maximização de sua janela de manobra em relação às estratégias de despacho de água. Os operadores podem usar ferramentas digitais para automatizar tarefas de construção de flexibilidade, como redução preventiva do nível do reservatório. Onde a inteligência humana continua sendo crucial, as plataformas digitais ajudam na tomada de decisões informadas durante situações inesperadas. Aqui estão algumas funcionalidades que podem fornecer informações em tempo real sobre as equipes 24 horas por dia, 7 dias por semana:

Visão geral das funcionalidades de planejamento orientadas por IA

• Planejamento de produção em tempo real: As soluções digitais permitem um planejamento preciso em tempo real, otimizando o uso da água e a produção de energia.
• Planejamento de produção a longo prazo: Usando padrões e tendências sazonais derivados de dados históricos de sua planta, olhe com 12/14 meses de antecedência e planeje adequadamente.
• Cálculos do valor da água: As ferramentas de IA calculam o valor ideal da água, considerando várias condições de mercado e restrições operacionais.
• Planejamento de manutenção preditiva: As plataformas digitais preveem as necessidades de manutenção, garantindo intervenções oportunas e minimizando o tempo de inatividade.
• Gerenciamento e priorização de restrições: A IA ajuda a gerenciar e priorizar as restrições operacionais, melhorando a eficiência geral.
• Plataformas de colaboração: Essas plataformas aprimoram a comunicação e a coordenação entre os membros da equipe, levando a uma tomada de decisão mais eficaz.
• Painéis de dados em tempo real: Os painéis fornecem uma visão rápida das métricas críticas, permitindo decisões rápidas e informadas.

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Acreditamos que, ao combinar efetivamente os avanços tecnológicos com a experiência operacional, o setor hidrelétrico está bem posicionado para manter seu papel crucial no cenário de energia renovável, contribuindo para a sustentabilidade ambiental e aprimorando a eficiência operacional. O HYDROGRID Insight pode auxiliar uma estratégia de planejamento de produção sintetizando esses dados para economizar tempo. Além desses cálculos, a visão preditiva pode aprimorar a tomada de decisões humanas de duas maneiras:

1. Ele já calcula as limitações existentes do sistema de água e os fatores de melhores práticas no uso sustentável de hardware, como velocidades de rampa recomendadas e planejamento de manutenção, pontos/curvas de melhor eficiência da turbina, recomendações de operação de portões, etc.
2. Ele usa perpetuamente os dados mais recentes disponíveis, combinados com um banco de dados cada vez maior de dados históricos ao calcular uma previsão, com uma precisão que aumenta à medida que os dados históricos se acumulam.

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