Estudo revela IA que evita apagões redirecionando eletricidade em milissegundos

Tempo de leitura: 2 minutos
Por João Silva
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Rede elétrica movida por IA prevenindo quedas de energia instantaneamente.

São PauloCientistas da Universidade do Texas em Dallas descobriram uma forma de evitar quedas de energia. Eles desenvolveram um sistema de IA capaz de redirecionar eletricidade em milissegundos. Esse sistema pode prevenir interrupções no fornecimento elétrico ao agir rapidamente, sem a necessidade de intervenção humana.

Sistema Automático de Reparação de Rede Elétrica

Pesquisadores apresentaram um sistema automatizado em um estudo publicado em 4 de junho na Nature Communications. Eles trabalharam em colaboração com engenheiros da Universidade de Buffalo, em Nova York. Este é um dos primeiros exemplos da tecnologia de "rede de autorreparação". A inteligência artificial consegue detectar e consertar, de forma autônoma, problemas como linhas de energia danificadas por tempestades.

A rede elétrica da América do Norte é um complexo e vasto sistema de redes elétricas interconectadas.

  • Linhas de transmissão
  • Linhas de distribuição
  • Instalações de geração
  • Transformadores

Essas partes transportam eletricidade das fontes de energia para os usuários. A solução dos pesquisadores pode encontrar automaticamente novos caminhos para a eletricidade antes que ocorra uma falha. O principal benefício da resposta rápida da IA é a sua agilidade. Ela consegue alterar a rota da eletricidade em microssegundos, enquanto processos controlados por humanos podem levar minutos ou até horas.

O objetivo do Dr. Jie Zhang, professor associado de engenharia mecânica na UT Dallas, é garantir a distribuição rápida de energia para a maioria dos usuários. No entanto, Zhang destacou que são necessárias mais pesquisas antes que esse sistema possa ser plenamente implementado.

Zhang e sua equipe utilizaram aprendizado de máquina para estudar o funcionamento intricado de uma rede de distribuição de energia. Eles se concentraram em aprendizado de máquina em grafos, uma abordagem que auxilia a compreender como as diferentes partes da rede estão conectadas e como a eletricidade flui através dela. A Dra. Yulia Gel, da UT Dallas, destacou que esse método também pode solucionar problemas em outros sistemas complexos, como infraestrutura crítica e ecossistemas.

O Dr. Gel explicou que analisaram maneiras de descrever claramente as conexões em sistemas de distribuição usando grafos. Ela também mencionou que o estudo deles se concentrou em combinar o layout da rede com aprendizado por reforço para lidar melhor com quedas de energia.

Pesquisadores da Universidade de Buffalo, liderados pelo Dr. Souma Chowdhury, estão aprimorando a tomada de decisões utilizando aprendizado por reforço para alcançar os melhores resultados. Se ocorrer uma interrupção de energia devido a problemas nas linhas elétricas, o sistema pode se auto-restaurar usando interruptores. Ele consegue então obter energia de fontes próximas, como painéis solares ou baterias em um campus universitário ou em uma empresa.

Roshni Anna Jacob, doutoranda em engenharia elétrica na UTD, disse que é possível usar geradores de energia para fornecer eletricidade a uma área específica. Jacob é a principal coautora do artigo.

Os pesquisadores agora se concentrarão em desenvolver tecnologias para reparar e restaurar a rede elétrica após interrupções. Este trabalho tem como objetivo tornar as redes elétricas mais robustas e confiáveis.

Esta nova tecnologia de rede é um grande avanço. Ela mostra como a IA pode ajudar na gestão e melhoria de sistemas complexos como as redes de distribuição de energia.

O estudo é publicado aqui:

http://dx.doi.org/10.1038/s41467-024-49207-y

e sua citação oficial - incluindo autores e revista - é

Roshni Anna Jacob, Steve Paul, Souma Chowdhury, Yulia R. Gel, Jie Zhang. Real-time outage management in active distribution networks using reinforcement learning over graphs. Nature Communications, 2024; 15 (1) DOI: 10.1038/s41467-024-49207-y
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