Um webinar técnico marcado para esta quarta-feira (26) de março, vai colocar em debate um dos principais desafios atuais da operação de usinas solares: a identificação de perdas de geração que não são capturadas pelos sistemas tradicionais de monitoramento.
Conduzido pela Quadrical, empresa canadense especializada em inteligência analítica para ativos de geração renovável, o encontro deve apresentar métodos avançados para detecção de perdas operacionais, além de novas abordagens voltadas à inteligência operacional em usinas de grande porte.
A discussão será conduza em inglês e parte de uma análise desenvolvida em conjunto com o Grupo GT.IA, que aponta uma mudança de paradigma no setor.
Inscrições:
https://us06web.zoom.us/webinar/register/3517736031851/WN_EkudNgKwScSWZHvdDcAQzg#/registration
Resumo
O artigo discute os limites do monitoramento tradicional e das referências baseadas em médias históricas na gestão de usinas solares, destacando como perdas invisíveis podem impactar a performance mesmo em ativos aparentemente estáveis.
A partir de exemplos técnicos e da crescente complexidade operacional, incluindo cenários com curtailment e integração com BESS, o texto propõe a evolução para modelos baseados em modelagem comportamental e Digital Twins.
O objetivo é contribuir com uma reflexão técnica sobre a transição de uma operação predominantemente reativa para uma abordagem antecipatória e orientada ao comportamento elétrico real do ativo. Trata-se de um tema alinhado ao estágio atual de maturidade do setor e às demandas por maior eficiência energética e financeira.
1. Monitoramento garante visibilidade, mas não necessariamente interpretação
O desafio deixa de ser ter todo tipo de dados disponíveis e passa a ser compreender o comportamento do empreendimento e antecipar ações.
O desafio já não está na disponibilidade de dados, mas na capacidade de interpretar o comportamento do ativo e antecipar ações.
Uma usina pode operar sem alarmes ativos, com PR dentro do esperado e relatórios mensais consistentes e, ainda assim, estar perdendo energia diariamente e, consequentemente, receita.
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Figura 1: Geração estável vs perdas invisíveis detectadas por modelagem comportamental. Fonte: GT.IA e Quadrical
Mesmo com indicadores agregados aparentemente estáveis, a comparação entre geração real e comportamento esperado do ativo permite identificar eventos elétricos distribuídos que geram perdas ao longo do tempo.
A maioria dos ativos solares já conta com monitoramento estruturado, sistemas SCADA robustos e rotinas consolidadas de operação e manutenção. A visibilidade operacional evoluiu de forma significativa.
Ainda assim, desvios sutis de comportamento elétrico continuam ocorrendo sem se manifestar como falhas evidentes. Pequenas discrepâncias entre o desempenho esperado e o comportamento real da planta podem permanecer invisíveis por longos períodos, acumulando impacto energético e financeiro relevante.
O monitoramento cumpre um papel essencial ao viabilizar o acompanhamento em tempo real, o registro histórico e a gestão de indicadores como PR, produtividade e disponibilidade.
No entanto, à medida que o volume de dados cresce, surge um novo desafio técnico: transformar informação em interpretação contextualizada do comportamento elétrico da planta.
A questão deixa de ser apenas quanto a usina gerou e passa a ser qual deveria ter sido o seu comportamento ideal sob determinadas condições operacionais. Monitoramento entrega visibilidade. Inteligência operacional exige interpretação.
2. O&M tradicional e o limite das referências baseadas em histórico
Quando médias passadas não representam o desempenho ideal presente
O modelo tradicional de O&M consolidou práticas essenciais para a confiabilidade dos ativos solares, como manutenção preventiva, inspeções periódicas e acompanhamento de indicadores contratuais.
Nos últimos anos, o setor passou a incorporar o discurso da manutenção preditiva. Em muitos casos, porém, essa predição ainda se baseia majoritariamente em análise de histórico consolidado, tendências passadas e ciclos médios estimados de falha.
Embora essas abordagens tragam organização operacional, elas nem sempre refletem o comportamento real do ativo em tempo quase real. Na prática, a operação continua sendo predominantemente reativa, ainda que mais estruturada.
Quando a referência de desempenho se apoia principalmente em médias históricas ou benchmarks agregados, dois cenários críticos podem ocorrer.
No primeiro, a usina opera dentro de limites considerados aceitáveis em relação ao projeto, mas abaixo do seu potencial técnico real. Pequenos desvios são absorvidos estatisticamente e tratados como variações normais.
No segundo, mais crítico, o desempenho já está abaixo do esperado para ativos similares ou das projeções iniciais. Ainda assim, a dificuldade em identificar a origem elétrica dos desvios leva a explicações genéricas, como variabilidade climática, degradação antecipada ou efeitos sazonais.
Sem uma modelagem dinâmica do comportamento esperado para cada condição específica de irradiância, temperatura e configuração elétrica, torna-se difícil separar efeitos externos de ineficiências internas.
Não se trata de substituir o modelo tradicional de O&M, mas de ampliá-lo. Ao incorporar camadas adicionais de inteligência analítica, a operação deixa de depender exclusivamente do histórico e passa a considerar o comportamento elétrico esperado em tempo quase real, elevando a precisão das decisões técnicas. Essa evolução amplia a capacidade das equipes de operação e manutenção, em vez de substituí-las.
3. As perdas invisíveis e o impacto acumulado
Desvios elétricos que não disparam alarmes, mas reduzem geração e receita
Em condições ideais, o comportamento elétrico de uma usina fotovoltaica pode ser estimado a partir de variáveis como irradiância, temperatura dos módulos, configuração elétrica e características dos inversores. Na prática, a dinâmica operacional é mais sensível.
Desbalanceamentos entre strings, variações térmicas não uniformes, degradação assimétrica, diferenças de impedância em conexões e perdas sistêmicas distribuídas alteram o comportamento elétrico sem necessariamente provocar falhas abruptas. Esses fenômenos permanecem dentro de limites operacionais e, por isso, não disparam alarmes.
Quando analisadas apenas por indicadores agregados ou médias históricas, essas perdas tendem a ser diluídas estatisticamente, tornando sua identificação desafiadora.
Em um caso analisado em uma planta de 25 MWp, com dados operacionais em alta resolução, a geração se manteve consistentemente entre 4% e 6% abaixo do comportamento esperado para as condições observadas. A operação seguia protocolos regulares de O&M, não havia falhas críticas registradas e os relatórios indicavam desempenho aparentemente estável.
A análise foi conduzida por meio de modelagem baseada em séries temporais e análise multivariável, considerando variáveis como irradiância, temperatura e configuração elétrica da planta. A partir dessa abordagem, foi possível estabelecer um baseline dinâmico de desempenho esperado para cada condição operacional.
Com isso, as perdas foram segmentadas em categorias distintas, como perdas por sujeira, indisponibilidade e perdas sistêmicas distribuídas ao longo do ativo.
A partir da identificação dos principais vetores de perda e da implementação de ajustes operacionais direcionados, a planta apresentou um aumento de geração de aproximadamente 8,6% no período analisado, com impacto financeiro relevante.
O ponto central não foi a identificação de uma falha isolada, mas de padrões recorrentes de desvio que não eram perceptíveis por análises baseadas exclusivamente em histórico.
Em ambientes com curtailment, essa complexidade se intensifica. A limitação externa de despacho pode mascarar ineficiências internas, dificultando a separação entre energia não gerada por restrições sistêmicas e por subperformance elétrica. Esses desvios, quando acumulados ao longo do tempo, representam uma erosão silenciosa de geração e receita
4. BESS e integração: expansão tecnológica exige maturidade analítica
Otimização real depende de modelagem integrada entre geração e armazenamento
A integração de sistemas de armazenamento por baterias (BESS) tem ganhado relevância no setor elétrico brasileiro, impulsionada por avanços regulatórios e pela necessidade de maior flexibilidade operacional.
O BESS amplia as possibilidades estratégicas dos ativos solares, permitindo deslocamento de energia, suavização de rampas, mitigação de curtailment e otimização do despacho conforme sinais econômicos. No entanto, essa integração adiciona uma nova camada de complexidade elétrica e operacional.
A partir do momento em que geração e armazenamento passam a interagir dinamicamente, a análise isolada da energia gerada deixa de ser suficiente. O desempenho do ativo passa a depender de decisões coordenadas entre produção instantânea, estado de carga das baterias, condições de rede, estratégia de despacho e previsibilidade climática.
Sem uma modelagem adequada do comportamento esperado do sistema integrado, há risco de operar o armazenamento de forma subótima, reduzir a vida útil dos ativos ou não capturar o potencial completo de otimização energética e financeira. Adicionar tecnologia, por si só, não garante eficiência.
Quando bem modelado, o conjunto geração mais armazenamento transforma restrições em oportunidade. Curtailment pode ser parcialmente convertido em estratégia de arbitragem, enquanto desvios operacionais podem ser compensados de forma mais inteligente. Nesse contexto, a gestão deixa de ser apenas operacional e passa a ser também estratégica.
Se a própria geração fotovoltaica já apresenta desafios de eficiência não totalmente capturados por modelos baseados em histórico, a integração com BESS amplia a necessidade de precisão analítica.
Adicionar armazenamento a um sistema cuja dinâmica elétrica ainda não é plenamente compreendida pode significar apenas aumentar a complexidade sem capturar o valor esperado.
A pergunta estratégica passa a ser: a usina já compreende profundamente o comportamento da sua geração antes de adicionar novas camadas tecnológicas?
5. Modelagem comportamental e Digital Twins
Da comparação histórica à representação dinâmica do ativo
À medida que a complexidade operacional aumenta, a gestão baseada exclusivamente em indicadores agregados e histórico consolidado torna-se insuficiente para antecipar desvios e suportar decisões em tempo adequado. A modelagem comportamental surge como resposta a esse cenário.
Conforme ilustrado na Figura 2, o conceito de Digital Twin refere-se à criação de uma representação digital dinâmica do ativo físico. No contexto de uma usina solar, trata-se de um modelo matemático e elétrico capaz de reproduzir o comportamento esperado da planta a partir de variáveis como irradiância, temperatura, configuração dos arranjos, características dos inversores e condições operacionais da rede.
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Figura 2: Digital Twin com representação digital dinâmica de usina solar. Fonte: GT.IA e Quadrical
Diferentemente de modelos estáticos de projeto, o Digital Twin é continuamente alimentado por dados reais e ajustado por algoritmos capazes de aprender padrões ao longo do tempo, permitindo que o modelo evolua junto com o ativo físico.
A comparação contínua entre o desempenho real e o comportamento esperado para cada condição operacional torna possível identificar anomalias antes que se consolidem como perdas estruturais, viabilizando uma atuação antecipatória.
Aplicar essa abordagem inicialmente sobre a geração fotovoltaica estabelece uma base sólida de entendimento do ativo. A partir dessa fundação, a integração com BESS deixa de ser apenas uma expansão tecnológica e passa a ser uma extensão natural de um sistema já modelado.
Nesse contexto, o armazenamento deixa de ser analisado como um elemento isolado e passa a integrar um ecossistema digital no qual geração e bateria são avaliadas de forma coordenada. A inteligência operacional deixa de ser reativa e passa a ser antecipatória.
6. Da operação reativa à inteligência antecipatória
O próximo estágio da gestão de ativos solares
O setor solar brasileiro atingiu um nível elevado de maturidade em monitoramento e estruturação de O&M. A disponibilidade de dados deixou de ser o principal desafio.
O próximo estágio de evolução está na capacidade de interpretar esses dados de forma dinâmica, contextualizada e orientada ao comportamento elétrico esperado do ativo.
Perdas invisíveis, subperformance recorrente e justificativas baseadas apenas em médias históricas tendem a se tornar cada vez menos aceitáveis em um ambiente de maior competitividade e pressão por eficiência. Ao mesmo tempo, a integração de tecnologias como BESS amplia o potencial estratégico das usinas, mas também exige maior sofisticação analítica.
Modelagem comportamental, Digital Twins e análise multivariável não substituem o monitoramento nem a O&M tradicional. Eles os fortalecem, eles ampliam a capacidade de decisão técnica baseada em evidência.
Ao incorporar inteligência antecipatória à operação, a gestão deixa de atuar predominantemente após o desvio e passa a identificar tendências antes que se consolidem como perda energética ou e erosão financeira.
A transição de monitoramento para inteligência operacional representa não apenas uma evolução tecnológica, mas um avanço na forma como os ativos solares são compreendidos, geridos e valorizados.
Em meio a estas questões, não se pode esquecer da complexidade da análise das informações apresentadas por estas plataformas, onde o nível de conhecimento técnico/operacional e interpretação dos dados apresentados é cada vez mais exigente, e se torna ainda mais relevante quando se observa o comportamento da irradiação solar cada vez mais atípica devido as mudanças climáticas que vem ocorrendo e que tendem a ser cada vez maiores.
“Vale lembrar que os dados de irradiação apresentados pelo Atlas Brasileiro de Energia Solar – 2ª edição (Pereira et al., 2017) foram estimados a partir de 17 anos de imagens de satélites e aprimoramentos constantes do modelo Brasil-SR”, disse afirmou Gerson Tiepolo, Coautor do Atlas Brasileiro de Energia Solar e sócio fundador da GT.IA
Entretanto, diante das mudanças climáticas em curso, o comportamento da irradiação pode já não reproduzir com a mesma fidelidade padrões observados no passado, reforçando a necessidade de ferramentas que permitam interpretar os dados operacionais das usinas com maior precisãoVale lembrar que os dados de irradiação apresentados pelo Atlas Brasileiro de Energia Solar – 2ª edição (Pereira et al., 2017), referência no Brasil, foi estimada a partir de 17 anos de imagens de satélites e de aprimoramentos constantes realizados pelo INPE no modelo Brasil-SR, com as estimativas validadas com dados de superfície. Entretanto face as alterações climáticas que estão ocorrendo, o comportamento dos dados de irradiação obtidos pelo modelo (ou por qualquer outro modelo internacional de referência) pode não representar mais a assertividade de comportamentos futuros que até então eram encontrados”, concluiu.
Com isto, apresenta-se ainda mais necessária a adoção de ferramentas e plataformas que possam auxiliar na correta interpretação das informações obtidas e nas ações necessárias para maximizar a produção de energia e consequentemente o retorno financeiro.
Em um setor cada vez mais competitivo, a diferença tende a estar menos na capacidade instalada e mais na capacidade de extrair o máximo desempenho de cada megawatt conectado.
Esse movimento já se consolida em mercados internacionais mais maduros há algum tempo. Esse movimento já se consolida em mercados internacionais mais maduros já à algum tempo, e começa a ganhar tração no Brasil, acompanhando a crescente sofisticação dos ativos e das exigências por eficiência operacional.
Se as perdas invisíveis continuam existindo mesmo em usinas com monitoramento avançado, a pergunta que surge é inevitável:
Como identificar e quantificar essas perdas antes que elas se acumulem ao longo dos anos de operação?
Esse será justamente o foco de um webinar que ocorrerá na próxima semana, conduzido por especialistas da Quadrical, empresa canadense especializada em inteligência analítica para ativos de geração renovável. O encontro será realizado em inglês e discutirá métodos avançados para identificação de perdas operacionais e novas abordagens de inteligência operacional aplicadas a usinas solares de grande porte.
Webinar técnico
Data: 26 de março
Idioma: inglês
Inscrições:
https://us06web.zoom.us/webinar/register/3517736031851/WN_EkudNgKwScSWZHvdDcAQzg#/registration
No fim, a questão talvez não seja se a usina está performando bem, mas quanto de energia está sendo perdida todos os dias sem que ninguém perceba.
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