Com a neutralidade climática no horizonte, as energias limpas estão a assumir um papel mais preponderante entre as empresas. Uma delas, a eólica, tem crescido significativamente: só em 2022, esta energia aumentou 14% em relação ao ano anterior, sendo superada unicamente pela solar. Portanto, uma vez alargada a implementação, este crescimento obriga a desviar a atenção para novos horizontes:

Quais são os seguintes desafios?

• Produzir energia que compita com outras soluções mais baratas ainda hoje em dia (exemplo: combustíveis fósseis).
• Assegurar uma alta disponibilidade, ainda que as condições meteorológicas sejam adversas e dificultem a geração.
• Garantir um serviço que requeira o menor suporte técnico (normalmente, os parques localizam-se em lugares remotos).

Alta disponibilidade, mesmo quando parece impossível

Se a intenção é afastar-se dos combustíveis tradicionais, mas estes continuam a ser mais baratos, qualquer falha ou paragem que dificulte a produção de energias verdes pode significar um ponto contra para os seus geradores. Além disso, ao depender de fontes naturais, a produção de energias renováveis varia em função das condições meteorológicas (mais/menos sol, pouco/demasiado vento, etc.).

Soluções como o Stratus ztC Edge permitem processar e analisar os dados de cada gerador, sem necessitar de uma ligação constante com a cloud ou um centro de dados. São equipamentos preparados para estarem in situ, com capacidade de processamento e redundância, autoproteção e autossupervisão, que reduzem drasticamente o tempo de inatividade e garantem a disponibilidade contínua.

Ficou claro que a tecnologia Edge favorece uma alta disponibilidade dos geradores. Mas como é que o faz para reduzir, além disso, as quebras de produção derivadas de avarias ou baixos rendimentos? Se qualquer interrupção para a produção de energia é prejudicial para as empresas, a posição é clara: é preciso chegar antes das paragens. Neste caso, uma correta gestão de ativos é indispensável.

O software AVEVA Predictive Analytics permite implementar estratégias de manutenção preditiva graças ao Machine Learning e à IA. A antecipação aos problemas reduz a probabilidade de sofrer avarias mais críticas nos ativos de produção e distribuição. Os operadores podem programar as tarefas de manutenção de forma proativa, calculando o momento mais ótimo para estas e de menor impacto para a produção, e antecipando-se a uma falha crítica.

A partir da informação recolhida, o software de gestão de ativos IFS Ultimo permite gerir e otimizar o ciclo de vida dos ativos. Ao proporcionar um maior controlo, conhecimento e vida útil dos ativos, o EAM reduz o tempo de paragens e melhora, por conseguinte, os serviços. Além disso, com toda a informação dos ativos centralizada no sistema, facilita a otimização dos futuros investimentos em ativos. Mais pontos a favor da disponibilidade de recursos que facilitam o caminho às empresas produtoras.