A transição energética da Grã-Bretanha entrou numa nova fase. As inovações em IA e o consumo de energia dos data centers estão levando a demanda a novos níveis.
O desafio já não é apenas substituir os combustíveis fósseis por energias renováveis. Trata-se de reestruturar sistemas inteiros para equilibrar a crescente procura digital com as metas de emissões.
Diretor de Produto e Tecnologia da Wood Mackenzie.
Este boom está impulsionando a economia digital. Também expõe vulnerabilidades críticas na rede elétrica. Para sustentar este crescimento, a infraestrutura energética deve tornar-se inteligente e a IA é a única ferramenta capaz de gerir a complexidade que cria.
A escala da ascensão
Um único data center baseado em IA pode consumir tanta eletricidade quanto 100.000 residências. Uma pesquisa da Wood Mackenzie descobriu que a demanda global de energia para data centers atingirá 700 TWh em 2025, mais do que a dos veículos elétricos. Até 2050, os centros de dados poderão consumir 3.500 TWh, o equivalente à atual procura de energia da Índia e do Médio Oriente.
Juntamente com a aceleração da adoção da nuvem e da IA, estas cargas concentradas criam picos e ondulações locais nas redes nacionais, expondo a fragilidade da rede.
O oeste de Londres sentiu a pressão em 2022. O espaço da rede estava esgotado. Projetos habitacionais foram adiados. Os desenvolvedores tiveram que repensar os cronogramas. Restrições semelhantes estão surgindo perto de rotas de fibra e grandes subestações, onde instalações de hiperescala estão agrupadas para obter vantagens de conectividade.
Esses locais exigem explosões de energia intensas e imprevisíveis que os modelos de planejamento legados não foram projetados para suportar.
Nossa rede está cada vez mais interligada, cada vez mais renovável e exposta a cargas concentradas em data centers de hiperescala. Quando o planejamento determinístico atende realidades não lineares, a margem de erro é reduzida.
Um único erro de cálculo pode repercutir-se através das fronteiras e dos mercados, transformando um erro local numa crise nacional.
Por que o planejamento energético tradicional falha
Durante décadas, o planejamento da rede baseou-se em modelos lineares e atualizações periódicas. Esta abordagem funcionou quando a procura era previsível e a produção de electricidade era centralizada. Hoje, o sistema é mais complexo. Os recursos energéticos distribuídos, as cargas flexíveis e o aumento do consumo dos data centers alteraram estas suposições.
As ferramentas básicas de previsão ainda dependem de entradas manuais e cenários estáticos. Eles não conseguem acompanhar um ambiente definido por energias renováveis, estratégias complexas de baterias e mudanças repentinas de topologia. Os operadores ficam com medidas reativas que muitas vezes não conseguem evitar interrupções.
IA como solução
A própria tecnologia que impulsiona a procura também pode ajudar a resolver o problema. A IA permite previsões mais inteligentes, modelagem de cenários e balanceamento de carga autônomo. Os sistemas de inteligência híbrida combinam modelos de engenharia e aprendizagem automática para otimizar a volatilidade dos preços, alterações de carga e congestionamentos.
Algoritmos avançados processam milhões de pontos de dados por segundo, transformando movimentos precisos na rede em informações acionáveis. Os Gráficos de Conhecimento (sistemas que mapeiam relações entre diferentes fontes de dados) conectam conjuntos de dados anteriormente isolados em petróleo, gás, energia e energia renovável.
Isso permite que a IA compreenda a causalidade em todo o sistema. Por exemplo, se os envios de GNL sofrerem atrasos, o sistema pode desencadear automaticamente ajustes na produção de energia.
Exemplos em ação
As soluções baseadas em IA estão remodelando as operações de rede:
As Centrais de Energia Virtuais (VPPs) agrupam baterias, agregam baterias, EVs e painéis solares em unidades despacháveis. Em vez de funcionarem como activos isolados, estes recursos trabalham em conjunto para equilibrar a oferta e a procura e aliviar as restrições da rede.
Os data centers de hiperescala estão transferindo cargas de computação sem latência entre regiões durante períodos de estresse. Eles apoiam ativamente a estabilidade da rede em vez de agirem como consumidores passivos.
A visibilidade em tempo real vem de sensores de campo instalados próximos às linhas de transmissão. Esses sensores detectam mudanças instantâneas no fluxo de eletricidade. Eles alimentam modelos de IA que orientam decisões operacionais e investimentos em infraestrutura.
A IA criativa e as ferramentas de código aberto disponibilizam esses recursos para mais jogadores. Os operadores podem fazer perguntas complexas em linguagem natural e executar centenas de cenários de modelos simultaneamente para identificar as melhores estratégias.
Esta democratização da inteligência significa que as organizações mais pequenas podem aceder a informações reservadas às empresas de serviços públicos de maior dimensão. O resultado: maior confiabilidade e eficiência em todo o sistema energético.
Da análise às decisões autônomas
Os agentes de IA estão evoluindo além da automação de tarefas simples para o raciocínio e a tomada de decisões autônomos. Eles processam dados, simulam resultados e executam ações complexas.
Eles avaliam portfólios de ativos, modelam a dinâmica do mercado e os impactos do carbono, comprimindo meses de trabalho especializado em horas. Estas capacidades permitem que as organizações antecipem disrupções antes que se tornem regulatórias, geopolíticas ou ambientais.
Já estamos vendo a liderança: as concessionárias estão implantando IA para manutenção preditiva de ativos e resposta à demanda, enquanto os hiperescaladores estão usando a “mudança espacial” para mover dinamicamente cargas de computação entre regiões geográficas, alinhando o consumo de energia com a capacidade da rede e a disponibilidade renovável.
Funcionando como consultores digitais “sempre ativos”, esses agentes de IA trabalharão constantemente nos bastidores para identificar padrões. Em vez de esperar por recomendações, alertarão proativamente as empresas sobre riscos e oportunidades emergentes, ajudando a estabilizar a rede e, ao mesmo tempo, possibilitando a próxima onda de inovação.
Isto cria uma camada de tomada de decisão inteligente e tranquila, garantindo que a infraestrutura energética seja desenvolvida em consonância com o progresso tecnológico.
O que acontece a seguir?
A transição energética é uma evolução em camadas. Os combustíveis fósseis, o hidrogénio e as energias renováveis coexistirão durante décadas. A gestão eficaz destes sistemas interligados requer inteligência integrada. Em toda a indústria, decisões de investimento no valor de milhares de milhões dependem agora desta capacidade.
Ao dimensionar estas estratégias alimentadas por IA, os operadores de energia podem transformar a volatilidade numa variável gerível, acelerar novas ligações e orquestrar sistemas complexos e não lineares, em vez de reagir a eles.
Aqueles que desenvolverem estas capacidades navegarão em mercados voláteis e acelerarão o progresso rumo a um futuro sustentável com baixas emissões de carbono. Aqueles que não o fizerem poderão descobrir que sua infraestrutura está desatualizada antes mesmo de começar a funcionar.
Apresentamos o melhor LLM.
Este artigo foi produzido como parte do canal Expert Insights da TechRadarPro, onde apresentamos as melhores e mais brilhantes mentes da indústria de tecnologia atualmente. As opiniões expressas aqui são de responsabilidade do autor e não necessariamente da TechRadarPro ou Future plc. Caso tenha interesse em participar, mais informações aqui:
