Até poucos anos atrás, milhões de pessoas em áreas rurais da Índia não tinham acesso confiável à eletricidade, segundo um relatório do Banco Mundial (link fora do ibm.com). Não havia uma única razão para a falta de eletrificação. Em vez disso, era uma combinação de questões — infraestrutura envelhecida, ineficiências de distribuição, uma população em constante crescimento e uma lacuna implacável entre oferta e demanda — que deixava as casas no escuro.
Para combater esse problema, a Índia lançou seu programa 24/7 Power For All em 2016, com o objetivo de fornecer a todas as residências, empresas e outras entidades consumidoras de eletricidade acesso ininterrupto à energia. Como uma iniciativa conjunta entre os governos central e estadual, o programa também impôs novas e rigorosas regulamentações relacionadas à oferta e demanda de energia.
Rachit Kumar Agarwal é o Sócio-Gerente da Mercados Energy Markets India Private Limited, Índia (Mercados EMI), uma firma de consultoria especializada em soluções para o setor de energia. Ele relembra o desafio: “Os estados tinham que adquirir energia antecipadamente. Isso significava que eles precisavam saber exatamente quanto de energia era necessário todos os dias, a cada hora e em blocos de tempo de 15 minutos. Era um problema.”
Para os governos estaduais, a chave para equilibrar a oferta é prever com precisão a demanda. Mas, até recentemente, os funcionários calculavam as previsões manualmente usando planilhas. Eles analisavam anos de dados históricos de demanda, mas os cálculos estavam errados. As previsões eram muito altas ou muito baixas. Sem precisão, as empresas de distribuição compravam energia demais, levando ao desperdício, ou energia de menos, contribuindo para perdas financeiras.
Previsões aprimoradas
Preveem a demanda de eletricidade com margens de erro de 1,8% a 6% em comparação com 10% a 15% no passado
Resultados aprimorados
Frequência de atualizações meteorológicas de 15 minutos para sete horas
O problema só se tornou mais complicado quando o regulador de eletricidade da Índia, a Comissão Regulatória Central de Eletricidade (CERC), estreitou a faixa de frequência operacional para a rede nacional para o intervalo de 49,9 hertz a 50,05 hertz. “Para manter a frequência dentro desta faixa, os fornecedores de serviços públicos têm que estimar com precisão a demanda”, explica Sr. Agarwal, “e então retirar a quantidade exata de energia com base nessa demanda. Se você retirar menos ou mais do que o necessário, pode haver penalidades.
“O ponto principal é que você tem que saber quanto de energia vai consumir para comprar apenas o necessário.”
No início de 2020, os estados de Uttar Pradesh e Bihar, localizados em uma região de verões extremos e invernos e com algumas das maiores bases de consumidores na Índia, recorreram à Mercados EMI em busca de ajuda. Além de procurar uma solução que integrasse IA no processo de previsão, os oficiais queriam entender melhor todos os fatores que impactam a demanda — não apenas dados históricos.
Acontece que prever o consumo de energia tem muito a ver com o clima.
“O que saiu de nossas discussões detalhadas com os fornecedores de serviços públicos ao longo de seis meses foi que dados meteorológicos precisos desempenham um papel muito importante na previsão da demanda”, relembra Sr. Agarwal. Com novos insights, a Mercados EMI criou uma solução de previsão de demanda baseada em IA — jouleOS — com base nos Serviços de dados ambientais, com origem na The Weather Company, uma empresa IBM. A tecnologia ajuda os meteorologistas a prever os requisitos de energia para o dia seguinte.
Desde então, a solução da IBM foi ampliada. Agora, as organizações podem acessar APIs de Dados Meteorológicos por meio do IBM Environmental Intelligence Suite, um pacote de aplicações que combina e integra APIs de dados da The Weather Company com análises geoespaciais, dashboards para visualização e recursos de alerta.
Para construir sua solução de previsão, a Mercados EMI primeiro desenvolveu um modelo para entender precisamente a demanda. O modelo combinou os dados históricos de demanda do Estado com dados históricos de padrões meteorológicos do pacote de dados History on Demand da The Weather Company.
“Já tínhamos os dados de demanda dos anos anteriores. Exigíamos padrões meteorológicos históricos", acrescenta o Sr. Agarwal. “Então, por exemplo, se a demanda é de 5.000 megawatts em um determinado instante, quais eram os parâmetros meteorológicos naquele instante? E quando os parâmetros meteorológicos mudavam, como a demanda mudava?”
Para responder a essas perguntas e, finalmente, atender aos requisitos de resolução de dados do governo, a Mercados EMI aplicou os motores de previsão da The Weather Company Enhanced Forecast Data e da plataforma IBM Environmental Intelligence Suite. "Os dados meteorológicos são onde obtivemos imensa ajuda da IBM", acrescenta o Sr. Agarwal. "Não nos forneceu apenas o retorno em termos de tempo — a cada hora e em intervalos de 15 minutos por até sete horas — mas também em um raio geográfico de 500 x 500 metros." As previsões de 15 minutos representam uma melhoria significativa: anteriormente, os Estados dependiam de dados meteorológicos com um intervalo de tempo de três horas de bancos de dados de código aberto publicamente disponíveis.
Os modelos, combinados com o motor de IA proprietário da Mercados EMI, ajudam as empresas de distribuição a prever melhor a demanda de eletricidade um dia antes. A Mercados EMI agora oferece sua tecnologia jouleOS sob seu pacote de soluções Power Portfolio Optimization.
Hoje, ambos os Estados de Uttar Pradesh e Bihar usam o sistema, com Madhya Pradesh e um Estado no sul da Índia prestes a usar.
A precisão das previsões de demanda do Estado melhorou quase imediatamente. Quando o processo era manual, as margens de erro eram de 10% a 15%. Com os dados meteorológicos da IBM como um input chave, a Mercados EMI alcançou uma taxa de erro inicial de apenas 5% a 6%. Em alguns dias, é tão baixa quanto 1,8%, o que equivale a uma taxa de precisão de 98,2%.
Sr. Agarwal aponta os dados meteorológicos como o sucesso da solução. “Temos outros inputs, como feriados, dias especiais e domingos. Mas é predominantemente o clima — os coeficientes da equação de demanda mostraram que o clima desempenha um papel muito importante na previsão.”
Além da previsão de demanda para o dia seguinte, a Mercados EMI usa dados meteorológicos da The Weather Company para previsão de demanda em tempo real. O mercado em tempo real foi lançado pelas bolsas de energia na Índia em junho de 2020 para negociar energia alguns blocos de tempo antes. Em resposta, a Mercados EMI implementou com sucesso o primeiro motor de mercado em tempo real da Índia para a Uttar Pradesh Power Corporation em janeiro de 2021. O motor ajuda as empresas de distribuição em Uttar Pradesh a prever a demanda em horários específicos de entrega e a comprar e vender eletricidade no mercado em tempo real.
"Isso significa que, se às 10:17h eu quiser prever a demanda às 14:00h, eu posso”, conclui Sr. Agarwal. "É uma previsão de demanda em um nível granular, até sete horas no futuro, com precisão muito nítida. Esta será uma solução inédita na Índia e citamos a IBM como nossa fonte meteorológica, oficialmente.”
A Mercados EMIExternal Link (link fora de ibm.com) é uma empresa de consultoria de renome internacional que se especializa em soluções para os setores de eletricidade, óleo e gás e energia renovável. Seus serviços e experiência abrangem as áreas de design de mercado de energia, previsão de demanda, otimização de portfólio de energia, política e regulamentação, gerenciamento de utilidades, simulação de mercados, estratégia de negócios e modelagem de rede. Mercados EMI foi fundada em 2008.
Notas de rodapé
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Produzido nos Estados Unidos da América, Janeiro de 2021.
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