A inteligência artificial (IA) tem o potencial para transformar diversos setores da sociedade, e a geração e o consumo de energia renovável não são exceções.

A energia renovável é gerada a partir de fontes naturais como o sol e o vento que são recursos inesgotáveis e mesmo assim a produção e o consumo dessa energia apresentam desafios, por exemplo a geração de energia solar e eólica depende de condições climáticas, podendo resultar em variações na produção de energia.

Então nesse momento entram as soluções baseadas em tecnologias inteligentes, que podem prever as condições climáticas e ajustar a geração de energia conforme necessário, por exemplo, se a previsão indicar pouco sol no dia seguinte, esses sistemas podem otimizar a produção de energia solar para maximizar sua eficiência.

Para otimizar o consumo, a implementação dessa tecnologia que pode aprender com padrões de uso e ajustar o consumo automaticamente, é uma alternativa que reduz desperdícios, aumentando assim, a eficiência no uso de energia.

Existem diversas maneiras de otimizar a geração de energia renovável, uma delas é a previsão climática, com sistemas inteligentes que podem processar dados históricos e atuais para prever as condições futuras, essa tecnologia ajuda os produtores de energia a planejarem a produção e potencializarem sua eficiência.

Através da análise de dados dos sistemas de geração, também é possível antecipar necessidades de revisão com a manutenção preventiva, evitando falhas nos equipamentos e garantindo que a geração de energia não seja interrompida.

Também é possível otimizar o consumo de energia com o uso de aprendizado de máquina, que é uma técnica que permite que os sistemas aprendam com a experiência, por exemplo, essa tecnologia pode identificar os padrões de consumo em uma residência e ajustar o uso de energia de forma inteligente, como desligar luzes automaticamente quando não há ninguém em casa ou ajustar o termostato conforme a temperatura externa.

Essas soluções gerenciam a demanda de energia de forma mais eficiente durante picos de consumo, reduzindo assim, o uso de energia em áreas específicas, evitando sobrecarga na rede elétrica.