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A revolução da Inteligência Artificial

Conheça impactos, oportunidades e experiências da tecnologia para o setor elétrico

IA no setor elétrico: apoio à previsão de demanda, clima e operação em tempo real.

IA no setor elétrico: apoio à previsão de demanda, clima e operação em tempo real.

Publicado em 2 de fevereiro de 2026 às 11h00.

Nos últimos anos, a Inteligência Artificial (IA) deixou de ser uma realidade distante para se tornar parte central das discussões sobre produtividade, inovação e energia. O setor elétrico, tradicionalmente complexo e regulado, vive hoje uma transformação acelerada impulsionada por quatro forças:

  • Mudança climática
  • Avanço das fontes renováveis
  • Digitalização
  • Necessidade crescente de resiliência da rede.

Mas por que a IA é especialmente relevante para esse setor? E por que a IA depende de um sistema elétrico confiável?

A transição energética ampliou a presença de fontes intermitentes, como solar e eólica, aumentando a incerteza na operação dos sistemas. Eventos climáticos extremos, antes raros, tornam-se mais frequentes. A demanda cresce com a eletrificação de transportes e indústrias. E consumidores passaram a atuar também como produtores, exigindo coordenação descentralizada. Nesse novo contexto, a operação e o planejamento de sistemas elétricos se tornam problemas muito mais difíceis. A IA ajuda a resolvê-los. Hoje, ela já apoia:

  • Projeções de renováveis e demanda: modelos que combinam dados históricos, de satélites e projeções climáticas estimam geração eólica, geração solar e demanda com muito mais precisão;
  • Análise de eventos extremos: soluções de simulação climática baseadas em IA produzem milhares de cenários em poucos segundos, enquanto um modelo climático tradicional pode levar horas para produzir apenas um. Isto permite explorar a chamada “cauda da distribuição”, identificando eventos raros e extremos que dificilmente seriam capturados por métodos convencionais, permitindo avaliar sua probabilidade de ocorrência e a sua evolução no tempo;

Eventos climáticos extremos têm sido cada vez mais frequentes.

  • Ferramentas híbridas com otimização: técnicas que unem programação dinâmica (base dos modelos de planejamento hidrotérmico) a métodos de reinforcement learning, aceleram simulações e permitem explorar estratégias operativas mais complexas, que combinam o conhecimento existente nos dados (históricos e operacionais) com a modelagem matemática dos componentes do sistema elétrico;
  • Automatização inteligente: assistentes baseados em IA (como chatbots especializados), que oferecem respostas contextualizadas, automatizam a criação e atualização de bases de dados e apoiam a análise de volumes massivos de resultados. Além de reduzir drasticamente o tempo gasto nessas tarefas, essas soluções minimizam erros de procedimento, o que é crítico em um setor cuja complexidade pode tornar as operações humanas suscetíveis a falhas.

A utilização de IA teve um aumento de 163,2% em 2024, segundo o IBGE.

Por outro lado, a IA também precisa do setor elétrico. O crescimento explosivo de data centers e modelos generativos demanda uma quantidade crescente de energia, necessitando de expansão de geração e transmissão com resiliência e confiabilidade. A IA só prospera plenamente se o sistema elétrico for capaz de atendê-la de maneira limpa e confiável. Essa relação simbiótica, com a IA ajudando a modernizar o setor elétrico, e o setor elétrico sustentando o avanço da IA, definirá a próxima década da transição energética.

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