De acordo com pt.wedoany.com-Recentemente, a Korea Electric Power Corporation (KEPCO) começou a implementar um sistema de gestão de rede elétrica baseado em inteligência artificial, reconstruindo o modelo de previsão de demanda de energia e otimizando a operação de equipamentos elétricos avançados para melhorar a eficiência e estabilidade da rede. Espera-se que o sistema reduza os custos anuais de compra de energia em cerca de 110 bilhões de wones, aproximadamente 73,4 milhões de dólares.
O núcleo desta atualização é a transformação do modelo tradicional de previsão de demanda da KEPCO em um novo modelo baseado em IA e análise de big data. A estrutura de consumo de eletricidade na Coreia do Sul está a mudar, com a expansão de centros de dados, a popularização de veículos elétricos, a integração de energias renováveis e as diferenças de carga regionais, tornando cada vez mais difícil para os métodos de previsão antigos cobrirem as flutuações reais de consumo. O novo sistema expande a base de dados de 159 conjuntos, principalmente de áreas como Seul, Gyeonggi-do e Busan, para cerca de 95.000 pontos de dados reais em todo o país, permitindo uma análise e previsão de carga com maior granularidade.
A melhoria na precisão da previsão tem um significado técnico direto para a rede elétrica sul-coreana. Regiões como a costa leste possuem recursos de geração relativamente abundantes, mas existem restrições na infraestrutura de transmissão, e as fontes de energia de baixo custo às vezes são forçadas a reduzir a produção devido a gargalos na rede. Se o modelo de previsão de demanda com IA puder identificar com mais precisão as cargas regionais, os picos de consumo e as mudanças na produção de novas energias, poderá ajudar o sistema de despacho a organizar antecipadamente o fluxo de energia, reduzindo cortes desnecessários de geração e a substituição por fontes de alto custo.
A KEPCO estima que apenas a atualização do modelo de previsão de demanda impulsionada por IA pode aliviar a pressão de corte de produção em geradores de baixo custo na costa leste e na região de Jeolla, economizando cerca de 60 bilhões de wones por ano em custos de compra de energia. Este tipo de economia não provém da redução de consumo de um único equipamento, mas sim de previsões de demanda mais precisas, avaliação de restrições de transmissão e otimização do despacho de energia. Para o sistema elétrico, quanto menor o erro de previsão, mais fácil é aproximar os arranjos de reserva, o portfólio de compra de energia e a utilização das linhas de um estado de operação económica.
Além do modelo de previsão, a KEPCO também otimizou a operação de equipamentos elétricos avançados, como os Compensadores Síncronos Estáticos (STATCOM) em novas subestações. O STATCOM pode ajudar a rede a manter a estabilidade de tensão durante perturbações ou falhas, injetando ou absorvendo rapidamente potência reativa. A KEPCO afirma que o sistema atualizado pode restaurar a estabilidade de tensão mais rapidamente durante falhas na rede, permitindo que mais energia de baixo custo da costa leste seja transmitida para áreas de alta demanda, com uma economia adicional estimada de cerca de 50 bilhões de wones por ano.
Esta implementação demonstra que a IA está a entrar no núcleo do despacho da rede e da operação de ativos. No passado, a digitalização da rede concentrava-se mais no monitoramento remoto, coleta de medições e automação de equipamentos; à medida que tanto o lado da carga quanto o da geração se tornam mais incertos, as empresas de rede precisam estabelecer um ciclo fechado de dados em tempo real entre previsão, despacho, controle de potência reativa, gestão de fluxo de carga e resposta a falhas. O papel do sistema de IA não é substituir as regras de despacho, mas transformar dados em maior escala em resultados de previsão e sugestões de otimização utilizáveis para decisões operacionais.
No entanto, a eficácia do sistema de gestão de rede com IA ainda precisa ser compreendida em conjunto com a região real, o estado dos equipamentos e os cenários operacionais. A melhoria do modelo de previsão não significa que a mesma precisão será obtida em todos os horários e regiões, nem que os gargalos da rede possam ser resolvidos apenas por algoritmos. A construção de corredores de transmissão, a modernização de subestações, a configuração de armazenamento de energia, a resposta da demanda e os mecanismos de integração de novas energias continuam a ser condições básicas para melhorar a resiliência e a economicidade do sistema elétrico sul-coreano.
As observações subsequentes concentrar-se-ão no âmbito da implementação nacional deste sistema pela KEPCO, no desempenho do modelo de previsão em cenários de carga de centros de dados e veículos elétricos, nos efeitos de longo prazo da operação otimizada do STATCOM e se a meta de economia anual de cerca de 110 bilhões de wones se refletirá nos custos reais de compra de energia. A implementação do sistema de gestão de rede elétrica com IA pela KEPCO da Coreia do Sul indica que a construção de redes inteligentes está a avançar da digitalização do monitoramento para uma nova fase que integra previsão de demanda, otimização de equipamentos e despacho económico.
Este texto foi elaborado por Wedoany. Qualquer citação por IA deve indicar a fonte “Wedoany”. Em caso de infração ou outros problemas, informe-nos prontamente, por favor. O conteúdo será corrigido ou removido. E-mail: news@wedoany.com
