Corinex, do Canadá, e Plexigrid lançam plataforma de gêmeo digital para redes elétricas
2026-07-07 09:05
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De acordo com pt.wedoany.com-A Corinex Corp. e a Plexigrid S.L. assinaram um acordo de cooperação estratégica para lançar conjuntamente a plataforma "Corinex Plexigrid Intelligence", que opera em redes de baixa e média tensão com base em dados energéticos de alta precisão.

Logotipo da Corinex

No contexto da popularização da inteligência artificial de alto consumo energético, da aceleração da eletrificação nos setores industrial e de transportes, e do crescimento significativo de recursos energéticos distribuídos, os operadores de redes enfrentam o desafio técnico mais severo em décadas: planejar, operar e controlar em tempo real um sistema elétrico bidirecional, descentralizado e intermitente, que inclui milhões de recursos energéticos distribuídos. Resolver esse problema exige um novo nível de transparência, inteligência e controle em tempo real nas áreas de redes de baixa e média tensão, que é o objetivo central desta parceria.

Os produtos da Corinex são responsáveis por monitorar e intervir na rede física, enquanto o software da Plexigrid modela e otimiza a rede. Esta colaboração combina duas capacidades complementares, conectando dados de campo em tempo real com análises de gêmeos digitais, decisões de capacidade e medidas de flexibilidade. A solução integrada ajuda os fornecedores de energia a identificar em tempo real as condições de tensão da rede, determinar a capacidade disponível e responder quando a rede atinge seus limites.

Baseada na arquitetura de banda larga sobre linha de energia (BPL) e na capacidade de computação de borda da Corinex, a solução distribui sensoriamento, processamento e inteligência por toda a rede, permitindo que o gêmeo digital da Plexigrid obtenha informações mais ricas e precisas sobre os componentes da rede.

As redes de transmissão são modeladas e operadas em tempo real em cada nó por meio de tecnologias de medição de alta resolução, e dependem de equipes especializadas em topologia para manter uma estrutura elétrica precisa, atendendo aos requisitos de "observabilidade". No entanto, estender essa abordagem de milhares de nós de transmissão para dezenas de milhões de nós de distribuição custaria centenas de bilhões e exigiria centenas de milhares de funcionários, tornando-se inviável, resultando em 99% dos nós da rede ainda não modelados. A Plexigrid oferece uma alternativa: seu gêmeo digital, equipado com uma camada de inteligência artificial bayesiana, reconstrói a topologia elétrica e o estado da rede a partir de sistemas já existentes nos operadores (como GIS para operações de campo e AMI para faturamento), criando transparência e controle em áreas anteriormente não observadas ou apenas parcialmente observadas. No entanto, esses gêmeos digitais bayesianos não conseguem atingir a resolução temporal e a precisão dos sistemas de controle de transmissão.

A BPL da Corinex eleva o desempenho do gêmeo digital a um novo patamar ao adicionar uma camada de instrumentação e controle de baixa latência e alta resolução, complementando as informações que os operadores de rede obtêm de ativos como medidores e alimentadores. Os "Nós Inteligentes de Rede" da Corinex, instalados em linhas de baixa tensão, adicionam pontos de medição, fornecendo dados de medição física da rede mais detalhados, permitindo que o gêmeo digital tenha uma visão mais clara da carga, tensão, qualidade de energia e problemas emergentes. Em uma comparação de desempenho, ao usar medidores inteligentes PLC, a resolução temporal do gêmeo digital era de 5 a 60 minutos, com precisão estimada de cerca de 90-95%, incerteza operacional de cerca de 5-10%, margem de segurança necessária de cerca de 10-20% e utilização de ativos conservadora, em torno de 80% do limite. Com a BPL da Corinex, a resolução temporal melhora para 1 minuto, a precisão estimada atinge cerca de 99%, a incerteza operacional cai para cerca de 1%, a margem de segurança necessária é reduzida para cerca de 2%-5%, e a utilização de ativos é otimizada, aproximando-se mais do limite real.

A Corinex e a Plexigrid utilizam a BPL como base arquitetônica para a inteligência distribuída da rede, com a plataforma processando dados perto de subestações, alimentadores e ativos da rede. A inteligência de rede é integrada nas soluções de ambas as empresas, visando fornecer o melhor desempenho e benefícios para os operadores de sistemas de distribuição, apoiando a validação de dados em tempo real, análise local e alertas de anomalias. A plataforma também suporta modelagem, previsão, planejamento, relatórios e conexão com outros sistemas de serviços públicos, formando, em última análise, uma camada de inteligência distribuída que conecta as condições de campo com modelos digitais e decisões dos fornecedores de energia.

Peter Sobotka, fundador e CEO da Corinex Corp., afirmou que os fornecedores de energia precisam de uma camada de inteligência capaz de observar a rede física, entender as condições em mudança e apoiar ações rápidas; a Corinex fornece BPL, GIN e capacidades de borda, e a Plexigrid complementa isso com gêmeos digitais e funções de gerenciamento de flexibilidade, ajudando a tomar melhores decisões em capacidade, investimento e operação. Alberto Méndez, CEO e cofundador da Plexigrid, destacou que esta parceria permite que os modelos sejam construídos com base em informações de alta resolução da rede física, combinando processamento distribuído com análise avançada de rede, estabelecendo a base para planejamento, flexibilidade e operações diárias.

A Corinex Corp. fornece tecnologias para fortalecer redes de baixa e média tensão. Sua plataforma atua como uma infraestrutura digital de capacidade de rede, oferecendo às concessionárias os dados e o controle necessários para resolver gargalos, criar capacidade disponível e aproveitar ao máximo os ativos existentes. A Plexigrid desenvolve soluções de gêmeos digitais e orquestração baseadas em inteligência artificial para transparência de rede, planejamento e gerenciamento de flexibilidade, ajudando os fornecedores de energia a modelar o estado da rede, identificar gargalos, avaliar a capacidade disponível e coordenar recursos flexíveis.

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