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Best Future of Intelligence Project e Best Energy Utilities Project Predictive Grid da EDP Distribuição
Os fenómenos atmosféricos adversos são uma das principais ocorrências de incidentes nas redes de distribuição de energia podendo afetar 6 milhões de clientes em Portugal. Perante a necessidade de antecipar estes fenómenos e assegurar tempos de resposta a estes incidentes causados na rede, a EDP Distribuição desenvolveu modelos de analítica avançada com recurso a machine learning com o objetivo de prever o nível de severidade por zona geográfica destes fenómenos na rede que é o predictive grid.
Este é um projeto de inteligência artificial de previsão do nível de severidade por zona geográfica, do impacto de fenómenos atmosféricos na rede, tendo por base a previsão meteorológica e as características da infraestrutura elétrica.
"Estes fenómenos sempre ocorreram, mas as alterações climáticas trazem cada vez mais novos desafios nesta matéria quer pela sua dimensão, pelo número, quer pelo efeito de destrutivo dos", disse Ferreira Pinto, direção de Gestão e Operações de Sistemas.
Pioneiro mundial
Os modelos desenvolvidos com base na inteligência artificial têm em conta variáveis como as previsões meteorológicas, as características técnicas das redes de distribuição e a infraestrutura elétrica, e o ambiente envolvente, como a vegetação envolvente e a proximidade de cursos da água.
É um projeto pioneiro a nível mundial e é um poderoso instrumento de apoio à decisão que permite preparar os planos da alocação e a mobilização de meios humanos e materiais, prestar melhor informação aos diversos stakeholders e ter a compreensão dos cada vez mais frequentes eventos meteorológicos extremos e os seus impactos financeiros e sociais relevantes. Quando há problemas na rede e a sociedade pára, todos os minutos contam. Permite uma preparação com antecedência mobilizando equipas para minimizar o impacto de fenómenos naturais na rede e nas comunidades.
"Junta o conhecimento da rede elétrica à capacidade de prever o que vai acontecer meteorologicamente e todo o conhecimento que uma utility elétrica tem, a que adicionando modelos matemáticos, dá-nos a capacidade de antecipar aquilo que pode vir a ocorrer e a criar disrupções na cadeia de fornecimento de energia elétrica e na qualidade de serviço", afirma Ferreira Pinto.
Os fenómenos atmosféricos adversos são uma das principais ocorrências de incidentes nas redes de distribuição de energia podendo afetar 6 milhões de clientes em Portugal. Perante a necessidade de antecipar estes fenómenos e assegurar tempos de resposta a estes incidentes causados na rede, a EDP Distribuição desenvolveu modelos de analítica avançada com recurso a machine learning com o objetivo de prever o nível de severidade por zona geográfica destes fenómenos na rede que é o predictive grid.
Este é um projeto de inteligência artificial de previsão do nível de severidade por zona geográfica, do impacto de fenómenos atmosféricos na rede, tendo por base a previsão meteorológica e as características da infraestrutura elétrica.
"Estes fenómenos sempre ocorreram, mas as alterações climáticas trazem cada vez mais novos desafios nesta matéria quer pela sua dimensão, pelo número, quer pelo efeito de destrutivo dos", disse Ferreira Pinto, direção de Gestão e Operações de Sistemas.
Pioneiro mundial
Os modelos desenvolvidos com base na inteligência artificial têm em conta variáveis como as previsões meteorológicas, as características técnicas das redes de distribuição e a infraestrutura elétrica, e o ambiente envolvente, como a vegetação envolvente e a proximidade de cursos da água.
É um projeto pioneiro a nível mundial e é um poderoso instrumento de apoio à decisão que permite preparar os planos da alocação e a mobilização de meios humanos e materiais, prestar melhor informação aos diversos stakeholders e ter a compreensão dos cada vez mais frequentes eventos meteorológicos extremos e os seus impactos financeiros e sociais relevantes. Quando há problemas na rede e a sociedade pára, todos os minutos contam. Permite uma preparação com antecedência mobilizando equipas para minimizar o impacto de fenómenos naturais na rede e nas comunidades.
"Junta o conhecimento da rede elétrica à capacidade de prever o que vai acontecer meteorologicamente e todo o conhecimento que uma utility elétrica tem, a que adicionando modelos matemáticos, dá-nos a capacidade de antecipar aquilo que pode vir a ocorrer e a criar disrupções na cadeia de fornecimento de energia elétrica e na qualidade de serviço", afirma Ferreira Pinto.
