Building HOPE: Otimização Holística de Energia
 Raul Cunha | Diretor Geral da DST Solar
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Enquadramento
A inteligência artificial (IA) é a força motriz por trás da revolução industrial em curso. Esta revolução é alimentada pela adoção crescente de tecnologias de deteção e recolha de dados do estado-da-arte, assim como os avanços nas soluções de processamento de dados. Espera-se que a IA desempenhe um papel importante na batalha internacional contra as alterações climáticas.
A transformação da IA não toca todos os cantos de nossas vidas diárias igualmente. As alterações climáticas ainda não beneficiaram dessa mudança tecnológica. Os fenômenos associados já estão a ter impacto nas sociedades em todo o mundo. O combate às alterações climáticas requer a descarbonização do sistema energético global, pois os sistemas energéticos são a maior fonte de emissões de gases de efeito estufa, já que quase 65% das emissões de gases de efeito estufa originam da extração de energia, conversão (42%) e atividades de consumo (edifícios, transportes e indústria).
O objetivo global deste projeto é alavancar a recolha de dados e avanços de sensorização e desenvolver metodologias baseadas em Inteligência Artificial para facilitar a transição para um futuro de energia mais limpa.
Como a Agência Internacional de Energia regularmente destaca nos seus relatórios, a transição energética tem dois pilares: eficiência energética (EE) e substituição da geração de energia de combustível fóssil por produção de energia renovável.
Edifícios, o segundo maior setor de consumo de energia do mundo, têm um enorme potencial inexplorado de eficiência energética. Especificamente, aquecimento, arrefecimento e iluminação juntos representam mais de 60% do uso total de energia dos edifícios e estima-se que dois terços de seu potencial de eficiência energética são subutilizados. Libertar esse potencial pode reduzir significativamente as emissões mundiais de gases de efeito estufa e ajudar a cumprir o Acordo de Paris.
O Projeto
O aproveitamento de técnicas avançadas de machine learning melhora a eficiência dos sistemas elétricos e ajuda a descarbonizar esse setor crítico. O objetivo maior deste projeto é empreender avanços na deteção e recolha de dados, e desenvolver metodologias baseadas em IA para facilitar a transição para um futuro energético mais limpo.
Especificamente, este projeto terá o enfoque na melhoria da eficiência energética de edifícios. Em Portugal, os edifícios consomem mais de 30% da energia final e estima-se que 50% deste consumo possa ser reduzido em 50% através da implementação de medidas de eficiência energética. No entanto, o setor dos edifícios é amplamente inexplorado devido às limitações das soluções atuais.
Este projeto propõe desenvolver e validar uma ferramenta para Otimização Holística de Energia (HOPE) de edifícios. Esta ferramenta destina-se a redefinir as práticas de gestão de energia de edifícios, no contexto de ambientes urbanos inteligentes.
A tecnologia resultante deste projeto adicionará novas dimensões ao conceito de gestão de energia e ampliará as capacidades dos sistemas de gestão de energia do estado-da-arte, (i) caracterizando em detalhes o consumo de serviços de energia; (ii) realizando gestão de ativos; (iii) otimizando a operação em múltiplos sistemas de energia (geração, armazenamento e necessidade de serviço); (iv) auxiliar proprietários de imóveis com gestão de contratos numa plataforma única.
A plataforma HOPE será testada em contextos relevantes, nomeadamente edifícios industriais e de retalho, de modo a demonstrar o grau de novidade das suas características e o seu impacto na gestão de energia, para se tornar numa plataforma única de gestão de energia para edifícios na próxima década.
O Apoio do COMPETE 2020
O projeto Building HOPE é cofinanciado pelo COMPETE 2020 no âmbito do Sistemas de Incentivos à Investigação e Desenvolvimento Tecnológico em Copromoção, Parcerias Internacionais, envolvendo um investimento elegível de 1,5 milhões de euros, o que resultou num incentivo FEDER de cerca de 914 mil euros.
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