Auditoria Digital Twin AI: como a Inteligência Artificial revelou 4,2% de perdas ocultas em uma planta fotovoltaica real
- Telma Meneghette Bassan
- 29 de out.
- 4 min de leitura
Em um setor em que cada megawatt conta, a diferença entre uma planta que opera “dentro do esperado” e uma que realmente atinge seu potencial está nos detalhes invisíveis — e muitas vezes, nos dados mal interpretados.
É justamente nesses espaços que a Inteligência Artificial (IA) e os Digital Twins se mostram decisivos.Neste case real, a Quadrical AI aplicou sua tecnologia de Digital Twin AI em uma planta fotovoltaica de 9,26 MW, revelando perdas ocultas de 7,3% e permitindo uma redução efetiva de 4,2% em apenas três meses.
O desafio: perdas que o monitoramento tradicional não enxerga
Para desenvolvedores e investidores solares, operar um portfólio crescente de usinas significa lidar com uma complexidade diária: identificar e corrigir falhas que, isoladamente, parecem pequenas, mas que em escala, se traduzem em milhares de dólares perdidos.
Essas falhas — degradações lentas, strings que iniciam tarde, inversores intermitentes — muitas vezes passam despercebidas por sistemas SCADA e O&M tradicionais, baseados em alertas reativos ou benchmarks genéricos de performance.
A Quadrical AI entrou nesse cenário com uma proposta diferente: usar IA e Digital Twins personalizados para reconstruir o comportamento ideal da planta e comparar, em tempo real, o que deveria estar acontecendo com o que realmente está ocorrendo.
A solução: Digital Twins empilhados e benchmark 3D
O modelo desenvolvido pela Quadrical AI é baseado em Digital Twins empilhados (stacked Digital Twins), construídos sobre três dimensões principais:
Peer Comparison (comparação entre pares): analisa o comportamento relativo entre strings e inversores semelhantes.
Environmental Context (contexto ambiental): integra dados meteorológicos de satélite, estações solarimétricas e sensores locais.
Time (evolução temporal): observa como cada componente se comporta ao longo do tempo, detectando variações sutis e degradações progressivas.
O resultado é um benchmark tridimensional (3D) altamente confiável e, o mais importante, independente do piranômetro físico.Isso significa que mesmo quando o sensor de irradiância apresenta falhas, sujeira ou calibração inadequada, o Digital Twin mantém sua precisão, pois reconstrói a irradiância e a geração esperada com base em múltiplas fontes e comportamentos de pares.
O estudo: uma usina de 9,26 MW analisada em 3 meses
Entre 2 de outubro e 23 de dezembro de 2020, a Quadrical AI conduziu uma auditoria detalhada em uma planta fotovoltaica com os seguintes parâmetros:
Indicador | Valor |
Capacidade instalada | 9,26 MW |
Área total | 22 acres |
Strings | 920 |
Módulos | 33.877 |
Inversores | 13 |
Nível de análise | String |
Período auditado | 2 out – 23 dez 2020 |
Durante o período, foram analisados dados de SCADA, rastreadores, sensores meteorológicos, calibração e dados de fabricantes, integrados ao modelo Digital Twin AI.
Resultados: 620 MWh adicionais e ganhos financeiros expressivos
O primeiro insight foi impactante: o modelo Digital Twin mostrou que a planta poderia gerar 620 MWh a mais do que o estimado pelo PVSyst, o equivalente a US$ 126.078 de energia adicional em apenas três meses.
Indicador | Valor |
PR padrão (PVSyst) | 0,88 |
PR benchmark Digital Twin | 0,98 |
Energia contratada (benchmark PVSyst) | 4.005 MWh |
Energia benchmark Digital Twin | 4.625 MWh |
Energia realmente exportada | 3.936 MWh |
Essa diferença revela como benchmarks tradicionais, baseados apenas em irradiância de piranômetro e modelos estáticos, subestimam o potencial real de geração. O Digital Twin, por outro lado, gera um benchmark dinâmico e individualizado, ajustado para cada componente da usina.
Diagnóstico: onde estavam as perdas
A análise de perda por categoria mostrou o seguinte panorama:
Categoria | Percentual | Perda (US$) |
Transmissão – Inversor (DC/AC) | 3,6% | 33.756,41 |
Transmissão – saída do inversor | 2,9% | 26.842,45 |
Geração – degradação de longo prazo | 0,6% | 5.753,57 |
Geração – slackers (início tardio/fim precoce) | 0,6% | 5.769,44 |
Geração – não correlacionada ao Digital Twin | 0,2% | 2.037,13 |
Total de perdas | 7% | 65.700,12 |
Esses números mostram que, além das perdas visíveis, havia perdas ocultas (leaky losses) que drenavam receita sem gerar alarmes operacionais.
Perdas invisíveis: a “agulha no palheiro”
Através da análise temporal de “ticket aging”, o Digital Twin foi capaz de identificar anomalias que antecipam falhas de inversores e strings degradadas, antes mesmo de se tornarem críticas.
Principais achados:
4 inversores (de 13) foram responsáveis por 1,38% da perda total;
93 strings (10% do total) responderam por 1,4% da perda total, representando 17% da perda de geração;
Strings classificadas como “Slackers” (que iniciavam tarde ou terminavam cedo) mostraram-se descoordenadas em relação ao benchmark do Digital Twin;
O modelo também detectou strings com degradação acentuada e problemas recentes.
Mesmo com dados incompletos, 4.975 dias de dados faltantes em 278 strings, a Quadrical refinou o modelo removendo trechos não confiáveis do treinamento, mantendo a precisão do benchmark.
Resultados práticos: redução de 44,2% nas perdas
Após aplicar as recomendações prescritivas do Digital Twin AI, a planta reduziu suas perdas de 7,3% para 3,1%, representando uma redução de 44,2%.
Além do ganho direto em geração, o modelo permitiu:
Otimizar cronogramas de limpeza e manutenção;
Priorizar ações corretivas com maior impacto financeiro;
Reduzir manutenções emergenciais e custos de O&M;
Melhorar o tempo de resposta operacional;
Tornar o monitoramento contínuo e orientado por dados reais.
Conclusão: inteligência aplicada à performance real
A auditoria com Digital Twin AI demonstrou, de forma mensurável, que a IA aplicada à O&M não é apenas uma promessa tecnológica, mas uma ferramenta prática de otimização de receita e eficiência operacional.
Ao eliminar a dependência exclusiva de sensores físicos e integrar contexto ambiental, comportamento de pares e dados históricos, o modelo se torna autossuficiente, confiável e escalável.
Em resumo, o Digital Twin AI oferece o que o setor solar mais precisa:
🔹 precisão técnica,
🔹 diagnóstico antecipado, e
🔹 ações concretas para recuperar performance e rentabilidade.
“Nosso Digital Twin Plant Audit garante impacto em tempo real na geração, na identificação de perdas e no fechamento de lacunas de receita.Uma solução plug-and-play em nuvem que entrega recomendações precisas e permite que sua equipe foque no que realmente importa: aumentar a geração e a rentabilidade.”— Sharat Singh, CEO, Quadrical AI
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