A fundação invisível da energia solar: dados, uniformização e IA

Nos últimos anos, a capacidade instalada de centrais solares fotovoltaicas cresceu a um ritmo surpreendente em Portugal. Em 2024, o país ultrapassou os 5 GW de capacidade fotovoltaica instalada (um valor que representa um crescimento de 44,7% face ao ano anterior, segundo dados da DGEG¹) e a produção solar atingiu uma quota de 10% do consumo elétrico nacional (segundo a REN²), o valor mais alto de sempre.

A conjugação da redução de custos dos painéis solares, do estabelecimento de metas climáticas ambiciosas e de incentivos regulatórios criou um terreno fértil para esta expansão acelerada, trazendo consigo benefícios económicos, ambientais e de independência energética, hoje, amplamente reconhecidos.

O que muitas vezes não é referido são as exigências deste crescimento do lado da operação. Mais parques solares implicam um maior esforço de gestão de ativos e manutenção. Implicam, também, mais sistemas SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition) com taxonomias distintas, traduzindo-se em mais processos paralelos e numa complexidade que cresce mais depressa do que as equipas, o que pode comprometer a gestão e operação em escala.

Na prática, isto significa que uma equipa de engenheiros que gere um portfeólio de dez parques pode, no limite, trabalhar com dez conjuntos de variáveis diferentes para descrever o mesmo fenómeno físico. A potência ativa de um inversor pode designar-se “ActivePower”, “P_AC”, “GridPower_W” ou qualquer outra combinação, dependendo do sistema. Construir relatórios e calcular indicadores essenciais como disponibilidade, perdas energéticas, tempo de indisponibilidade ou produção esperada exige que cada analista conheça a fundo a lógica específica de cada sistema, traduzindo processos a cada novo parque incorporado.

O resultado é ineficiência sistemática. As equipas técnicas dedicam, assim, uma parte significativa do seu tempo, não a analisar dados ou a detetar anomalias, mas a garantir que os dados fazem sentido, limpando e reconciliando informação antes de trabalhar nela. Cada novo parque comissionado multiplica este esforço. E quando o portefólio cresce de dez para trinta ou cinquenta parques, o modelo operacional entra em rutura: as equipas não crescem ao mesmo ritmo que os ativos, e a infraestrutura de dados (a fundação sobre a qual toda a operação assenta) revela-se frágil, devido à sua heterogeneidade.

A solução conceptual é simples de enunciar: uniformizar o modelo de dados, garantindo que cada sinal SCADA e cada medição sejam representados de forma uniforme em todos os sistemas, independentemente do fabricante ou do momento de instalação. Uma única linguagem para descrever a realidade física de cada parque.

Contudo, esta execução é consideravelmente complexa.

O processo de uniformização implica, para cada novo sistema SCADA incorporado no portefólio, realizar um exercício de mapeamento exaustivo: identificar cada variável relevante, compreender a sua semântica no contexto daquele sistema específico e, por fim, transformá-la para o modelo canónico da organização. Não se trata apenas de renomear campos: é necessário validar unidades de medida, frequências de amostragem, lógicas de agregação e comportamentos em caso de falha ou ausência de dados. Este exercício não é feito apenas uma vez, mas repete-se a cada novo parque integrado, o que torna o investimento em processos de transformação de dados e ferramentas tecnológicas dedicadas, não uma opção, mas uma necessidade operacional.

Este trabalho é exigente e frequentemente subestimado nos planos de integração. É, porém, incontornável.

O primeiro benefício é operacional e imediato: é possível construir um processo único de reporte e cálculo de indicadores, com a mesma lógica aplicada de forma consistente a todos os ativos. As equipas de operação e manutenção passam a trabalhar com informação comparável entre parques, o que simplifica o reporting, facilita a identificação de outliers, o diagnóstico de falhas e perdas, e reduz o tempo gasto em validação manual de dados.

O segundo benefício é estratégico: a uniformização é o pré-requisito para implementar algoritmos de manutenção preditiva em escala. Os algoritmos de machine learning, que identificam anomalias em inversores, preveem falhas em trackers ou detetam degradação de painéis, têm por base os sinais SCADA. Se esses sinais forem inconsistentes entre parques, o modelo treinado num parque não é aplicável a outro, perdendo-se, precisamente, o que torna a IA valiosa: a aprendizagem em escala. Os algoritmos são tão bons quanto os dados que os alimentam, ou seja, sem uma linguagem comum, não existe inteligência partilhada.

Um portefólio com uma única fonte de verdade e processos uniformes permite comparar o desempenho entre parques de forma fiável, identificar os ativos que estão aquém do seu potencial e alocar recursos de manutenção onde o impacto é maior. A manutenção deixa de ser reativa (intervenção quando algo falha) e passa a ser preditiva, atuando antes da falha, com base em padrões detetados pelos algoritmos, maximizando a disponibilidade dos parques e minimizando o custo das intervenções.

A disponibilidade é, em última análise, receita. Cada hora de produção perdida por uma falha não antecipada tem um custo direto. A escala desse custo, multiplicada por um portefólio de dezenas de parques, justifica amplamente o investimento na infraestrutura de dados que o torna evitável. Tal não é apenas um projeto de tecnologia: é uma decisão estratégica sobre como a organização quer operar a longo prazo.

O setor solar português está numa fase de maturidade crescente. A capacidade de construir já não é o diferencial competitivo, mas sim a capacidade de operar bem, em escala, com dados de qualidade e decisões fundamentadas. Isto é o que irá distinguir os operadores de excelência nos próximos anos, e essa capacidade começa, precisamente, pela fundação: os dados.

¹ https://www.dgeg.gov.pt/pt/destaques/energia-em-numeros-edicao-2025/

² https://www.ren.pt/media/noticias/energia-solar-ligada-a-rede-de-transporte-duplicou-em-2024

Afonso Sousa Borges

Consultor em desenvolvimento de produtos digitais para o setor energético. Nos últimos 6 anos foi consultor da NTT Data e Accenture e foi também gestor de produto na ANNEA, uma AI clean tech start-up, e na Smart Energy Lab, um clean tech co-lab. Nesta interseção entre energia e inovação digital, aplicou soluções tecnológicas desde manutenção preditiva com IA em parques eólicos a plataformas digitais para mobilidade elétrica e gestão de energia. A sua formação é em Engenharia de Minas e Energia pelo Instituto Superior Técnico.