A análise da rede e a modelagem com inteligência artificial estão oferecendo às concessionárias uma nova maneira de encontrar pontos fracos antes da próxima tempestade.

Uma captura de tela de várias torres e um close de uma torre onde quatro hangares estão falhando (os quatro membros em vermelho).  

Pode-se argumentar que o fornecimento confiável de energia elétrica nunca foi tão importante. Os data centers que alimentam a inteligência artificial estão se multiplicando. Os veículos elétricos estão se popularizando. No entanto, a rede elétrica que suporta toda essa carga foi construída em grande parte décadas atrás e continua falhando em condições climáticas que, segundo os padrões antigos, deveriam ser adequadas.

No final de janeiro, tempestades de gelo na Louisiana, Mississippi e Tennessee deixaram centenas de milhares de pessoas e empresas sem energia. Somente no Mississippi, a tempestade derrubou cerca de 457 mil metros de fios — mais de 450 quilômetros —, danificou quase 1.400 postes, 320 transformadores e 800 braços transversais de torres de transmissão, de acordo com a Entergy.

O padrão de destruição e recuperação é familiar: o gelo se acumula, o vento sopra, postes e fios se rompem, as equipes os substituem — frequentemente com postes e componentes do mesmo tamanho dos que acabaram de falhar.

O software pode modelar e testar a resistência de cada poste, cruzeta e fio da rede elétrica, simular qualquer tempestade de vento e cobertura de gelo e identificar quais estruturas têm maior probabilidade de falhar.  

Mas a tecnologia para quebrar esse ciclo já existe. Softwares avançados conseguem modelar cada poste, cruzeta e fio da rede elétrica, simular qualquer tempestade de vento e cobertura de gelo e mostrar exatamente quais estruturas irão falhar. Adicione inteligência artificial e dados conectados a essa equação, incluindo a enorme quantidade de informações capturadas por drones, e o gargalo — modelar o que já existe — finalmente começa a ser superado.

O empreendedor Otto Lynch é especialista no assunto. Ele passou duas décadas no comitê que redige o Código Nacional de Segurança Elétrica (NESC), o conjunto de normas para linhas de transmissão de energia aéreas em 49 estados (a Califórnia tem o seu próprio). Desde 2000, ele lidera a Power Line Systems (PLS), cujo software se tornou o padrão da indústria — estima-se que 98% das novas linhas de transmissão em todo o mundo sejam projetadas com ele. Em 2022, a PLS foi adquirida pela Bentley Systems, empresa de software de engenharia de infraestrutura, onde Lynch atua como vice-presidente e diretor da PLS.

Conversamos com ele sobre por que as tempestades de gelo continuam causando apagões e como a tecnologia pode proteger a rede elétrica.

Análise da utilização da estrutura para uma futura tempestade de gelo de 1,5 polegadas. As linhas vermelhas acima de 100% indicam uma possível falha. "Uma linha é tão boa quanto seu elo mais fraco", diz Lynch. "Se um braço transversal, um parafuso, um poste ou um isolador falhar — no gráfico acima de 100% — a eletricidade para de fluir." 

Bentley Insights: O que deu errado na semana passada?

Otto Lynch: O código de segurança divide o país em vários distritos de carga — basicamente, quanto peso de gelo e vento as linhas de transmissão de energia precisam suportar. Alguns desses mapas datam de 1918. Todo o Tennessee e Arkansas, e partes do Mississippi e da Louisiana, estão em um distrito que exige que as linhas de distribuição de energia aéreas suportem apenas 6,35 mm (um quarto de polegada) de gelo. Na semana passada, elas chegaram a 25,4 mm (uma polegada). A infraestrutura das linhas de distribuição de energia aéreas simplesmente não foi projetada para isso.

BI: O que o software pode fazer a respeito disso?

OL: Podemos modelar toda a rede elétrica e realizar testes de resistência contra qualquer cenário climático que você desejar. Enquanto estávamos nesta chamada, executei uma análise estrutural em cerca de 110 quilômetros de linha de transmissão de aço treliçado. Levou apenas alguns minutos. A linha foi originalmente projetada para suportar 2,5 cm de gelo, mas alterei a espessura do gelo de 2,5 cm para 5 cm, e o software mostrou instantaneamente quais estruturas falhariam – e onde – exibindo manchas vermelhas em um mapa de calor. Assim, você sabe exatamente para onde enviar as equipes e qual o tamanho dos postes e componentes de reposição a serem levados.

BI: Como funciona?

OL: Construímos um gêmeo digital de cada estrutura na linha: as torres, os postes, seus componentes e os fios. O PLS conhece a classe do poste, as cruzetas, os isoladores, o diâmetro do fio, tudo. Ele também conhece a física envolvida — quanta carga cada componente suporta, como os fios se tensionam quando a temperatura cai, como cedem quando esquenta, como se soltam com o vento e como se curvam quando ficam carregados de gelo. Você insere um cenário climático e ele executa os cálculos de engenharia para cada estrutura.

BI: Qual o nível de detalhamento da análise?

OL: Muito detalhado. Posso analisar uma torre individualmente e ver exatamente quais componentes estão sobrecarregados. Agora mesmo, simulei um cenário com uma camada de gelo de 3,8 cm (1,5 polegadas) que levou uma estrutura a 158% da sua capacidade. O software sinalizou o problema por cores: os braços de sustentação dos cabos eram pequenos demais para suportar esse gelo adicional. Todo o resto da torre estava em perfeitas condições. A solução seria substituir quatro componentes de aço, passando de um perfil de aço de 5 x 5 cm (2 x 2 polegadas) para um de 7,5 x 7,5 cm (3 x 3 polegadas). Não se trata de um projeto de grande porte. Basta um caminhão com plataforma elevatória e uma equipe por um dia para analisar várias torres.

A questão é que você não está fazendo suposições. Você não está substituindo estruturas inteiras quando apenas alguns componentes precisam ser atualizados. E você não está esperando a próxima tempestade para descobrir onde estão os problemas. A economia gerada por essa análise proativa é enorme. É uma verdadeira engenharia de valor, especialmente considerando que apagões prolongados representam risco de vida e também causam grandes transtornos econômicos.

BI: Você está falando sobre análise de ativos e manutenção preditiva para a rede elétrica.

OL: Exatamente. E isso tem dois componentes: confiabilidade e resiliência. Em nosso setor, essas palavras têm significados específicos. Confiabilidade significa que as linhas não caem em primeiro lugar. Resiliência significa que você se recupera rapidamente quando elas caem.

Se eu sei que uma tempestade está chegando na próxima semana, posso simular esse cenário em toda a minha rede e obter uma lista de estruturas vulneráveis. Se eu não tiver tempo para consertá-las antes da tempestade, posso pré-posicionar materiais — postes, braços transversais, peças de torres, equipamentos — perto dos locais com maior probabilidade de falha. Posso ter equipes prontas para agir. E quando eu precisar substituir um poste, posso instalar um mais resistente em vez do mesmo poste inadequado que acabou de quebrar. Isso é confiabilidade e resiliência trabalhando juntas.

Pense em como as companhias aéreas fazem manutenção preditiva em motores a jato. Elas não esperam que algo quebre a 9.000 metros de altitude. Eles monitoram o desempenho, modelam padrões de desgaste e programam a manutenção no melhor momento, antes que um problema os force a tirar uma aeronave de serviço e cancelar um voo. A rede elétrica pode funcionar da mesma maneira. A física envolvida é bem compreendida. As ferramentas de modelagem existem. É apenas uma questão de aplicá-las.

BI: Qual é o gargalo?

OL: A construção dos modelos. Essa sempre foi a parte mais difícil. As linhas de transmissão são projetadas desde o início, então os modelos já existem em sua maioria. Mas a distribuição — as linhas locais que abastecem residências e empresas — historicamente tem sido construída sem um projeto detalhado. As equipes instalam um poste padrão a cada 90 metros e consideram o trabalho concluído. Não há um modelo para testar a resistência, porque ninguém nunca construiu um.

A modelagem em si não é difícil. Em nosso software PLS-CADD, você clica, seleciona a classe do poste, arrasta um modelo predefinido, posiciona os isoladores e o ajusta aos dados LIDAR. Um técnico consegue modelar um poste em menos de uma hora. Mas uma concessionária com dois milhões de postes está falando de dois milhões de horas de trabalho. É por isso que a maioria dos sistemas de distribuição nunca foi totalmente modelada.

BI: A IA pode mudar isso?

OL: Ainda não chegamos lá, mas é aí que as coisas ficam interessantes. A Bentley adquiriu recentemente a Talon Aerolytics, que trabalha justamente com esse problema. A Talon já sobrevoou mais de 900 mil postes de distribuição na Califórnia. O software deles usa aprendizado de máquina para identificar cada componente nas imagens, incluindo postes, braços transversais, isoladores, fios e transformadores. Ele descobre o que está ali e onde está localizado na estrutura.

BI: Como isso se conecta à análise da rede elétrica?

OL: Acreditamos que podemos usar esses dados de drones para gerar automaticamente modelos PLS em grande escala. Em vez de uma estrutura por hora, estamos falando de potencialmente centenas de estruturas por hora. O drone captura o que está lá fora. A IA interpreta os dados. O software constrói o modelo de engenharia. Em seguida, executamos os mesmos testes de estresse na distribuição que já executamos na transmissão.

Ainda estamos validando o fluxo de trabalho, então não quero exagerar no estágio em que nos encontramos. Mas a direção é clara. O gargalo — construir modelos de infraestrutura que já está em campo — está começando a ser superado. E, uma vez que você tenha esses modelos, poderá testar milhões de postes contra qualquer cenário de tempestade e saber exatamente onde estão suas vulnerabilidades antes da chegada do mau tempo.

BI: Haverá alguma correção para as normas antigas?

OL: Sim, haverá. Sou vice-presidente de um comitê que trabalha em uma nova norma de cargas para linhas de transmissão de energia elétrica, baseada em princípios de engenharia, que está sendo desenvolvida pela Sociedade Americana de Engenheiros Civis (ASCE). Ela aplicará dados meteorológicos modernos e baseados em ciência – vento, gelo e temperaturas – a todas as linhas de transmissão de energia elétrica, não apenas às estruturas altas de transmissão, mas também aos postes de distribuição. Esperamos que seja publicada ainda este ano.

O atual código de segurança NESC, do Instituto de Engenheiros Elétricos e Eletrônicos (IEEE), apresenta uma brecha: estruturas com menos de 18 metros (60 pés) não precisam atender aos requisitos para condições climáticas extremas. Isso isenta a maioria das linhas de distribuição. A nova norma elimina essa lacuna. Uma vez adotada, as concessionárias poderão projetar suas linhas locais com o mesmo rigor que suas linhas de transmissão de longa distância.

BI: O que os operadores de rede elétrica devem concluir disso?

OL: Temos a tecnologia para construir um gêmeo digital de toda a rede elétrica aérea. Podemos então identificar cada ponto frágil estrutural em uma rede antes da próxima tempestade. Podemos simular tempestades de gelo, furacões, ventos de Santa Ana, derechos — qualquer cenário que se possa razoavelmente esperar — e obter uma lista priorizada das estruturas e componentes individuais que precisam de atenção.

As ferramentas para tornar essa rede confiável existem. A questão é se o setor se comprometerá a usá-las. Além das próprias concessionárias arcarem com os custos, a FEMA, outras agências governamentais e seguradoras frequentemente pagam para reconstruir a infraestrutura danificada após cada grande tempestade. As concessionárias muitas vezes substituem os postes quebrados pelo mesmo tipo de poste que acabou de falhar. O ciclo se repete.

Não precisa ser assim. Podemos modelar o que existe na rede, encontrar as vulnerabilidades e corrigi-las antes da próxima tempestade de gelo, incêndio florestal ou furacão. Ou podemos saber com o que corrigi-las depois que o próximo evento causar essas falhas. O software é executado em minutos. As atualizações costumam ser simples. A alternativa é o que vimos no final de janeiro.