Projeto pioneiro aplica IA e machine learning para antecipar falhas, elevar a confiabilidade do sistema elétrico e reduzir custos operacionais
A digitalização dos ativos de transmissão e o uso intensivo de dados começam a ganhar tração no setor elétrico brasileiro, impulsionados pela necessidade de maior confiabilidade, eficiência operacional e resiliência do sistema. Nesse contexto, o Grupo CESBE e a Universidade Federal do Paraná (UFPR) anunciam uma parceria inédita para o desenvolvimento de uma solução de manutenção preditiva baseada em inteligência artificial (IA), voltada especificamente aos ativos de transmissão de energia elétrica.
O projeto, apoiado pela Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL), marca a entrada mais estruturada do Grupo CESBE no campo da pesquisa aplicada e da inovação tecnológica, conectando engenharia pesada, ciência de dados e automação avançada. A iniciativa também dialoga diretamente com as tendências globais de transição energética, digitalização de infraestruturas críticas e otimização de ativos de longa vida útil, temas cada vez mais centrais para concessionárias, transmissoras e operadores do sistema.
Manutenção preditiva como resposta aos novos desafios da transmissão
A expansão da geração renovável, a maior complexidade da operação do sistema interligado e o envelhecimento de parte da infraestrutura tornam a manutenção da transmissão um desafio crescente. Tradicionalmente, a gestão de ativos elétricos se baseia em inspeções periódicas e manutenção corretiva ou preventiva, modelos que, embora consolidados, apresentam limitações diante de eventos extremos, sobrecargas e falhas inesperadas.
É nesse cenário que a manutenção preditiva surge como uma evolução natural. A proposta do projeto CESBE–UFPR é utilizar técnicas avançadas de data analytics e machine learning para antecipar falhas em equipamentos de transmissão, reduzindo paradas não programadas, aumentando a confiabilidade operacional e otimizando os custos de manutenção ao longo do ciclo de vida dos ativos.
Sensores, dados e algoritmos no centro da solução
Do ponto de vista tecnológico, o sistema em desenvolvimento será composto por sensores de alta precisão instalados em ativos de transmissão, capazes de monitorar continuamente variáveis críticas como vibração, temperatura, pressão e umidade. Esses dados, coletados em tempo real, alimentam algoritmos de inteligência artificial que identificam padrões de comportamento, desvios operacionais e sinais precoces de degradação dos equipamentos.
A partir desse processamento, a plataforma gera alertas prescritivos, permitindo que as equipes de operação e manutenção atuem de forma planejada, antes que a falha se manifeste de maneira crítica. O objetivo é evitar interrupções no fornecimento, reduzir riscos operacionais e ampliar a vida útil dos ativos, aspectos essenciais em um setor no qual confiabilidade e disponibilidade são indicadores-chave de desempenho.
Pesquisa aplicada e desenvolvimento de algoritmos proprietários
Além da aplicação prática, o projeto tem um forte componente de pesquisa e desenvolvimento. Entre os objetivos estão a criação de um banco de dados robusto para o monitoramento contínuo de ativos de transmissão, o desenvolvimento e a validação de algoritmos proprietários de machine learning e a implementação de modelos de manutenção prescritiva em ambiente real de operação.
A atuação conjunta entre a CESBE e a UFPR permite unir a experiência acadêmica na modelagem matemática, estatística e computacional com o conhecimento prático da engenharia de campo e da gestão de grandes empreendimentos de infraestrutura. Essa combinação é considerada estratégica para acelerar a maturação de soluções que, muitas vezes, permanecem restritas a ambientes experimentais.
Formação de talentos e fortalecimento do ecossistema de inovação
Com duração prevista de 12 meses, o programa contará com a participação de quatro pesquisadores da UFPR e quatro estudantes das áreas de Engenharia Elétrica e Tecnologia da Informação. Os alunos envolvidos passarão por treinamentos técnicos e atividades práticas diretamente relacionadas ao desenvolvimento da solução, criando uma ponte efetiva entre a formação acadêmica e as demandas reais do setor elétrico.
Além de gerar inovação tecnológica, o projeto também busca identificar e formar talentos que poderão integrar o corpo técnico da CESBE no futuro, fortalecendo a capacidade interna de inovação da companhia e contribuindo para a difusão de competências em tecnologias emergentes no setor de energia.
Integração entre academia e indústria como fator crítico de sucesso
O diretor de Energia do Grupo CESBE e da Giya, Rodrigo Kimura, projeta que a viabilidade de longo prazo do setor elétrico brasileiro depende da integração orgânica entre centros de pesquisa e ativos de geração. Para o executivo, o projeto estabelece um novo paradigma de cooperação técnica, capaz de converter ciência aplicada em vantagem competitiva e eficiência de rede.
“A colaboração entre academia e indústria é essencial para acelerar a adoção de tecnologias emergentes no setor elétrico. Estamos combinando a expertise acadêmica da UFPR com o know-how operacional da CESBE para entregar soluções que gerem ganhos concretos em produtividade, sustentabilidade e segurança energética”, afirma Kimura.
A fala do executivo reforça a percepção de que a inovação no setor elétrico não depende apenas de novas tecnologias, mas da capacidade de integrá-las aos processos existentes, respeitando os requisitos regulatórios, operacionais e de segurança que caracterizam sistemas críticos como a transmissão de energia.
Impactos para o setor elétrico e perspectivas futuras
Embora ainda em fase de desenvolvimento, o projeto CESBE–UFPR sinaliza um movimento relevante para o setor elétrico brasileiro. A adoção de inteligência artificial na manutenção de ativos de transmissão pode representar um salto de eficiência, com impactos diretos na qualidade do serviço, na redução de custos sistêmicos e na resiliência do Sistema Interligado Nacional (SIN).
Em um contexto de maior eletrificação da economia e de crescimento da demanda por energia limpa e confiável, soluções baseadas em dados e automação avançada tendem a deixar de ser diferenciais e passar a integrar o padrão operacional do setor. A iniciativa reforça o papel da inovação aplicada como vetor estratégico para garantir segurança energética e competitividade no longo prazo.
