Mapeamento por satélite, sensoriamento e roteirização inteligente substituem manutenções por calendário e otimizam a resposta operacional em emergências no SIN.
O avanço de eventos climáticos extremos sobre a infraestrutura de energia elétrica assumiu posição central na agenda de gestão de ativos e resiliência do Sistema Interligado Nacional (SIN). Dados da Empresa de Pesquisa Energética (EPE) indicam que 43% dos desligamentos em linhas de transmissão registrados entre 2014 e 2023 tiveram como causa primária fatores atmosféricos e ambientais, como descargas elétricas, queimadas, vendavais e precipitações intensas.
A severidade dos impactos acumulados no histórico recente, a exemplo dos alagamentos no Rio Grande do Sul em 2024, que indisponibilizaram mais de dez subestações e cerca de 40 linhas, impõe uma revisão nas estratégias de manutenção e monitoramento das concessionárias. Diante de uma malha em operação com mais de 180 mil quilômetros de linhas e com aportes previstos de R$ 28,1 bilhões em expansão até 2030, conforme o Operador Nacional do Sistema Elétrico (ONS), transmissoras aceleram a integração de inteligência artificial, dados geoespaciais e sensoriamento remoto para mitigar falhas e proteger a continuidade do suprimento.
Manutenção preditiva e monitoramento territorial
A migração de um modelo focado em cronogramas fixos para uma operação orientada pelo nível de risco tem suporte na combinação de imagens de satélite, dados históricos e informações de uso do solo. O cruzamento dessas variáveis permite identificar alterações na cobertura vegetal, focos de incêndio e ocupações irregulares nas faixas de servidão antes que comprometam as estruturas.
Ao analisar a necessidade de antecipação de falhas na malha de transmissão, a CEO da Geoambiente, Izabel Cecarelli, ressalta que a resiliência operacional exige uma visão investigativa sobre a origem dos eventos no território: “Quando falamos em resiliência, não basta saber onde uma ocorrência aconteceu. É preciso entender o que levou a ela e identificar sinais que possam indicar que uma situação semelhante está se formando em outro ponto da rede.”
O uso de algoritmos analíticos atualizados em tempo real permite priorizar inspeções de campo e intervenções físicas em trechos com maior probabilidade de sinistro. A executiva da empresa especializada em inteligência geoespacial esclarece os limites e a utilidade prática do modelo preditivo aplicável às concessões: “Inteligência preditiva, neste caso, não significa prever exatamente quando uma falha vai acontecer. Significa identificar padrões e condições que aumentam o risco de um problema e, a partir disso, tomar uma decisão melhor sobre onde e como atuar.”
Logística de emergência e tempo de recomposição
Além da prevenção, a inteligência de dados é aplicada na fase de recomposição do sistema quando o evento crítico provoca o desligamento do ativo. O desafio logístico torna-se complexo em cenários urbanos adensados ou em regiões atingidas por tempestades severas. Um exemplo recente do impacto do clima severo na distribuição ocorreu no blackout em São Paulo provocado por vendavais em dezembro de 2025, quando cerca de 2,2 milhões de pontos de consumo ficaram desabastecidos no ápice da ocorrência e mais de 66 mil imóveis permaneciam sem energia quatro dias após o evento, segundo dados da Agência Brasil.
Para minimizar o tempo médio de atendimento (TMA) em crises de grande porte, as concessionárias utilizam algoritmos de roteirização integrados ao gerenciamento de frotas e à geolocalização. A ferramenta calcula rotas otimizadas considerando condições do tráfego, severidade do dano na infraestrutura e localização das equipes mais próximas.
Ao abordar a urgência da alocação de recursos em campo durante contingências graves, a executiva destaca a centralidade do fator tempo para a restauração do serviço: “Em uma situação de emergência, cada minuto de deslocamento importa. Saber onde estão as equipes, quais ocorrências devem ser priorizadas e como chegar até cada ponto de forma mais eficiente pode fazer diferença no tempo de resposta.”
A transição tecnológica sinaliza uma mudança estrutural no setor elétrico: a eficiência do investimento em CAPEX e OPEX passa a depender diretamente da capacidade das empresas de transformar dados territoriais e climáticos em ações operacionais preventivas e de pronta resposta.
