Inteligência Artificial e a nova era da refrigeração eficiente
D.R
O consumo energético de chillers representa parcela relevante dos custos operacionais. Antecipar esse consumo é desafiante devido a fatores como clima, ocupação e condição do equipamento. Este artigo explora a aplicação da inteligência artificial (IA) na previsão desse consumo, transformando dados de operação em modelos preditivos capazes de identificar padrões complexos e antecipar o consumo energético, revelando o potencial da IA como ferramenta de sustentabilidade e competitividade no setor da refrigeração.
O desafio dos chillers
Os chillers são equipamentos centrais em sistemas de climatização de grande escala, responsáveis por produzir água gelada utilizada no arrefecimento de edifícios comerciais, hospitais, centros de dados ou processos industriais. Que apesar de discretos, representam parte substancial do consumo total de energia. Para além do custo direto associado ao consumo, o funcionamento ineficiente destes sistemas traduz-se em maior desgaste, emissões adicionais de carbono e desafios para atingir metas de sustentabilidade.
É neste contexto que se torna crucial compreender e, sobretudo, antecipar o comportamento energético dos chillers. Uma previsão precisa do consumo não só permite reduzir custos e melhorar a eficiência operacional, como também abre caminho para estratégias de manutenção preditiva. Apesar da sua relevância, a gestão de chillers é desafiante pela variabilidade causada por clima, ocupação e processos industriais. Esta incerteza é depois traduzida não só em custos elevados na fatura de energia, mas também numa operação pouco eficiente, muitas vezes baseada em margens de segurança excessivas. Em consequência, o chiller pode trabalhar mais horas do que o necessário ou em regimes longe do seu ponto ótimo, aumentando o seu desgaste e reduzindo a sua vida útil.
Tradicionalmente, prever o consumo energético de um chiller exigiria um conhecimento profundo do edifício: desde a arquitetura até aos padrões de uso dos espaços, passando pela envolvente térmica, e até o desempenho de outros sistemas AVAC. Essa abordagem, embora precisa, é complexa, demorada e muitas vezes impraticável em contextos reais.
Mas e se não fosse necessário levantar todos estes detalhes? E se as próprias medições de funcionamento do chiller já contivessem informação suficiente para antecipar o seu comportamento energético?
É aqui que entram as metodologias baseadas em dados (data-driven), que não dependem de modelos físicos completos do edifício. Ao invés, exploram diretamente os registos históricos de operação para aprender padrões e prever consumos futuros. A foco central deste artigo é mesmo esse de mostrar que, com as ferramentas certas, os dados “falam por si” e permitem obter previsões fiáveis sem conhecer todos os detalhes do sistema. (...)
Autor: Daniel Leiria, PhD
Project Lead na Danfoss
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