🚀 Inovação na previsĂŁo energĂ©tica com IA: inteligĂȘncia preditiva ao serviço do sistema elĂ©trico

A capacidade de prever com precisĂŁo a geração renovĂĄvel e a procura de eletricidade tornou-se um dos grandes desafios do setor energĂ©tico. A crescente penetração das energias renovĂĄveis, juntamente com a variabilidade do vento e do sol, condiciona a estabilidade do sistema elĂ©trico e a eficiĂȘncia dos mercados, tornando cada vez mais necessĂĄrias ferramentas avançadas de anĂĄlise e previsĂŁo.

Neste contexto, no GRUPO TREBOL ENERGIA chegĂĄmos a um acordo de desenvolvimento conjunto coma Ravenwitspara avançar na conceção de um algoritmo avançado de previsĂŁo da procura de eletricidade. Esta colaboração combina a experiĂȘncia da Ravenwits em inteligĂȘncia artificial e modelos dedeep learningcom o profundo conhecimento do mercado energĂ©tico da nossa equipa, com o objetivo de melhorar a precisĂŁo das previsĂ”es e oferecer ferramentas preditivas de alto valor para comercializadores, produtores e gestores de ativos energĂ©ticos.

A Ravenwits Ă© uma startup espanhola especializada na previsĂŁo de energia renovĂĄvel atravĂ©s de inteligĂȘncia artificial, que se destaca pela sua capacidade de antecipar a produção energĂ©tica a partir da anĂĄlise avançada de dados meteorolĂłgicos, operacionais e de mercado. A sua abordagem inovadora permite melhorar a precisĂŁo em relação Ă s soluçÔes tradicionais, proporcionando uma vantagem fundamental na gestĂŁo de ativos renovĂĄveis e na tomada de decisĂ”es nos mercados elĂ©tricos.

Este tipo de soluçÔes Ă© cada vez mais importante para otimizar a participação nos mercados, reduzir desvios e contribuir para a estabilidade de uma rede cada vez mais descentralizada e dependente de energias renovĂĄveis. Num momento de transformação acelerada do sistema energĂ©tico, apostar na inovação aplicada e na inteligĂȘncia preditiva Ă© fundamental para gerar eficiĂȘncia, competitividade e valor acrescentado.

Estamos muito entusiasmados com este projeto conjunto e com as oportunidades que ele abre para continuar impulsionando a anålise avançada e a tomada de decisÔes baseadas em dados no setor energético.