Copilotos de IA e gémeos digitais: flexibilidade na rede

A eletrificação está a acelerar — e isso está a esticar as redes de baixa tensão como poucas coisas na última década. Entre bombas de calor, carregamento de veículos elétricos e produção descentralizada (solar no telhado, baterias, comunidades de energia), o que antes era “pico ao fim do dia” virou um mosaico de micro-picos difíceis de prever e ainda mais difíceis de operar.

O problema é menos “falta de infraestrutura” e mais falta de coordenação e velocidade de decisão. Em muitos Operadores de Rede de Distribuição (DSO), equipas de operação e planeamento usam ferramentas diferentes, com representações digitais diferentes da mesma rede física. É como gerir uma fábrica onde a manutenção olha para um dashboard, a produção para outro, e ninguém confia totalmente nos dados do colega.

É aqui que entra uma ideia simples — e extremamente prática — para quem trabalha com sistemas complexos: um gémeo digital comum + um copiloto automatizado que segue uma rotina clara de trabalho: detetar, avaliar e propor. Esta abordagem, aplicada às redes elétricas, tem paralelos diretos com a IA na Indústria e Manufatura: otimização em tempo real, decisões assistidas e resiliência operacional.

O que um “copiloto” faz na prática: detetar, avaliar, propor

Resposta direta: um copiloto de IA reduz o tempo entre “algo está a acontecer” e “já temos um plano executável” ao transformar dados em recomendações operacionais e de planeamento.

A sequência detetar → avaliar → propor funciona como um roteiro operacional replicável. Em vez de depender do “herói do turno” (a pessoa que conhece tudo de cabeça), o copiloto:

• Deteta eventos e tendências: sobrecargas, quedas de tensão, falhas, riscos de congestão, impactos de novos pedidos de ligação.
• Avalia alternativas com base no comportamento previsto da rede (simulação): o que acontece se eu isolar este troço? E se eu redistribuir carga? E se eu adiar um reforço e ativar flexibilidade contratada?
• Propõe ações concretas com prioridade e contexto: passos de isolamento e reposição, recomendações de investimento, pontos de digitalização com maior retorno.

O que eu gosto nesta lógica é que ela normaliza o processo. E processos normalizados são o que permitem escala — seja numa rede elétrica, seja numa linha de montagem.

Por que isto ficou urgente em 2025

Resposta direta: porque os horizontes de decisão encurtaram e a variabilidade aumentou.

Em redes de baixa tensão, decisões que antes eram “planeadas para daqui a 12 meses” passam a ser “preciso decidir esta semana” — ou, na operação, “preciso decidir em minutos”. E quando tens múltiplas fontes e cargas variáveis, operar “com folga” sai caro. A meta passa a ser operar mais perto dos limites com segurança, usando flexibilidade e informação de forma inteligente.

Um gémeo digital comum: o “chão de fábrica” da rede elétrica

Resposta direta: um gémeo digital da rede é a base para que operação e planeamento trabalhem com a mesma verdade operacional.

Na manufatura, o gémeo digital ganhou espaço porque permite simular paragens, mudanças de setup, manutenção preditiva e fluxos logísticos antes de mexer na produção real. Na rede elétrica, a lógica é idêntica: um gémeo digital do grid é uma representação abrangente do comportamento físico da rede, alimentada por dados:

• Nominais (topologia, cabos, transformadores, impedâncias)
• Em tempo real (medição, estados, alarmes)
• Previsões (carga, geração distribuída, clima/consumo)

O ganho central é cultural e operacional: planeadores e operadores deixam de discutir “qual é o número certo” e passam a discutir “qual é a melhor decisão”.

O que muda quando o gémeo digital é partilhado

Resposta direta: muda a velocidade e a qualidade das decisões, porque a colaboração deixa de ser manual.

Na prática, isto resolve três fricções clássicas em DSOs (e também em fábricas):

1. Ferramentas isoladas: cada equipa usa um sistema e uma lógica; integrar é caro e lento.
2. Processos não padronizados: duas pessoas resolvem o mesmo problema de formas diferentes.
3. Conhecimento tácito: decisões dependem de experiência individual, difícil de escalar.

Com um gémeo digital comum, o copiloto consegue “falar” com ambos os mundos: operação (segurança e continuidade) e planeamento (capacidade e investimento).

Menos instabilidade, reposição mais rápida: o valor operacional (com números)

Resposta direta: copilotos baseados em gémeo digital reduzem o tempo de reposição e evitam instabilidade ao guiar ações passo a passo.

Interrupções são caras e desgastam a confiança do cliente. A proposta de valor aqui é bem objetiva: com orientação passo a passo do copiloto, é possível reduzir o tempo de recuperação após falhas até 30%.

Esse número é relevante por dois motivos:

• Tempo é qualidade: menos minutos sem energia reduz reclamações, compensações e impacto reputacional.
• Tempo é custo: menos horas de equipa em campo e no centro de despacho.

Exemplo prático (cenário realista)

Resposta direta: o copiloto transforma um evento de falha numa sequência de isolamento e reposição com menor tentativa-e-erro.

Imagina um bairro com carregamento de veículos elétricos ao fim do dia e geração solar residual baixa (inverno). Uma sobrecarga num ramal pode gerar queda de tensão e disparos. Sem apoio, a equipa tende a:

• confirmar leituras em várias fontes,
• telefonar para campo,
• isolar por tentativa e validação,
• repor gradualmente.

Com copiloto e gémeo digital:

1. Deteta padrões de sobrecarga e localiza a área provável do problema.
2. Avalia cenários de isolamento (o que acontece com tensões e correntes se eu abrir determinado seccionador).
3. Propõe a sequência mais eficiente de isolamento e reposição, com prioridades.

Na manufatura, isto é análogo a um sistema que deteta vibração anormal, simula impacto de parar uma máquina, e propõe uma janela de manutenção que minimiza perda de OEE.

Observabilidade e controlabilidade: não se gere o que não se mede

Resposta direta: smart meters e RTUs aumentam observabilidade; o copiloto torna a expansão escalável e economicamente racional.

A baixa tensão foi historicamente uma “zona cega”. Mas a transição energética está a empurrar DSOs para mais sensores, medição inteligente e atuação remota. O desafio não é apenas tecnológico; é de escala:

• Há muitos ativos a instalar.
• Há muitos pontos possíveis para digitalizar.
• Há muitos processos que precisam de ser repetíveis.

Aqui, um copiloto ajuda de duas formas:

1) Planeamento de digitalização com foco em impacto

Resposta direta: um score de impacto (como um “Grid Impact Score”) direciona investimento para onde dá mais retorno.

Em vez de digitalizar “por cobertura” (um pouco em todo lado), a abordagem baseada em impacto foca:

• alimentadores com maior variabilidade de carga,
• zonas com maior penetração de solar e carregamento,
• áreas com histórico de falhas e qualidade de tensão crítica,
• locais onde a flexibilidade contratada tem maior potencial.

Na indústria, isto é o equivalente a priorizar sensores e IIoT nas linhas que mais param, onde o custo de paragem é maior, ou onde a variabilidade de produto exige mais controlo.

2) Operação assistida na instalação e comissionamento

Resposta direta: o copiloto guia a equipa no processo mais eficiente de isolamento e reposição durante intervenções.

Trocar, instalar ou integrar equipamentos de monitorização e controlo geralmente envolve interrupções e reconfiguração. Com o esquema detetar-avaliar-propor, a equipa passa a ter um “roteiro” para:

• isolar com o mínimo de clientes afetados,
• repor rapidamente com segurança,
• validar o estado final com dados coerentes no gémeo digital.

O que fabricantes podem aprender com DSOs (e vice-versa)

Resposta direta: a combinação “gémeo digital + copiloto” é um padrão replicável para qualquer operação que precisa de decisões rápidas e auditáveis.

A ponte com a campanha IA na Indústria e Manufatura é direta. Redes elétricas e fábricas partilham características:

• sistemas físicos complexos,
• restrições de segurança e qualidade,
• variabilidade crescente (mix energético / mix de produto),
• necessidade de operar mais perto do limite sem perder estabilidade.

O que muda é o “produto”: energia vs. peças. A arquitetura mental é a mesma.

Checklist prático para aplicar o modelo em operações industriais

Resposta direta: se queres um copiloto útil, começa por dados confiáveis, processo padronizado e um mecanismo de recomendação que caiba no dia a dia.

1. Cria uma fonte comum de verdade (o teu “gémeo digital”): ativos, estados, histórico e contexto.
2. Define eventos que importam (detetar): limites, anomalias, tendências, risco.
3. Modela decisões recorrentes (avaliar): simulações, impacto em qualidade, energia, throughput.
4. Entrega recomendações acionáveis (propor): passos, prioridade, justificativa e evidência.
5. Mede ganhos operacionais: tempo de resposta, tempo de reposição, redução de paragens, redução de perdas.

Se eu tivesse de escolher um erro comum para evitar: copiloto sem processo. Um “assistente” que só gera alertas vira ruído. Um copiloto que propõe ações dentro de um processo padronizado vira produtividade.

Perguntas frequentes que surgem quando se fala em copilotos de rede

Um copiloto substitui operadores e planeadores?

Resposta direta: não. Ele reduz trabalho repetitivo e melhora consistência; a responsabilidade continua humana.

O valor está em acelerar análise, sugerir ações e padronizar decisões. Em infraestruturas críticas, a supervisão e validação humana continua a ser parte do desenho.

Isto é apenas para grandes DSOs?

Resposta direta: não necessariamente; o modelo escala bem porque padroniza processos.

Mesmo DSOs menores sofrem com falta de especialistas e tempo. Um copiloto com gémeo digital pode ser uma forma de capturar conhecimento e reduzir dependência de indivíduos.

Flexibilidade significa “controlar o consumidor”?

Resposta direta: flexibilidade bem desenhada significa coordenação com incentivos e contratos claros.

A lógica mais eficiente tende a combinar: contratos bilaterais, sinais de preço, armazenamento e automação — com transparência e regras de segurança.

Próximos passos: como começar sem travar a operação

A minha recomendação para quem está a conduzir iniciativas de IA em energia e sustentabilidade é começar por um caso de uso que tenha três características: impacto, dados disponíveis e decisão repetível. Gestão de baixa tensão e reposição após falhas encaixam bem.

Um bom piloto (sem trocadilhos) costuma seguir este caminho:

• Escolher 1–2 alimentadores com problemas conhecidos (sobrecargas, quedas de tensão, reclamações)
• Consolidar o gémeo digital com dados nominais e medição onde existir
• Implementar a rotina detetar-avaliar-propor para eventos específicos (sobrecarga e falha)
• Medir antes/depois: tempo de reposição, número de manobras, clientes afetados, reincidência

O benefício real não é “ter IA”. É operar com mais segurança, mais perto do limite e com decisões melhores — exatamente o que uma fábrica procura quando adota manutenção preditiva, otimização de energia e controlo avançado.

A questão que fica para 2026 é simples e desconfortável: quando a variabilidade aumentar novamente (e vai aumentar), vais querer uma organização dependente de improviso… ou um sistema onde conhecimento e decisão já vêm incorporados no processo?