Gémeos Digitais em BESS: escala, segurança e lucro

No ritmo em que o armazenamento de energia está a crescer, errar tarde demais deixou de ser uma opção. Sistemas de Armazenamento de Energia em Baterias (BESS) passaram de projetos-piloto para infraestrutura crítica: estabilizam redes, absorvem picos de renováveis e abrem caminho para novos modelos de negócio (como serviços de capacidade e flexibilidade). As projeções mais citadas no setor apontam para crescimento de ~5x na capacidade instalada até 2030, com investimento a acelerar.

Agora vem a parte menos “glamourosa”: um BESS à escala de rede é um produto industrial de alta complexidade. Estamos a falar de milhões de componentes por gigawatt-hora — um nível comparável ao de sistemas aeroespaciais. E quando a engenharia é assim, uma decisão errada em arquitetura, controlo ou gestão térmica pode gerar uma reação em cadeia: risco de segurança, paragens, não conformidades, perda de margem e danos reputacionais.

Nesta edição da série “IA na Energia e Sustentabilidade”, uso o BESS como um estudo de caso direto para a manufatura: gémeos digitais (digital twins) + IA já são, na prática, o caminho mais sólido para escalar com previsibilidade. Não é sobre “ter uma simulação bonita”. É sobre transformar dados e modelos num sistema operativo para decisões executivas.

A realidade da escala: complexidade industrial em modo “turbo”

Um BESS não é “só baterias”. É um ecossistema com células, módulos, racks, inversores, proteção, software de controlo, sistemas de combate a incêndio, ventilação/refrigeração, telecomunicações, e uma camada de monitorização que precisa de funcionar 24/7.

O efeito mais perigoso desta complexidade é o efeito dominó de decisões precoces. Exemplos típicos:

• Uma escolha de química e formato de célula que parece ótima em laboratório, mas cria gargalos de montagem (e desperdício) na linha.
• Um desenho de pack que reduz custo de materiais, mas piora a dissipação térmica em cenários de pico.
• Uma estratégia de controlo que funciona em condições “médias”, mas falha nos extremos (calor, frio, degradação acelerada, perfis de carga agressivos).

Na manufatura, isto soa familiar. É o mesmo filme de quem lança um produto com CAD e protótipo físico “rápido”, e depois paga caro em retrabalho, sucata, recall e manutenção. No BESS, a diferença é que o risco operacional e regulatório é maior e o custo do erro pode ser existencial.

O paralelismo com a fábrica inteligente

Se eu tivesse de resumir num ponto: BESS é uma “smart factory” ao ar livre — sensores, controlo, segurança funcional, manutenção, logística de peças e disponibilidade contratual. A mesma lógica que usamos em manutenção preditiva com IA em linhas de produção aplica-se aqui: antecipar falhas e reduzir incerteza.

Conformidade: de obrigação chata a condição de entrada no mercado

A regulação está a apertar — e isso não vai abrandar em 2026/2027. Um marco relevante para o setor é a exigência de “passaporte da bateria” para baterias acima de 2 kWh, com registo de ciclo de vida, materiais e histórico de cadeia de fornecimento.

Isto muda o jogo porque deixa de bastar um relatório no fim. Passa a ser necessário:

• Rastreabilidade ponta a ponta (da célula ao sistema instalado)
• Evidência de processos (testes, validações, lotes, alterações de engenharia)
• Dados operacionais que suportem vida útil, segurança e desempenho

Quem tentar fazer isso com sistemas desconectados (PLM num lado, MES noutro, SCADA em separado, planilhas para “fechar a conta”) vai acabar com uma “fábrica de compliance” cara, lenta e frágil.

Frase para colar na parede: conformidade em BESS não é um departamento; é uma propriedade do sistema.

Oportunidade escondida: compliance como produto

Há um ângulo estratégico que muita gente subestima: quando a rastreabilidade é nativa, dá para criar serviços:

• relatórios automáticos para clientes e reguladores,
• garantias baseadas em evidência (e não em suposições),
• contratos de operação e manutenção com SLAs mais fortes,
• precificação dinâmica de performance (quando aplicável).

Ou seja: compliance bem feito vira receita e margem, não só custo.

Gémeos digitais: o “fio condutor” entre engenharia, fábrica e operação

Um gémeo digital é uma réplica viva do ativo físico, que liga desenho, processo de produção, comissionamento, operação e manutenção num único fluxo de dados e modelos. A palavra-chave aqui é “viva”: ele evolui com alterações, desgaste, atualizações de software e condições reais de uso.

O que executivos ganham com isso? Três vantagens que dão para medir:

1) Decisão mais cedo (e mais barata)

Testar virtualmente arquiteturas de pack, estratégias térmicas e lógicas de controlo antes de cortar metal reduz protótipos físicos, acelera validação e diminui o risco de “surpresas” na fase de campo.

Na prática, o gémeo digital permite:

• simular cenários extremos (temperatura ambiente elevada, perfis de carga agressivos, degradação),
• comparar alternativas de design com critérios claros (segurança, custo, eficiência, manutenção),
• “falhar” em simulação, não em operação.

2) Colaboração sem silos

BESS exige alinhamento entre equipas que nem sempre falam a mesma língua: engenharia elétrica, térmica, software, produção, qualidade, segurança, campo. Um modelo comum reduz ruído e acelera decisões.

Na manufatura, este é o mesmo benefício de integrar engenharia de produto (PLM) com execução de manufatura (MES) e dados de chão de fábrica: menos versões conflitantes, menos retrabalho.

3) Rastreabilidade e compliance “by design”

Quando o gémeo digital é o backbone, a evidência nasce no processo:

• o que foi produzido,
• com que lote,
• qual teste passou,
• qual alteração de engenharia entrou,
• como o ativo se comportou em operação.

Isso torna o passaporte da bateria uma consequência natural, não um projeto paralelo.

Onde entra a IA (de forma prática) no ciclo de vida do BESS

IA em BESS funciona melhor quando existe um gémeo digital bem alimentado. Sem dados coerentes, a IA vira “adivinhação sofisticada”. Com dados e modelos, vira um motor de otimização.

IA para prever falhas e reduzir indisponibilidade

Um BESS rentável é um BESS disponível. IA pode identificar padrões de degradação e risco a partir de:

• assinaturas térmicas,
• variações de tensão/corrente,
• eventos de proteção e microparagens,
• histórico de ciclos e profundidade de descarga.

O resultado é manutenção preditiva: trocar componentes antes da falha crítica e com planeamento logístico (peças, janelas de paragem, equipas).

IA para otimizar operação (e proteger a vida útil)

Operar “no limite” pode maximizar receita no curto prazo e destruir a vida útil no médio prazo. IA ajuda a encontrar o equilíbrio entre:

• receita por despacho,
• envelhecimento acelerado,
• segurança térmica,
• requisitos contratuais.

Em linguagem de fábrica: é a mesma lógica de otimizar OEE sem sacrificar qualidade.

IA para acelerar engenharia e industrialização

Com um gémeo digital, dá para aplicar métodos como otimização multiobjetivo (por exemplo, custo vs. performance vs. segurança), além de usar modelos preditivos para:

• estimar rendimento de produção (yield),
• prever variações de processo,
• reduzir scrap e retrabalho.

O ponto de vista executivo é simples: IA sem industrialização é laboratório; IA com industrialização vira vantagem competitiva.

Um playbook executivo para escalar BESS com confiança

Se a sua organização está a entrar (ou a crescer) em BESS — ou se quer transportar estas práticas para uma fábrica inteligente — este é o caminho que tenho visto funcionar.

1) Defina um “modelo único de verdade”

Decida qual é o sistema que manda: quais modelos, quais IDs, quais versões. Sem isso, a empresa vira um conjunto de verdades paralelas.

Checklist rápido:

• existe governança de dados de engenharia e de operação?
• alterações de design são rastreáveis até ativos instalados?
• dados de testes e qualidade são associados a lotes e números de série?

2) Trate comissionamento virtual como etapa obrigatória

Comissionamento virtual (validar lógicas e sequências antes do equipamento estar no chão) é um dos atalhos mais subestimados para reduzir atrasos de rampa.

O ganho aqui não é só velocidade. É previsibilidade: menos “apagões” no arranque, menos gambiarras, menos dependência de heróis.

3) Amarre compliance ao fluxo, não ao fim do projeto

Se o passaporte da bateria (e exigências semelhantes) chega em 2027, 2026 é tarde para começar. O certo é:

• capturar evidência automaticamente (processo),
• auditar por exceção (não por amostragem manual),
• padronizar dados com fornecedores desde o início.

4) Meça o que interessa (e corte o resto)

Alguns KPIs que conectam engenharia, fábrica e operação:

• tempo de validação de design (semanas até decisão),
• taxa de retrabalho e sucata na produção,
• tempo de rampa (dias até estabilidade),
• disponibilidade do ativo e custo por intervenção,
• número de não conformidades por ativo/ano.

Sem métricas, “transformação digital” vira slogan.

O que isto ensina para a indústria em 2025 (e para 2026)

BESS é um laboratório real da transição energética — e também um espelho da manufatura moderna. A pressão por escala, a exigência de rastreabilidade e o custo do erro são exatamente os ingredientes que tornam gémeos digitais e IA essenciais.

A tese que eu defenderia numa reunião de diretoria é direta: quem liga engenharia, produção e operação num gémeo digital reduz risco, acelera time-to-market e melhora margem. E isso vale para BESS, para linhas de produção, para ativos industriais críticos e para qualquer operação que não possa parar.

Se a sua empresa já investe em IA na fábrica, o próximo passo natural é perguntar: o nosso “digital thread” está completo ou ainda há buracos entre o desenho, o chão de fábrica e o campo? A resposta a isso costuma separar quem cresce com segurança de quem cresce “aos trancos”.