Acelere o desenvolvimento de BESS com simulação e IA: menos protótipos, mais segurança, melhor retorno e integração com renováveis na indústria.
A diferença entre um BESS lucrativo e um “elefante branco” raramente está na química da célula. Está nas decisões de engenharia tomadas cedo — dimensionamento, estratégia de operação, gestão térmica, eletrónica de potência e controlos — muitas vezes com dados incompletos e prazos apertados.
Na série “IA na Energia e Sustentabilidade”, tenho batido na mesma tecla: eficiência energética e descarbonização não dependem só de instalar renováveis. Dependem de operar sistemas complexos com previsibilidade. É aí que entram os sistemas de armazenamento de energia em baterias (BESS) e, cada vez mais, a simulação de sistemas como forma de automação inteligente para reduzir riscos e acelerar ciclos industriais.
Um BESS não é apenas um conjunto de baterias. É uma combinação de baterias + HVAC/gestão térmica + eletrónica de potência (inversores/conversores) + EMS/BMS + ligação à rede/microrede + regras de mercado e preços. Quando tudo isto interage, testar no mundo real custa caro, demora e pode ser perigoso. Simular primeiro é mais do que “engenharia digital”: é controlo de qualidade, segurança e custos antes do hardware existir.
Porque a simulação está a virar “automação inteligente” em BESS
A forma mais prática de ver a simulação hoje é esta: ela automatiza decisões de engenharia que antes dependiam de protótipos e tentativa‑erro.
Ao construir um modelo do sistema (um “gémeo digital” orientado por física), a equipa consegue:
- Avaliar dezenas de arquiteturas (número de contentores, módulos, racks, potência de inversores) sem encomendar hardware.
- Testar cenários operacionais (dias, semanas, um ano inteiro) em minutos, em vez de meses de recolha.
- Validar estratégias de controlo (EMS) antes de comissionar no local.
- Antecipar falhas críticas (picos de corrente, fusíveis, arcos elétricos, risco de incêndio/thermal runaway).
Na indústria e manufatura, isto é o equivalente a introduzir automação na fase de engenharia: menos retrabalho, menos desperdício, mais previsibilidade. E quando juntamos IA (por exemplo, modelos reduzidos e redes neurais para acelerar cálculos), a simulação deixa de ser “uma análise” e passa a ser um motor de decisão em escala.
O que muda quando o BESS sai do papel
Um BESS real vive em condições que os slides não mostram:
- Sazonalidade (inverno/verão) muda produção solar/eólica e perfis de carga.
- Tarifários e picos mudam a lógica económica do despacho.
- Temperatura ambiente muda eficiência, envelhecimento e capacidade disponível.
- Restrições da rede (microrede, limitações de ligação, qualidade de energia) mudam tudo.
A simulação permite “ensaiar” estas realidades antes do CAPEX estar comprometido.
Do peak shaving ao lucro: o BESS é tão bom quanto a estratégia
A ideia central do BESS é simples: carregar fora de ponta e descarregar em ponta para reduzir custos e estabilizar consumo. Na prática, as equipas erram em três pontos.
1) Dimensionamento mal alinhado com o perfil de carga
Um BESS sobredimensionado encarece e pode ter baixo retorno; subdimensionado não entrega peak shaving suficiente.
Uma abordagem robusta (e muito industrial) é simular:
- Perfis reais de consumo (por turno, por linha, por sazonalidade)
- Cenários de preço (pico/cheia/vazio, penalizações, serviços auxiliares se aplicável)
- Limites operacionais (SoC mínimo/máximo, rampas, potência de inversores)
O resultado não é “uma potência recomendada” genérica. É uma faixa de dimensionamento com trade-offs claros.
2) EMS “bom no papel”, frágil no terreno
O EMS (Energy Management System) coordena BMS, inversores e lógica de despacho. É aqui que a indústria pode ganhar muito com simulação: validar controlos num ambiente seguro e repetir testes.
Um EMS testado em simulação é menos uma promessa e mais um plano operacional.
3) Ignorar a degradação como variável económica
SoH (state of health) e envelhecimento não são só métricas técnicas. São custo ao longo do tempo. Operar sempre no limite de potência pode “pagar” no curto prazo e cobrar juros no longo.
Simular envelhecimento em cenários longos (meses/anos) permite desenhar uma estratégia que equilibra:
- poupança energética
- vida útil
- disponibilidade
- risco térmico
A engenharia do contentor: térmica, HVAC e segurança não são detalhes
Em projetos BESS, o contentor é onde a teoria encontra a física. E é onde muitos problemas caros nascem.
Gestão térmica: onde a eficiência e a vida útil se perdem
Baterias de iões de lítio têm alta densidade energética, mas são sensíveis a temperatura, sobrecarga e descarga profunda. O HVAC do contentor (ou arrefecimento líquido/ar) é um dos principais determinantes de:
- performance (capacidade efetiva)
- degradação (SoH)
- risco de propagação térmica
A simulação de sistemas permite estudar configurações de arrefecimento e controlo térmico. E quando se integra análise mais detalhada (por exemplo, acoplamentos 1D/3D para fluidos e calor), dá para identificar pontos quentes, má distribuição de caudal e efeitos de insolação no teto do contentor.
Safety by design: simular antes de certificar
Segurança não pode ser “um checklist no fim”. Em BESS, eventos como thermal runaway exigem avaliação séria: como começa, como se propaga, como o sistema reage.
Uma prática que vejo funcionar é tratar segurança como um conjunto de testes virtuais repetíveis:
- picos de corrente e resposta de proteção
- cenários de falha de célula/módulo
- impacto do controlo (shutdown, isolamento, ventilação)
- influência da gestão térmica na propagação
Quando isto é feito cedo, a certificação deixa de ser um susto de fim de projeto.
Simulação + IA: modelos reduzidos para decidir mais depressa
Quando a ambição é simular um dia, uma semana ou um ano inteiro (com clima, preços e carga variáveis), modelos muito detalhados podem ficar pesados. Aqui, a combinação com IA entra de forma pragmática.
A abordagem mais útil na indústria é híbrida:
- Modelos por física para garantir coerência (energia, térmica, eletrónica)
- Modelos reduzidos (ROM) para acelerar simulações longas
- Redes neurais treinadas a partir de simulações de alta fidelidade para aproximar comportamentos complexos (por exemplo, térmica interna de packs)
O objetivo não é “usar IA porque sim”. É reduzir tempo de computação para conseguir comparar mais alternativas e encontrar configurações robustas.
IA em simulação, na prática, é uma forma de automatizar a exploração de cenários.
Como isto se traduz em fábrica: menos protótipos, menos desperdício, mais previsibilidade
O salto para manufatura e operações é direto. Simulação aplicada a BESS aproxima-se muito dos pilares de fábricas inteligentes:
- Qualidade: validação do design e do controlo antes do comissionamento.
- Produtividade: redução de protótipos e de iterações tardias.
- Manutenção preditiva: modelos e dados ajudam a antecipar perda de desempenho e a planear intervenções.
- Sustentabilidade: menos sucata, menos testes destrutivos, melhor eficiência energética do sistema final.
E há um ponto particularmente relevante para 2025: segunda vida de baterias de veículos elétricos. Reaproveitar packs exige ainda mais rigor em caracterização e gestão de risco, porque a variabilidade é maior. Simulação ajuda a definir envelopes de operação seguros e estratégias de controlo conservadoras onde é preciso.
Checklist prático para começar (sem complicar)
Se está a avaliar ou a otimizar um BESS para uma unidade industrial, estas perguntas criam tração imediata:
- Qual é o objetivo principal? (peak shaving, autoconsumo, backup, serviços de rede)
- Quais são os 3 perfis de carga mais críticos? (pico de produção, paragens, sazonalidade)
- Qual é a estratégia de controlo do EMS? (regras fixas vs otimização com previsão)
- Como o HVAC limita potência e degradação? (temperatura ambiente, insolação, ventilação)
- Que cenários de falha são inaceitáveis? (segurança e continuidade)
- Como mede retorno? (€/MWh, poupança mensal, disponibilidade, degradação)
Com isto, a simulação deixa de ser um “projeto à parte” e passa a ser o modo padrão de engenharia.
O que esperar dos próximos 12 meses em BESS e simulação
Em 2026, o que vai separar equipas fortes das restantes é a capacidade de operar BESS como ativos digitais:
- previsão (clima, preço, carga)
- otimização de despacho
- monitorização de SoH e risco térmico
- atualização contínua de estratégias do EMS
Esta é a linha narrativa da nossa série “IA na Energia e Sustentabilidade”: IA não é só analítica. É uma camada operacional por cima de ativos físicos.
Se a sua empresa está a planear BESS para reduzir custos, aumentar resiliência ou integrar renováveis, eu seria direto: não trate a simulação como um luxo de engenharia. Trate como um método de automação inteligente para decidir com menos risco.
A pergunta que fica é simples e desconfortável: o seu próximo BESS vai ser desenhado para “funcionar”, ou para funcionar bem em todos os cenários que a operação real vai impor?