Energy Future

Sistema Avançado de Previsão de Demanda Elétrica

PDI-001 Em execução

Plataforma baseada em inteligência artificial para previsão precisa de demanda elétrica, utilizando algoritmos de machine learning e dados históricos do sistema elétrico brasileiro.

Empresa Executora

CPFL Energia

Tipo de Projeto

Cooperado

Investimento

R$ 2.500.000,00

Duração

24 meses

Sistema Avançado de Previsão de Demanda Elétrica
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Objetivos do Projeto

  • Desenvolver algoritmo de IA para previsão de demanda elétrica
  • Integrar dados de múltiplas fontes (clima, economia, consumo)
  • Criar interface web para visualização de previsões
  • Validar precisão com dados históricos reais

Tecnologias Utilizadas

Python TensorFlow PostgreSQL React Docker AWS

Equipe do Projeto

Dr. Carlos Moreira

Dr. Carlos Moreira

Coordenador Técnico

CPFL Energia

Dra. Ana Silva

Dra. Ana Silva

Especialista em IA

Universidade de São Paulo

Eng. Roberto Santos

Eng. Roberto Santos

Desenvolvedor Full-Stack

CPFL Energia

Cronograma do Projeto

Análise e Planejamento

Concluída

Definição de requisitos e arquitetura do sistema

15 jan 2024 - 15 abr 2024

Desenvolvimento do Algoritmo

Em andamento

Implementação dos modelos de machine learning

16 abr 2024 - 15 out 2024

Desenvolvimento da Interface

Pendente

Criação da plataforma web de visualização

01 ago 2024 - 15 fev 2025

Testes e Validação

Pendente

Validação com dados históricos e testes de precisão

16 fev 2025 - 15 ago 2025

Implementação e Deploy

Pendente

Deploy em produção e treinamento dos usuários

16 ago 2025 - 15 dez 2025

Resultados Esperados

  • Redução de 15% no erro de previsão de demanda
  • Interface web intuitiva para operadores do sistema
  • API para integração com sistemas existentes
  • Documentação técnica completa
  • Publicação de artigos científicos

Impacto Esperado

  • Melhoria na operação do sistema elétrico
  • Otimização do planejamento energético
  • Redução de custos operacionais
  • Base para futuras inovações em IA

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