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Rússia
31.07.26 22:30
Tecnologia

Cientistas russos desenvolvem método de alta precisão para gerenciar fornecimento de energia em portos

Solução otimiza consumo de eletricidade na infraestrutura portuária e reduz impacto ambiental

Foto: howtogoto / iStock

Pesquisadores do Instituto de Problemas de Transporte Solomenko, da Academia de Ciências da Rússia, desenvolveram um algoritmo inovador. A ferramenta se adapta a diferentes modos operacionais de equipamentos marítimos e reduz a pegada de carbono em zonas costeiras. A informação foi divulgada no site do Ministério da Educação e Ciência da Rússia.

O consumo de energia nos portos frequentemente requer fontes não estacionárias e está sujeito a sazonalidade e picos abruptos, dependendo dos ciclos de atracação de navios e da operação de guindastes. Segundo os pesquisadores, é possível aprimorar a gestão da infraestrutura portuária por meio da adoção de métodos inteligentes de previsão.

Foi desenvolvido um método matemático, a partir do qual criou-se um programa computacional, que permite gerenciar os fluxos de energia nos portos com alta precisão. A principal vantagem do método é a ausência de parâmetros fixos. Em vez de modelos rígidos, o sistema identifica, em tempo real, o número de consumidores de energia adjacentes e as variações temporais significativas, adaptando-se às características locais dos dados.

A expectativa é que o novo método ajude a considerar uma ampla gama de fatores que afetam a demanda flutuante por eletricidade no abastecimento de navios em terra.

Entre os benefícios previstos estão:

  • otimização de geradores a diesel e sistemas híbridos;

  • redução de custos e de emissões poluentes nas zonas costeiras;

  • aumento da confiabilidade do fornecimento para consumidores críticos;

  • integração de fontes renováveis, como eólica, maremotriz e solar, sem comprometer a estabilidade da microrrede portuária.

Os criadores do método ressaltam que ele não requer computadores de alto processamento, é altamente eficiente em termos energéticos e, em termos de precisão, superou diversos modelos modernos de previsão.

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