Contexto e Objetivos

O desenvolvimento de infraestruturas para monitoramento e avaliação energética ganha relevância diante da transição para matrizes limpas e da necessidade de planejamento regional baseado em dados. Este trabalho apresenta uma plataforma computacional voltada ao processamento, visualização e análise multicritério de indicadores energéticos de uma região com forte potencial em recursos fósseis e renováveis.

Os propósitos principais da solução são:

1. Consolidar bases de dados históricas e em tempo real provenientes de fontes estatísticas, sensores e cartografias digitais.
2. Propor um conjunto de indicadores integrados que abrangem produção, consumo, eficiência, emissões e viabilidade socioeconômica.
3. Oferecer painéis interativos capazes de atender gestores públicos, investidores e pesquisadores.

Arquitetura da Plataforma

Visão Estrutural

A aplicação adota uma arquitetura em três camadas, separando responsabilidades de apresentação, processamento e persistência:

┌─────────────────────────────────────────┐
│         Camada de Apresentação          │
│  ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────── │
│  │  Portal  │ │  App     │ │ Painel │ │
│  │  Web     │ │  Móvel   │ │  TV    │ │
│  └──────────┘ └──────────┘ └────────┘ │
├─────────────────────────────────────────┤
│         Camada de Análise               │
│  ┌──────────┐ ┌──────────┐ ──────────┐ │
│  │ ETL e    │ │ Modelos  │ │ Algoritmos│ │
│  │ Tratamento│ │ Preditivos│ │Avaliativos││
│  └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ │
├─────────────────────────────────────────┤
│         Camada de Dados                 │
│  ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
│  │  Banco   │ │  Dados   │ │  Cache   │ │
│  │Relacional│ │  Espaciais│ │  e Fila  │ │
│  └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ │
└─────────────────────────────────────────┘

Stack Tecnológico

• Front-end: Vue.js 3 + Composition API, Vuetify, biblioteca Chart.js para gráficos estatísticos e biblioteca MapLibre para mapas temáticos.
• Back-end: FastAPI com endpoints assíncronos, Pydantic para validação de contratos e Celery para tarefas em background.
• Processamento: Python 3.11, NumPy, Polars, Xarray e GeoPandas para manipulação de grandes volumes.
• Banco de dados: PostgreSQL 15 com extensão PostGIS, Redis para cache de consultas frequentes.

Módulos Principais

1. Centro de Visualização Energética

1.1 Painel de Síntese Regional

Apresenta a composição da matriz energética por meio de gráficos dinâmicos e filtros temporais. O usuário pode selecionar um intervalo de anos e visualizar a evolução percentual de cada fonte, como no exemplo fictício a seguir:

import polars as pl
from typing import Dict

def calcular_participacao(fonte: str, dados: pl.DataFrame) -> Dict[str, float]:
    total = dados.filter(pl.col("ano") == 2022)["producao_mwh"].sum()
    parcela = (
        dados
        .filter((pl.col("fonte") == fonte) & (pl.col("ano") == 2022))
        ["producao_mwh"]
        .sum()
    )
    return {"fonte": fonte, "percentual": round(parcela / total * 100, 2)}

1.2 Análise Espacial

Inclui camadas georreferenciadas de usinas, reservatórios, parques eólicos e estações solares. As funcionalidades disponíveis incluem:

• Mapa de calor: concentração de capacidade instalada por km².
• Análise de proximidade: criação de zonas de influência ao redor de infraestruturas críticas.
• Consulta por área: seleção de polígonos no mapa para geração de relatórios estatísticos.

2. Ferramentas de Avaliação

2.1 Sistema Multicritério

O modelo de avaliação combina quatro dimensões:

1. Segurança energética
2. Eficiência técnica
3. Sustentabilidade ambiental
4. Impacto econômico

A normalização dos indicadores utiliza o método Min-Max, enquanto a ponderação adota o método AHP com verificação de consistência. A ordenação das regiões é feita por meio do método PROMETHEE II.

import numpy as np

def normalizar_min_max(matriz):
    minimo = matriz.min(axis=0)
    maximo = matriz.max(axis=0)
    return (matriz - minimo) / (maximo - minimo + 1e-9)

def pesos_ahp(matriz_comparativa):
    autovalores, autovetores = np.linalg.eig(matriz_comparativa)
    indice = autovalores.real.argmax()
    vetor = autovetores[:, indice].real
    return vetor / vetor.sum()

2.2 Comparativo Regional

Oferece gráficos de radar e de bolhas para comparar unidades territoriais em diferentes dimensões. É possível animar a evolução histórica e exportar os resultados em formatos tabulares.

3. Módulo Preditivo

3.1 Modelos de Previsão

O sistema oferece duas abordagens principais, selecionadas conforme a natureza da série temporal:

• Prophet: para séries com sazonalidade anual e efeitos de calendário.
• Gradient Boosting: LightGBM com variáveis exógenas, como temperatura e radiação solar.

from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor
from sklearn.model_selection import TimeSeriesSplit

def treinar_previsao(X, y):
    divisao = TimeSeriesSplit(n_splits=4)
    modelo = GradientBoostingRegressor(
        n_estimators=300,
        learning_rate=0.05,
        max_depth=4
    )
    for treino, teste in divisao.split(X):
        modelo.fit(X[treino], y[treino])
    return modelo

3.2 Simulação de Cenários

Permite configurar cenários alternativos de políticas públicas, como aumento da tarifa de carbono, expansão de renováveis ou restrição hídrica. O motor de simulação recalcula os indicadores e gera um relatório comparativo entre o cenário base e os cenários alterados.

Diferenciais Técnicos

1. Renderização acelerada: uso de WebGL para visualização de superfícies tridimensionais de potencial energético.
2. Integração de fontes heterogêneas: conectores para planilhas, APIs governamentais e serviços de sensoriamento.
3. Análise colaborativa: múltiplos usuários podem comentar e marcar regiões do mapa simultaneamente.
4. API aberta: endpoints documentados permitem que pesquisadores consumam os dados diretamente em notebooks Jupyter ou outras aplicações.

Casos de Uso

Planejamento Governamental

Um gestor regional pode consultar a produção dos últimos anos, simular o impacto de metas de descarbnoização e exportar um parecer técnico em PDF.

Avaliação de Investimentos

Empresas do setor elétrico podem sobrepor dados de recurso natural, malha viária e rede de transmissão para identificar locais com melhor relação custo-benefício.

Pesquisa Acadêmica

Cientistas de dados podem acessar séries temporais normalizadas e replicar análises em ambientes Python ou R, acelerando estudos sobre transição energética.

Entregas do Sistema

• Relatórios: documentos técnicos personalizáveis, com gráficos, tabelas e interpretação automatizada.
• Dados: APIs RESTful, serviços WMS/WFS e exportação em CSV, GeoJSON e Parquet.
• Alertas: notificações automáticas quando indicadores ultrapassam limites predefinidos.

A plataforma foi projetada para operar de forma contínua, com tempos médios de resposta inferiores a um segundo para consultas interativas e capacidade de processar milhares de requisições diárias.