CPFL Energia

Ciência de Dados e IA Preditiva para Gestão de Barragens

Como levamos a segurança estrutural de barragens hidrelétricas a um novo patamar, com inteligência artificial preditiva e integração direta ao sistema de alertas.

Resultado das soluções e entregas realizadas

O desafio

A gestão estrutural de barragens hidrelétricas envolve o cruzamento de múltiplas variáveis dinâmicas — condições climáticas, leituras de instrumentação, histórico operacional — em um contexto em que falhas podem ter consequências humanas, ambientais e regulatórias severas. A CPFL precisava evoluir de um modelo reativo, baseado em inspeções periódicas e análise retrospectiva, para um modelo preditivo capaz de antecipar comportamentos estruturais e acionar rapidamente os protocolos de segurança

A solução

A Atlantyx desenvolveu uma solução integrada que combina modelos de Machine Learning treinados com séries históricas de leituras estruturais e variáveis climáticas (precipitação, temperatura, vento) a uma camada visual remodelada de dashboards operacionais. O modelo preditivo estima leituras esperadas de instrumentação em função das condições climáticas projetadas, permitindo identificar desvios e anomalias antes que se manifestem fisicamente. A solução foi integrada à interface de disparo de sirenes de alerta, criando um fluxo único entre detecção, análise e ação.

Principais entregas

  • Modelos preditivos de IA/ML: treinados com dados históricos de instrumentação estrutural e variáveis climáticas;
  • Remodelagem completa de dashboards: para acompanhamento operacional, com interface voltada à tomada de decisão em tempo real;
  • Novas cargas de dados: integrando fontes de instrumentação estrutural e sensores ambientais;
  • Interface de disparo de sirenes de alerta: integrada ao sistema de monitoramento, para acionamento rápido dos protocolos de segurança; 

Resultados e impacto

  • Aumento de 30% na eficiência operacional: do processo de análise e gestão estrutural;
  • Mitigação de risco estrutural: com antecipação de desvios de comportamento das barragens monitoradas;
  • Redução do tempo de resposta: entre detecção de anomalias e acionamento de protocolos de emergência;
  • Unificação operacional: dos processos de monitoramento, análise preditiva e disparo de alertas em uma única plataforma.

Stack e tecnologias utilizadas

Machine Learning

Modelos preditivos baseados em variáveis climáticas e estruturais.

Power BI

Dashboards operacionais e de comando.

Pipelines ETL

Integração de fontes de instrumentação e dados climáticos

Alertas Sonoros

Integração com sistema de alertas sonoros e operacionais.