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Mudanças climáticas intensificam consumo de energia e exigem novas estratégias empresariais

Levantamento feito por Renato Paes, especialista em dados, aponta impacto do aquecimento global no aumento da demanda energética e mostra como a IA pode ajudar na previsão e mitigação dos efeitos 

Imgem: Freepik

São Paulo, fevereiro de 2025 - O avanço das mudanças climáticas não impacta apenas o meio ambiente, mas também a economia e a infraestrutura das cidades. Renato Paes, CTO da SIPREMO e CEO da Dardo, empresa que resolve problemas por meio do levantamento de dados, fez um levantamento que revela que o o aumento das temperaturas médias tem relação direta com o consumo de energia elétrica, sobretudo em períodos de calor extremo, quando há maior demanda por climatização.

 

Os dados da Empresa de Pesquisa Energética (EPE) indicam que o consumo médio anual de eletricidade no Sudeste cresceu de 5,56 milhões de MWh em 2018 para 6,67 milhões de MWh em 2024. A oscilação térmica tem demonstrado uma relação direta com o aumento da demanda energética, exigindo soluções para evitar crises no abastecimento e impactos no orçamento das famílias e empresas.

Os gráficos acima evidenciam essa relação. A evolução da temperatura média e mediana anual no Estado de São Paulo demonstra uma elevação considerável ao longo dos anos, o que coincide com o crescimento progressivo do consumo médio anual de energia no setor residencial cativo. Além disso, análises mensais mostram picos de consumo elétrico nos períodos de maior calor, reforçando a necessidade de estratégias eficientes de gestão energética. 


"O impacto das mudanças climáticas e do consumo de energia na economia não é apenas uma preocupação futura, mas uma realidade presente. Empresas e governos que não utilizarem ferramentas como a Inteligência Artificial para antecipar tendências e otimizar recursos estarão expostos a riscos financeiros cada vez maiores", afirma Renato Paes. 


Além disso, o levantamento aponta que a IA pode ajudar na previsão da demanda energética e na implementação de estratégias para mitigar os efeitos do aumento do consumo. Modelos de machine learning podem cruzar dados meteorológicos com padrões históricos de uso para otimizar a gestão da energia, reduzir desperdícios e evitar sobrecargas no sistema elétrico. 


"O uso de tecnologia na gestão da demanda elétrica pode minimizar os impactos do aquecimento global sobre o setor energético, tornando o consumo mais eficiente e reduzindo custos operacionais para empresas e consumidores", destaca Paes.




 

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