Gerenciamento Inteligente de Energia Baseado em Inteligência Artificial para Redução Sustentável no Uso de Eletricidade

Essas pressões foram intensificadas pela volatilidade crescente nos mercados de energia e pela demanda crescente por eletricidade globalmente. Este trabalho apresenta uma estrutura de gerenciamento de energia alimentada por IA que consiste em três componentes principais: (i) redes LSTM para previsão precisa de demanda, (ii) classificadores de Random Forest para detecção robusta de anomalias e (iii) um algoritmo de agendamento baseado em aprendizado por reforço para otimização dinâmica de carga. Diferentemente de trabalhos existentes, que dependem fortemente de infraestruturas integradas com IoT, o sistema proposto opera de forma eficaz com dados de medição legados, melhorando assim a escalabilidade e reduzindo os custos de implantação. Experimentos em conjuntos de dados de consumo do mundo real demonstram ganhos de desempenho chave: redução de carga de pico em 18%, economia de custos operacionais em 14%, melhoria de eficiência energética geral em 21% e 96% de precisão na detecção de anomalias. Os resultados obtidos confirmam a validade da integração de previsão, detecção de anomalias e agendamento inteligente em uma estrutura unificada centrada em dados. A solução proposta oferece uma abordagem eficiente e adaptativa que é ambientalmente amigável para otimizar o uso de eletricidade em ambientes residenciais, comerciais e industriais.