Muitas usinas solares precisam comparar a energia que deveriam produzir com a energia realmente gerada para identificar falhas e perdas de desempenho. No entanto, muitas delas não possuem equipamentos adequados para medir a radiação solar e a temperatura do ambiente, fatores essenciais para análises precisas. Sem essas informações, operadores têm mais dificuldade para detectar problemas operacionais e planejar manutenções.

Para resolver esse problema, pesquisadores da Unicamp desenvolveram o software SoLESFlow. O sistema utiliza dados meteorológicos obtidos por satélites e os combina com dados reais de operação da usina solar. O programa organiza e trata automaticamente essas informações e usa inteligência computacional baseada em “árvores de decisão” (um modelo matemático que aprende padrões nos dados) para prever quanta energia a usina deveria estar gerando em cada momento. O software também cria gráficos e relatórios para acompanhar o desempenho da usina ao longo do tempo.

Entre as vantagens estão a possibilidade de monitorar usinas sem sensores locais, maior precisão na identificação de perdas de energia e análise automatizada do funcionamento da usina solar. O sistema ainda permite auditoria completa dos dados processados, gera estatísticas detalhadas e ajuda operadores a tomar decisões mais rápidas e eficientes na manutenção das usinas.