O professor doutor Carlos Santos Silva, perito na área de modelização de sistemas e investigação operacional [1], autor de mais de 30 artigos publicados em jornais internacionais com peer-review e colecionador de mais de 80 comunicações em conferências internacionais, é um investigador ativo e com vasta experiência na área de sistemas energéticos. Convidámo-lo para ser porta voz da investigação que faz, falando-nos um pouco sobre esta área em forte crescimento e mudança acelerada, e discutindo brevemente os maiores desafios e soluções que estão atualmente em cima da mesa.

Licenciado em 1999, o professor conta também com um mestrado (2001) e um doutoramento (2005), ambos tirados no IST, em engenharia mecânica. É atualmente membro do LARSyS [2] e do IN+ [3], onde desenvolve a sua investigação no laboratório de Ecologia Industrial e Sustentabilidade.

Em Junho de 2008 juntou-se ao IST como professor assistente convidado em Sistemas Energéticos Sustentáveis, no MIT Portugal Program [4]. É chefe da secção de WS-Energia Industrial do departamento de Física do IST desde 2012 e tornou-se professor assistente no departamento de Engenharia Mecânica em 2015.

Destacando sucintamente alguns pontos da sua carreira, trabalhou entre 2001 e 2004 no departamento de Neuro-informática da Siemens Corporate Technolgy [5], em Munique, Alemanha; entre 2006 e 2008 foi gestor de projeto na start-up Albatroz Engenharia S.A. [6], e é co-fundador da WATT-IS (2012) [7].

As cadeiras que leciona, tais como Gestão de Energia e Modelização e Economia de Sistemas Energéticos, assim como a investigação em que está envolvido, são focadas nas áreas de:

• Modelização de sistemas energéticos;

• Otimização através do uso de meta-heurísticas [8];

• Eficiência energética em edifícios.

Entrevista

Em que consiste a sua investigação nas áreas de otimização de sistemas energéticos, sustentabilidade, distribuição energética eficiente, entre outros tópicos relacionados com que costuma trabalhar?

Na minha área de investigação principal, o trabalho começa com o desenvolvimento de modelos de sistemas de energia sustentáveis a diferentes escalas espaciais (modelos de edifícios, bairros, regiões e países) e temporais (desde modelos horários até modelos inter-anuais). De seguida temos a otimização destes sistemas, ou seja, a procura da melhor configuração para um funcionamento mais sustentável. Na primeira fase, de modelação, o objetivo é perceber quais as necessidades mínimas de energia para o desenvolvimento dos serviços (aquecimento, iluminação, atividades económicas), enquanto que na fase de otimização queremos conceber as soluções mais sustentáveis para fornecer esses serviços, ou seja, as soluções que são, simultaneamente, as mais económicas, as que satisfazem melhor as necessidades dos utilizadores e aquelas que têm menor impacto ambiental.

Tendo experiência vasta em ambas as áreas, como descreve a importância tanto das Tecnologias de informação (do inglês, Information Technologies, IT [9]) como das meta-heurísticas na resolução dos problemas ambientais, entre outros, que enfrentamos? Para quem não está familiarizado com estes conceitos, como os define e esclarece sucintamente?

As tecnologias de informação são fundamentais não só na aquisição e tratamento dos dados para a modelação dos sistemas (por exemplo, a obtenção dos consumos de energia em tempo real ou a caracterização das atividades dos utilizadores), mas também no desenvolvimento de modelos mais complexos. Por exemplo, a modelação de sistemas urbanos requer o cruzamento de múltiplos tipos de dados – energia, transportes, água – e a sua representação tridimensional.

Quanto às meta-heurísticas são um subconjunto de técnicas de otimização, que inclui os algoritmos genéticos ou as colónias de formigas, que resolvem os problemas de otimização através da aplicação de um conjunto de regras (heurísticas), em vez de recorrer aos algoritmos matemáticos (como por exemplo método de Newton [10]). Em geral aplicam-se estes métodos em problemas de otimização combinatórios em que é difícil descrever o problema recorrendo a um modelo matemático.

No seguimento da pergunta anterior, gostaríamos que concretizasse como é que modelos como o da colónia de formigas e o algoritmo genético ajudam na análise e resolução dos problemas em questão? Para quem não está familiarizado com estes modelos, poderia clarificar ou introduzi-los sucintamente?

Quer as colónias de formigas quer os algoritmos genéticos são algoritmos que implementam os princípios de sistemas biológicos que já demonstraram resolver problemas de otimização complexos de forma muito eficiente.

No caso das colónias de formigas, o algoritmo imita a capacidade que as formigas têm de descobrir sempre o caminho mais curto entre o formigueiro e a comida, apesar de serem animais sem capacidade de visão. Basicamente as formigas andam aleatoriamente à volta do formigueiro em busca de comida e vão depositando feromonas no solo durante essa busca. Quando por sorte descobrem comida, voltam para trás seguindo do seu trilho de feromonas, reforçando-o. Outras formigas que estão a vaguear, se por acaso cruzarem esse trilho, vão começar a segui-lo, e começar elas próprias a depositar feromonas e reforçá-lo. Como as feromonas se evaporam com o tempo, os caminhos percorridos de forma mais rápida vão ter uma intensidade mais forte. Assim, em breve, todas as formigas seguirão os trilhos mais curtos (ótimo), ou seja, foi encontrada a solução ótima do problema de busca de comida de forma mais rápida.

Os algoritmos genéticos imitam a capacidade que todas as espécies de seres vivos têm de se adaptarem ao meio ambiente, ou seja, o princípio da evolução das espécies. O problema começa com um universo de indivíduos (soluções) de uma população criados de forma aleatória, que respondem melhor ou pior ao ambiente (problema de otimização). Os indivíduos que estão mais adaptados têm mais probabilidade de sobreviver e de se reproduzir. Assim, as soluções vão-se cruzar e ter descendentes, criando uma nova geração de soluções que resultam da mistura dos ascendentes; de vez em quando existem mutações que podem melhorar as soluções; os melhores indivíduos podem sobreviver a mais do que uma geração. E assim, de geração em geração a população vai estando cada vez mais adaptada ao meio ambiente, ou seja, as soluções otimizam o problema.

Este tipo de algoritmos pode ser utilizado para encontrar a melhor configuração de um sistema energético que minimize as emissões de gases com efeito de estufa, ou que minimize o custo de operação (ou ambos), ou pode ser utilizado para encontrar a melhor sequência de operações num sistema já existente. Em concreto, pode indicar quais as tecnologias de energia num sistema energético, ou quais as melhores soluções de eficiência energética.

Na procura de soluções inovadoras e necessárias, quais são, atualmente, na sua opinião, os métodos mais promissores nas áreas de investigação de eficiência energética e sustentabilidade?

Tal como noutras áreas, uma das abordagens que está a ser seguida por muitos investigadores na área de sistemas sustentáveis de energia é a integração de algoritmos de machine learning para melhorar os modelos. Isto só é possível pela existência de cada vez mais dados. Concretizando com um exemplo: na área dos sistemas de energia, um dos aspectos mais difíceis de modelar é o comportamento dos utilizadores. Com acesso a vários tipos de dados, como por exemplo, relativos à utilização de wi-fi, é possível construir modelos de ocupação dos edifícios que complementam os modelos físicos.

Como membro tanto do LARSyS, como do Laboratório de Ecologia Industrial e Sustentabilidade do IN+, de que forma descreve o impacto e objetivo da pesquisa de ambas as unidades de investigação?

Para os centros de investigação, os impactos mais importantes são as publicações em revistas científicas, as colaborações com centros internacionais e a participação em projectos de investigação que financiam as activades. Nessa pespectiva, a área onde eu trabalho tem sido muito activa e, desta forma, tem dado visibilidade ao centro de investigação. Mas o maior impacto da pesquisa que fazemos na minha opinião é o contributo para as organizações e empresas e para a sociedade em geral, com os quais desenvolvemos projectos nestas áreas.

A título de exemplo, temos trabalhado com a Câmara Municipal de Lisboa (CML) para estudar as melhores estratégias de renovação de edifícios em diversos bairros de Lisboa, no âmbito do projecto Sharing Cities [11]. Ainda com a CML temos trabalhado na classificação das várias freguesias de Lisboa, em termos de sustentabilidade, e, recentemente, desenvolvemos um plano de sustentabilidade energética para o Vale de Santo António, no âmbito do programa Renda Acessível [12]. Há muitos anos que ajudamos a calcular as matrizes energéticas e de materiais para Lisboa, em colaboração com a agência Lisboa E-Nova [13]. Em 2008, colaborámos com a EMEL [14] e a Lisboa E-Nova [13], de forma a escolher a localização dos mais de 800 postos de carregamento de carros eléctricos do MOBI.E [15].

Temos também trabalhado com a Agência de Energia de Portugal, a ADENE [16], em vários projectos, como a estratégia de longo prazo da renovação de edifícios, ou o cálculo do custo das medidas de eficiência energética que permitiriam acabar com a pobreza energética em portugal até 2050 (actualmente em discussão pública). Estamos a colaborar na metodologia de cálculo de um certificado de eficiência hídrica para os edifícios. Ainda com a ADENE, estamos a colaborar no desenvolvimento de estudo das necessidades de armazenamento energético para Portugal até 2050.

Com as empresas, colaborámos, por exemplo com EDP, na avaliação do ciclo de vida da barragem do Baixo Sabor, num estudo do futuro da energia solar em portugal e em estudos de planeamento energético.

Como avalia o grau de urgência de uma transição energética? Quais as previsões a curto e longo prazo relativamente à forma como o assunto vai evoluir? Que elementos têm maior peso neste processo: ação política, ação empresarial, ação individual, inovação tecnológica e científica?

O grau de urgência é máximo, já deveria ter acontecido. Mas tem vindo a ocorrer, a uma velocidade cada vez maior. A curto prazo, prevejo que se continue a aumentar a penetração de tecnologias renováveis. Mas se não alterarmos os hábitos de consumo vai ser muito difícil de concretizar a transição. Nessa perspetiva, esta recente crise do Covid-19 veio mostrar que podemos mudar radicalmente os hábitos de consumo – usar menos os transportes porque usamos mais o teletrabalho, por exemplo. Consumir menos bens supérfluos, e, assim, usar menos recursos materiais e energéticos para os produzir é, para mim, o grande salto que é necessário dar. Para isso, todos os fatores indicados são fundamentais. Por muita investigação científica e tecnológica que se faça, é necessário que exista ação política que arraste consigo a ação empresarial. Independentemente disto tudo, tem sempre de haver um esforço individual de todos nós.

Quais os maiores desafios que enfrentamos atualmente perante a e urgência de uma transição energética justa e a curto prazo?

O maior desafio é o crescimento do consumo de energia. Nos países em desenvolvimento (África, América do Sul, Ásia), as populações pretendem melhorae a qualidade de vida e, consequentemente, ter acesso a mais serviços de energia (ter automóveis, mais equipamentos eléctricos em casas, etc). Contudo, como a população é muito maior, se o acesso a esses serviços for feito como ocorreu nos países desenvolvidos (EUA, Europa), o consumo de energia vai aumentar tanto, que mesmo com o aumento do recurso a renováveis, não vai ser possível fazer a transição energética. Por isso, o maior desafio é decobrir como conseguimos melhorar as condições de vida da população mundial sem que isso signifique um aumento insustentável do consumo de energia. Isso implica que esses países façam uma transição energética muito mais rápida e profunda do que está a acontecer nos países desenvolvidos.

Neste sentido, temos feito estudos, através de teses de doutoramento, nos casos do Gana e de Moçambique, onde estudámos as curvas de adopção de tecnologias eficientes e de mudanças de comportamento para evitar crescimentos excessivos do consumo de energia. Também já colaborámos com empresas no desenvolvimento de micro-redes de geração de energia em Angola (com energia solar e geração de biogás a partir de restos alimentares) ou em Moçambique (com a geração de biocombustíveis a partir de jatrofa [17]).

Poderia comentar e explicar o conceito de democracia energética? Será previsível um crescimento na procura da instalação de sistemas fotovoltaicos para consumo próprio, ou em fenómenos parecidos com este?

O conceito não está estabilizado, mas no fundo pressupõe que todas as pessoas têm acesso a recursos energéticos de igual forma, independentemente da sua condição socio-económica ou localização geográfica. Desta forma, a tecnologia de sistemas fotovoltaicos é de facto a que permite essa democratização do acesso: pode ser implementada em qualquer local e instalada em diversas escalas. Nos últimos anos, tornou-se também das tecnologias de geração mais económicas. Assim, é a tecnologia que mais tem crescido, em termos percentuais, no mundo (e também em Portugal) e prevê-se que assim continue nas próximas décadas.

Como prevê a evolução da mobilidade urbana?

Lisboa acho que é um bom exemplo da mudanças que têm de ocorrer na mobilidade urbana: a utilização de modos de mobilidade mais suaves (bicicletas, trotinetes), e de mobilidade partilhada (car-sharing, car-pooling) para complementar uma maior utilização de transportes públicos. No entanto, ainda existem outras revoluções a caminho.

Uma das revoluções é a substituição dos combustíveis fósseis nos veículos por biocombustíveis [18] ou combustíveis sintéticos [19]. Desta forma a tecnologia dos veículos é a mesma, com os seus benefícios, mas sem as emissões associadas. Na Europa já existe incorporação de biocombustíveis (até 10%), mas estes valores podem aumentar. Os combustíveis sintéticos podem desempenhar um papel importante, pois um dos seus principais desafios – a energia necessária para fazer a conversão – pode ser resolvido com a absorção do excesso de energias renováveis. Além disso temos a utilização de hidrogénio, que mais uma vez pode ser gerado a partir do excesso na geração de renováveis como forma de armazenamento.

Finalmente, também aqui a alteração de comportamentos é fundamental. Durante este período excecional que vivemos do Covid-19, creio que foi perceptível para todos que podemos substituir muitas deslocações profissionais por vídeo-conferências, podemos promover mais o teletrabalho, reduzir muito o tráfego nas cidades e as emissões de poluentes locais, podemos mudar os horários de trabalho, de forma a reduzir as horas de pontas, etc. Neste campo, as aplicações móveis têm tido um efeito muito interessante. Por exemplo, a utilização massiva de aplicações como o Waze, que ajudam a distribuir o tráfego, tem demonstrado que é possível, com a ajuda das tecnologias de informação, ter padrões de mobilidade mais inteligentes e sustentáveis.

Muita gente argumenta que o veículo elétrico é uma opção sustentável, como se fosse totalmente absolvido de custo ambiental. Poderia esclarecer os benefícios e eventuais custos da transição do mercado para estes veículos, comparando o impacto do veículo elétrico vs. veículo a combustível e considerando fatores normalmente mal esclarecidos e pouco mencionados, como o impacto ambiental das baterias elétricas e a origem da energia elétrica em questão?

Do ponto de vista local, sim, é claramente uma opção mais sustentável, pois não existem emissões de poluentes, os níveis de ruído são muito inferiores, etc. Contudo, a nível regional, nacional, depende da forma como a electridade dos veículos é produzida. Se a electricidade para carregamento for produzida por centrais com combustíveis fósseis (carvão, gás natural), o impacto positivo relativo às emissões pode ser nulo ou perto disso. Para além destes, existem impactos enormes assoiados à reciclagem das baterias (são processos que requerem consumos de energia elevados), assim como outros, por vezes negligenciados, mas também importantes, como por exemplo, os impactos associados à extração dos metais utilizados nas baterias (como o lítio). Em geral, existem estudos que demonstram que considerando todos os impactos, o balanço é positivo, mas depende de muitos fatores. Por isso é importante ter em conta nos estudos a forma como é gerada a eletricidade, o tipo de utilização que vai influenciar os padrões de carregamento, etc, logo os estudos devem ser feitos por regiões, por cidades, por veículos.

Notas

[1] Investigação operacional: ramo interdisciplinar da matemática aplicada que faz uso de modelos matemáticos, estatísticos e de algoritmos na ajuda à tomada de decisão. É usada sobretudo para analisar sistemas complexos do mundo real, tipicamente com o objetivo de melhorar ou otimizar a performance

[2] LARSyS: O LARSyS (LAboratory of Robotics and SYStems in Engineering and Science) é um laboratório associativo fundado pela Fundação de Ciências e Tecnologias (FCT) portuguesa, que integra os 4 centros de investigação: IN+, ISR, ITI e MARETEC. Tanto o LARSyS como o IN+ estão afiliados ao IST.

[3] IN+: Centre for Innovation, Technology and Policy Research. Unidade de investigação interdisciplinar afiliada ao IST que promove a integração sustentável da investigação científica na inovação tecnológica e nas políticas públicas.

[4] MIT Portugal Program: Uma parceria, com início em 2006, entre universidades e unidades de investigação portuguesas, o governo português e o Massachusetts Institute of Technology (MIT), assim como outros parceiros da indústria e outras instituições não académicas. O objetivo é possibilitar uma plataforma que promova a investigação inovadora, interativa e sustentável entre Portugal e o MIT.

[5] Siemens Corporate Technology: unidade de investigação e desenvolvimento central da Siemens AG, um conglomerado industrial alemão (o maior da Europa) com ação maioritária em três setores: automatização, digitalização e eletrificação.

[6] Albatroz Engeharia S.A.: empresa privada sedeada em Lisboa, focada em investigação e desenvolvimento de soluções inovadoras especializadas para responder a problemas de robótica, processamento de sinais, e áreas tecnológicas vizinhas.

[7] WATT-IS: start-up de análise de dados focada em entregar eficiência energética a habitações e empreendimentos de pequena ou média dimensão.

[8] Meta-heurística: O nome Heurística é derivado da palavra grega heuriskein, que significa ‘descobrir’. Hoje esse termo é usado para descrever um método “que, baseado na experiência ou julgamento, parece conduzir a uma boa solução de um problema, mas que não garante produzir uma solução ótima”. Também podemos considerar esse termo como associado a um conhecimento circunstancial, não matematicamente verificável. Na literatura científica associada à computação, uma meta-heurística é uma estratégia de pesquisa, não específica para um determinado problema, que tenta explorar eficientemente o espaço das soluções viáveis desse problema. Conhecimentos específicos do problema podem ser utilizados na forma de heurística para auxiliar no processo de busca (por exemplo, na busca de um possível bom vizinho de um determinado ponto). Resumindo, podemos dizer que meta-heurísticas são mecanismos de alto nível para explorar complexos espaços de pesquisa, cada uma usando um determinado tipo de estratégia. Um dos desafios na aplicação de uma meta-heurística é encontrar o equilíbrio ideal entre diversificação e intensificação (“largura” vs profundudade da pesquisa). Exemplos comuns são o algoritmo genético e os modelos da colónia de formigas ou abelhas. A meta-heurística tem grande aplicação nas áreas de sustentabilidade, medicina, engenharia, astronomia, etc.

[9] IT: as tecnologias de informação (Information Technologies, IT, do inglês) conjunto de todas as atividades e soluções providas por recursos de computação que visam a produção, o armazenamento, a transmissão, o acesso, a segurança e o uso das informações.

[10]: Método de Newton: método utilizado em análise numérica para estimar as soluções de um sistema. Muito utilizado para sistemas não lineares (mais complexos). Em alguns casos mais complicados torna-se trabalhoso e ineficiente.

[11] Projeto Sharing Cities: projeto-farol que pretende testar uma nova abordagem para criar cidades inteligentes. Promovendo a cooperação internacional entre a indústria e as cidades, o projeto procura desenvolver soluções acessíveis, que resultem em soluções comerciais com elevado potencial de mercado para as cidades inteligentes. As cidades selecionadas – Lisboa, Londres e Milão – vão implementar soluções digitais urbanas e modelos de cooperação. O Royal Borough of Greenwich em Londres, a Porta Romana/Vettabbia em Milão e a Baixa de Lisboa vão ter edifícios reabilitados, serviços de mobilidade elétrica partilhada, sistemas de gestão de energia, postes de iluminação inteligente e uma plataforma de partilha urbana, envolvendo os cidadãos.

[12] Programa Renda Acessível (2016): Concurso por sorteio para arrendamento de habitações municipais.

[13] Lisboa E-Nova: Agência de Energia e Ambiente de Lisboa é uma associação de direito privado sem fins lucrativos que tem como finalidade promover o desenvolvimento sustentável de Lisboa e respetiva área metropolitana. Numa perspetiva integradora de medidas de adaptação às alterações climáticas e ações de mitigação, e apoiando a inovação e o desenvolvimento de projetos que permitam a redução de emissões de gases com efeito de estufa (GEE), a Lisboa E-Nova trabalha com vista a uma cidade de baixo carbono e menos vulnerável aos efeitos do clima futuro.

[14] EMEL: A Empresa de Mobilidade e Estacionamento de Lisboa tem como missão a gestão da mobilidade e do estacionamento em Lisboa, através da gestão e fiscalização de lugares na via pública, de parques e de Bairros Históricos.

[15] MOBI.E: aplicação móvel que permite encontrar os postos de carregamento para veículos elétricos, listando-os ou exibindo-os num mapa por proximidade.

[16] ADENE: a Agência para a Energia é a agência nacional de energia, associação de direito privado, sem fins lucrativos e de utilidade pública, que tem como missão o desenvolvimento de atividades de interesse público na área da energia, do uso eficiente da água e da eficiência energética na mobilidade.

[17] Jatrofa: género botânico com vasta distribuição em África, cujas colheitas geram interesse para produção de biodiesel.

[18] Biocombustível: de origem biológica não fóssil, produzido a partir de matéria orgânica quimicamente alterada. A sua utilização reflete-se em menores emissões de carbono e redução da dependência dos fósseis, mas a sua produção está associada a agricultura intensiva e envolve processos libertadores de gases com efeito estufa.

[19] Combustíveis sintéticos: produzidos a partir da combinação de hidrogénio e dióxido de carbono, constituem uma das vias para reduzir a dependência e consumo de combustíveis fósseis. A sua vantagem passa pelo facto de poderem utilizar a rede de abastecimento de combustíveis fósseis existente e não requererem qualquer adaptação dos atuais veículos com motor de combustão interna.