A distribuidora CPFL Energia iniciou em 2025 uma nova etapa de modernização das redes elétricas com o uso combinado de drones autônomos e inteligência artificial (IA) para o monitoramento preventivo da infraestrutura de distribuição. A iniciativa representa um avanço estratégico dentro do conceito de smart grids, unindo automação, digitalização e análise preditiva para melhorar a qualidade do fornecimento e reduzir perdas operacionais.
Como funciona a tecnologia?
Os drones são equipados com câmeras de alta resolução e sensores térmicos capazes de capturar imagens detalhadas de postes, transformadores, cabos e isoladores. A partir dessas imagens, algoritmos de IA identificam anomalias como superaquecimento, corrosão, desgaste de componentes e risco de queda de vegetação — antes mesmo que essas falhas causem interrupções ou acidentes.
Segundo a CPFL, os testes já permitiram reduzir em até 30% o tempo médio de inspeção e aumentar a precisão das ações de manutenção preventiva, principalmente em áreas de difícil acesso.
Por que isso importa?
Com o crescimento da geração distribuída, a eletrificação da mobilidade e a necessidade de integrar novas fontes renováveis ao sistema, a resiliência da rede de distribuição se tornou prioridade. Ferramentas inteligentes como drones e IA ajudam distribuidoras a:
- Antecipar falhas com base em dados reais;
- Otimizar o tempo e os recursos das equipes em campo;
- Aumentar a segurança dos profissionais e da população;
- Reduzir o impacto de interrupções para os consumidores.
Perspectivas
Esse tipo de solução está em linha com a Portaria nº 11/2025 do MME, que estimula a digitalização e a automação das redes no Brasil. O uso de drones e IA vem sendo testado também por outras distribuidoras, e a tendência é que esses sistemas se tornem padrão na operação elétrica brasileira nos próximos anos.
Além disso, o projeto da CPFL abre oportunidades para novas profissões no setor, como analistas de dados energéticos, engenheiros de IA aplicada ao setor elétrico e técnicos em sistemas automatizados.
