--- title: "Algoritmo russo AKNN-TS otimiza gestão de energia em portos com alta precisão" author: "Redação" date: "2026-08-05 11:54:00-03" category: "Portos" url: "http://tp.scale.press/portal/tp/post/2026/08/05/algoritmo-russo-aknn-ts-otimiza-gestao-de-energia-em-portos-com-alta-precisao/md" --- ## Resumo - Pesquisadores do Instituto de Problemas de Transporte Solomenko, da Rússia, desenvolveram o algoritmo AKNN-TS para gestão de energia em portos. - O método adapta-se em tempo real a picos de consumo, superando modelos convencionais de previsão como Naive e Auto-ETS. - A tecnologia permite otimizar geradores a diesel, reduzir custos e emissões, e integrar fontes renováveis à microrrede portuária. - Uma das principais vantagens é a eficiência computacional: o sistema não requer hardware de alto desempenho para operar. - A inovação se alinha com a tendência global de descarbonização do setor marítimo e a prática do cold ironing. - Para portos brasileiros que investem em eletrificação, como em Suape, Santos e Paranaguá, soluções como essa podem acelerar a transição energética. --- Pesquisadores do **Instituto de Problemas de Transporte Solomenko**, vinculado à Academia de Ciências da Rússia, desenvolveram um algoritmo adaptável capaz de gerenciar fluxos de energia em portos com precisão superior a modelos convencionais. Batizado de **AKNN-TS**, o método matemático e o programa computacional associado foram anunciados em 31 de julho de 2026 pelo Ministério da Educação e Ciência da Rússia. A inovação promete otimizar o consumo de eletricidade em zonas costeiras, reduzindo a pegada de carbono e os custos operacionais de terminais marítimos. ## O desafio energético dos portos modernos O consumo de energia em complexos portuários difere radicalmente do padrão urbano ou industrial. A demanda é **não estacionária**, sujeita a sazonalidade e a picos abruptos que dependem diretamente dos ciclos de atracação de navios, da operação simultânea de guindastes, do funcionamento de sistemas de **cold ironing** (fornecimento de energia à embarcação atracada), estações de recarga para equipamentos elétricos e terminais refrigerados. Todos esses sistemas geram um perfil de carga dinâmico e imprevisível. A gestão convencional, baseada em parâmetros fixos e previsões lineares, frequentemente resulta em desperdício ou em riscos de desabastecimento para consumidores críticos, como sistemas de segurança e iluminação de emergência. O algoritmo **AKNN-TS** foi projetado para operar justamente nesse ambiente de alta variabilidade. Sua principal vantagem reside na **ausência de parâmetros fixos**. Em vez de depender de configurações pré-definidas, o sistema identifica em tempo real o número de consumidores de energia adjacentes e as variações temporais significativas, adaptando-se continuamente às características locais dos dados. Isso permite prever a demanda com horizontes de curto prazo, entre **um e dez intervalos temporais**, com uma acurácia que superou, em testes com dados reais, modelos consagrados como **Naive**, **Seasonal Naive**, **Linear Trend**, **Auto-ETS** e **Multiplicative ETS**. ## Implicações práticas para a operação portuária Na prática, a aplicação do AKNN-TS abre caminho para uma otimização mais eficiente dos **geradores a diesel e dos sistemas híbridos** que ainda sustentam a maioria dos portos. Ao prever com exatidão os momentos de pico e de vale na demanda, o algoritmo permite acionar e desligar esses geradores de forma inteligente, evitando o funcionamento em ociosidade e reduzindo significativamente o consumo de combustível fósseil. Essa operação otimizada reflete diretamente na diminuição de **custos operacionais e de emissões poluentes** nas áreas costeiras, um fator cada vez mais monitorado por reguladores e por acordos ambientais internacionais. Outra aplicação de alto valor é a melhoria da **confiabilidade no fornecimento de energia para consumidores críticos**. Em um terminal portuário, a interrupção no fornecimento de energia para sistemas de controle de tráfego, segurança ou refrigeração de cargas sensíveis pode gerar perdas financeiras e operacionais de monta. O método desenvolvido em São Petersburgo assegura uma alocação de recursos mais estável e previsível, minimizando esses riscos. Além disso, o algoritmo foi desenhado para **facilitar a integração de fontes de energia renovável**, como a eólica, a maremotriz e a solar, à microrrede portuária. ## Uma arquitetura tecnológica leve e eficiente Um dos diferenciais técnicos mais notáveis do AKNN-TS é a sua eficiência computacional. O método **não requer sistemas de alto processamento** para operar. Essa característica o torna acessível para portos de diferentes portes e localizações, inclusive aqueles com infraestrutura de tecnologia da informação mais modesta. A classificação do algoritmo como **"Green AI"** reflete essa preocupação com a eficiência energética, inclusive do próprio processo computacional de previsão, alinhando-se à filosofia de descarbonização que ele próprio visa promover. O desenvolvimento do AKNN-TS está detalhado na publicação científica "Adaptivnyy metod AKNN-TS dlya prognozirovaniya elektropotrebleniya morskoy transportnoy infrastruktury", do pesquisador **V. A. Dyuk**, na revista **Marine Intelligent Technologies**. Em declaração, **Vyacheslav Dyuk**, chefe interino do Laboratório de Sistemas de Transporte Inteligentes e principal cientista do instituto, destacou a autonomia da solução: "Nossas pesquisas demonstram que para construir uma infraestrutura portuária verdadeiramente 'inteligente' e ecológica, não é obrigatório utilizar capacidades computacionais massivas. Nosso novo método garante alta precisão nas previsões, ao mesmo tempo em que permanece leve, adaptável e totalmente independente de software estrangeiro". ## Conexão com a transição energética do setor marítimo A inovação russa chega em um momento em que o setor marítimo global acelera seus investimentos em **transição energética e descarbonização**. A demanda por soluções que permitam a operação estável de microrredes portuárias com alta penetração de fontes intermitentes, como a solar e a eólica, é uma das principais frentes de pesquisa e desenvolvimento. O **cold ironing**, prática de alimentar navios com energia da rede terrestre durante a atracação para evitar o uso dos geradores a bordo (que frequentemente queimam óleo pesado), torna-se cada vez mais comum, mas impõe uma carga adicional complexa ao sistema elétrico do porto. No Brasil, a pauta da descarbonização portuária ganha tração com investimentos em **eletrificação de terminais** e na busca por fontes limpas. Projetos como a eletrificação do terminal da **APM Terminals em Suape** e as diretrizes do Ministério de Portos e Aeroportos para a **transição energética** em terminais brasileiros em Santos, Paranaguá, Pecém e Açu, alinhados ao acordo Mercosul-União Europeia, ilustram a necessidade de ferramentas de gestão energética de ponta. A adoção de métodos como o AKNN-TS, ou de soluções equivalentes, pode acelerar a eficiência desses projetos, reduzindo a dependência de combustíveis fósseis e o custo de transição. O método AKNN-TS representa um avanço concreto na interface entre a **ciência de dados aplicada** e a **engenharia de sistemas energéticos portuários**. Sua capacidade de operar com baixo custo computacional e alta adaptabilidade o posiciona como uma ferramenta promissora para a modernização da infraestrutura elétrica de portos ao redor do mundo. Para o setor portuário brasileiro, que enfrenta o duplo desafio de expandir sua capacidade e reduzir seu impacto ambiental, a difusão de soluções tecnológicas que otimizam o uso de recursos existentes e facilitam a incorporação de renováveis é um passo na direção certa. O desenvolvimento russo demonstra que a inovação em gestão energética pode ser ao mesmo tempo precisa, acessível e alinhada às metas de sustentabilidade global.