Fases do Programa
Fase 1 (2025-2027) - Piloto
Capacidade:
128 MW (10%)
Telhados:
7.760 instalações
Investimento:
R$ 640 milhões
ROI:
25% ao ano
Payback:
4 anos
Fase 2 (2027-2030) - Expansão
Capacidade:
640 MW (50%)
Telhados:
38.800 instalações
Investimento:
R$ 3,2 bilhões
ROI:
25% ao ano
Beneficiários:
125.000 famÃlias
Fase 3 (2030-2033) - Consolidação
Capacidade:
1.280 MW (100%)
Telhados:
77.600 instalações
Investimento:
R$ 6,4 bilhões
ROI:
30% ao ano
Impacto PIB:
+R$ 35.000/hab
Impacto Socioeconômico
Mapa de Instalações e Excedentes
280 GWh
Excedente Anual (100%)
R$ 42 Mi
Valor Excedente
R$ 150
Preço Médio/MWh
Análise Econômica Detalhada
CAPEX por Fase
Painéis Solares:
60%
Inversores:
20%
Instalação:
15%
Infraestrutura:
5%
OPEX Anual
Manutenção:
60%
Operação:
30%
Seguros:
10%
PIB Per Capita Mauá
Atual (2024):
R$ 45.000
Meta 2030:
R$ 75.000 (+67%)
Meta 2033:
R$ 100.000 (+122%)
Matriz Energética Complementar
Geração Térmica Etanol
Capacidade:
400 MW
Operação:
18h-06h (noturno)
Eficiência:
42% --> 80% (trigeração)
Custo:
R$ 200/MWh
Investimento:
R$ 800 milhões
PCH - Hidrelétrica
Capacidade:
50 MW
Operação:
24h (base)
Fator Capacidade:
60%
Geração Anual:
262,8 GWh
Investimento:
R$ 250 milhões
Armazenamento Baterias
Capacidade:
200 MWh
Tecnologia:
Li-ion
Ciclos:
6.000
Vida Útil:
15 anos
Investimento:
R$ 400 milhões
Criptocontas por Instalação
Algoritmo de Otimização Energética
Deep Learning para Previsão Solar
# Otimizador de Energia Solar com IA
import tensorflow as tf
import numpy as np
import requests
from datetime import datetime
class MEXEnergyOptimizer:
def __init__(self):
self.model = self.build_lstm_model()
self.ons_api = "http://ons-dl-prod-opendata-swagger.s3-website-us-east-1.amazonaws.com"
def build_lstm_model(self):
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.LSTM(128, return_sequences=True, input_shape=(24, 10)),
tf.keras.layers.LSTM(64, return_sequences=True),
tf.keras.layers.LSTM(32),
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dropout(0.2),
tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(1, activation='linear')
])
model.compile(optimizer='adam', loss='mse', metrics=['mae'])
return model
def predict_solar_generation(self, weather_data, historical_data):
# Previsão de geração solar baseada em:
# - Irradiância solar
# - Temperatura
# - Umidade
# - Velocidade do vento
# - Histórico de geração
features = np.concatenate([weather_data, historical_data], axis=1)
prediction = self.model.predict(features)
return prediction * 1280 # Capacidade máxima em MW
def optimize_energy_mix(self, solar_forecast, demand_forecast):
# Otimização da matriz energética
total_demand = np.sum(demand_forecast)
solar_generation = np.sum(solar_forecast)
if solar_generation >= total_demand:
# Excedente para venda
excess = solar_generation - total_demand
thermal_needed = 0
hydro_needed = 0
else:
# Complementação necessária
shortage = total_demand - solar_generation
# Prioridade: Hidro (base) + Térmico (pico)
hydro_needed = min(shortage, 262.8) # Capacidade PCH
thermal_needed = max(0, shortage - hydro_needed)
return {
'solar_generation': solar_generation,
'excess_energy': excess if solar_generation >= total_demand else 0,
'thermal_needed': thermal_needed,
'hydro_needed': hydro_needed,
'total_cost': self.calculate_cost(thermal_needed, hydro_needed)
}
def integrate_ons_data(self):
# Integração com dados do ONS
try:
demand_response = requests.get(f"{self.ons_api}/api/demanda")
price_response = requests.get(f"{self.ons_api}/api/precos")
if demand_response.status_code == 200:
demand_data = demand_response.json()
else:
demand_data = self.generate_synthetic_demand()
if price_response.status_code == 200:
price_data = price_response.json()
else:
price_data = {'preco_medio': 150} # R$/MWh
return demand_data, price_data
except:
return self.generate_synthetic_demand(), {'preco_medio': 150}
def calculate_revenue(self, excess_energy, market_price):
# Cálculo de receita com venda de excedente
return excess_energy * market_price * 0.99 # 1% taxa MEXX DAO
def distribute_crypto_rewards(self, installations, total_revenue):
# Distribuição automática de recompensas em MEXX tokens
rewards = {}
for installation in installations:
contribution = installation['generation'] / sum(i['generation'] for i in installations)
rewards[installation['wallet']] = total_revenue * contribution
return rewards
# Exemplo de uso
optimizer = MEXEnergyOptimizer()
weather_data = np.random.rand(1, 24, 6) # Dados meteorológicos
historical_data = np.random.rand(1, 24, 4) # Dados históricos
solar_forecast = optimizer.predict_solar_generation(weather_data, historical_data)
demand_forecast = np.random.rand(24) * 100 # Demanda horária
optimization = optimizer.optimize_energy_mix(solar_forecast, demand_forecast)
print(f"Otimização: {optimization}")