AleaSoft Energy Forecasting, 31 de agosto de 2026. Entrevista de Ramón Roca, diretor do El Periódico de la Energía, a Antonio Delgado Rigal, doutorado em Inteligência Artificial, fundador e CEO da AleaSoft Energy Forecasting.
Os preços do gás na Europa voltaram a subir fortemente este verão e os futuros de eletricidade para os próximos meses também encareceram. Estamos perante um episódio ligado às tensões geopolíticas e aos níveis de armazenamento, ou há razões para pensar que os preços poderão manter-se elevados durante todo o inverno?
Há uma combinação de fatores conjunturais e estruturais. O fator desencadeante mais imediato é geopolítico, sobretudo a situação no Médio Oriente e a incerteza sobre os fluxos de GNL através do estreito de Ormuz. Mas a Europa também entra neste episódio com reservas de gás abaixo dos níveis habituais para esta altura do ano e com uma forte concorrência da Ásia pelo GNL.
Os futuros do gás TTF para o Front‑Month situaram-se em torno dos 68 €/MWh na última semana de agosto, enquanto as reservas de gás europeias rondam os 63%‑64%, face a níveis próximos dos 80% que eram habituais nesta altura do ano. Isto explica por que razão o mercado está a incorporar um prémio de risco significativo antes do inverno.
Fonte: Futuros do gás TTF para o Front‑Month no mercado ICE, disponíveis na Alea Energy Database.A eletricidade está a reagir de forma muito clara. O futuro espanhol para o quarto trimestre no mercado OMIP atingiu 121,77 €/MWh a 24 de agosto e fechou em torno dos 120 €/MWh a 25 de agosto. É um sinal muito diferente do que o mercado dava há apenas alguns meses.
Isto não significa necessariamente que os preços se mantenham tão elevados durante todo o inverno. Se a tensão geopolítica diminuir, os fluxos de GNL aumentarem ou tivermos um inverno ameno, o prémio de risco poderá cair rapidamente. Mas o episódio volta a demonstrar algo importante: a Europa continua a ser muito sensível ao preço internacional do gás e essa exposição transmite-se rapidamente ao mercado de eletricidade.
Os futuros já incorporam parte desse risco. Até que ponto refletem o que é provável que aconteça e até que ponto incluem um prémio de risco? Para uma indústria que tem de decidir hoje se faz ou não uma cobertura, que informação fornece a curva de futuros e o que pode acrescentar uma previsão de mercado?
São duas informações diferentes e ambas são necessárias.
A curva de futuros diz-nos a que preço uma empresa se pode cobrir hoje. É o preço que o mercado está atualmente a atribuir ao risco. Uma previsão tenta responder a uma pergunta diferente: qual é a evolução mais provável dos fundamentais que determinam os preços.
Quando surge uma crise geopolítica, os futuros podem incorporar rapidamente um prémio de risco. Isso não significa que o mercado esteja errado: significa que quem vende uma cobertura está a assumir um risco e a cobrar um preço por isso.
Por isso, uma estratégia de compra não deve consistir em decidir se «acreditamos» mais nos futuros ou numa previsão. Uma previsão ajuda a contextualizar a curva de futuros e a analisar cenários. E os futuros permitem executar uma cobertura.
Na AleaSoft Energy Forecasting trabalhamos precisamente com essa combinação de horizontes. Para um grande consumidor, não basta saber o que vai acontecer amanhã. Precisa de perceber o que pode acontecer nos próximos meses para decidir as suas coberturas, mas também qual poderá ser o preço da eletricidade daqui a cinco, dez ou vinte anos se estiver a considerar um PPA, um investimento industrial ou uma nova central.
Em apenas alguns meses, assistimos a movimentos muito significativos nos preços dos futuros de eletricidade. Qual é o erro mais comum que observa nas estratégias de compra e de cobertura dos grandes consumidores?
O principal erro é tentar acertar no mínimo do mercado.
Uma política de cobertura não deve basear-se em esperar para encontrar o momento perfeito para comprar. Esse momento só se conhece a posteriori. Quando uma empresa espera porque acha que o preço ainda pode baixar, está a tomar uma posição de mercado, mesmo que não tenha consciência disso.
A estratégia tem de começar muito antes, definindo que percentagem do consumo se quer cobrir, em que horizonte e que nível de risco a empresa pode assumir. A partir daí, podem combinar-se o mercado spot, os futuros, os contratos bilaterais e os PPA.
Também é importante trabalhar com cenários. Não basta conhecer o cenário central. Um CFO deve saber o que acontece ao seu orçamento se voltar a ocorrer uma situação extrema no gás, se tivermos um ano com baixa produção renovável ou, pelo contrário, se a fotovoltaica continuar a crescer rapidamente e surgirem muitas horas de preços baixos.
A cobertura é, fundamentalmente, gestão de risco, não especulação. E a previsão deve ajudar a quantificar esse risco.
Espanha quer atrair centros de dados e indústria eletrointensiva apoiando-se, entre outros fatores, na sua elevada produção renovável. No entanto, continuamos a assistir a episódios de preços elevados e de volatilidade significativa. Espanha continua a ser competitiva para este tipo de investimentos a dez ou vinte anos? O que precisa de saber uma multinacional antes de decidir onde localizar um grande consumo de eletricidade?
Espanha continua a ter uma vantagem estrutural muito importante: tem um dos melhores recursos solares da Europa, um bom recurso eólico e uma enorme carteira de projetos renováveis. Isso deverá traduzir-se em eletricidade competitiva no longo prazo.
Mas uma multinacional não decide onde investir numa fábrica ou num centro de dados olhando para o preço médio do mercado no último ano. Está a tomar uma decisão para vinte ou trinta anos.
Precisa de conhecer o custo esperado da energia, a sua volatilidade, as possibilidades de fechar um PPA ou de montar uma estratégia de cobertura, a disponibilidade real de ligação à rede e as perspetivas de crescimento do sistema elétrico.
E há um aspeto que por vezes é subestimado aqui: não basta ter muita produção renovável. Também são necessárias redes elétricas, armazenamento de energia, interligações e nova procura capaz de consumir essa eletricidade.
A Comissão Europeia, aliás, assinalou que Espanha precisa de continuar a aumentar o armazenamento e as interligações e a reforçar as suas redes.
Se acertarmos nesses investimentos, a combinação de renováveis, armazenamento e nova procura industrial pode tornar-se uma vantagem competitiva extraordinária para Espanha.
O crescimento das renováveis, do armazenamento e dos novos grandes consumos está a mudar radicalmente a forma como o sistema elétrico é utilizado. É preciso voltar a rever as tarifas de acesso às redes e a estrutura tarifária para as adaptar a esta realidade? Essa reforma deveria ser diferente para os consumidores domésticos e para a indústria?
Sim, mas penso que é preciso distinguir muito claramente entre consumidores domésticos e industriais.
Para um consumidor doméstico, devemos procurar simplicidade e proteção, permitindo ao mesmo tempo que quem tenha capacidade para deslocar o consumo, por exemplo com um veículo elétrico, uma bomba de calor, um termoacumulador elétrico ou uma bateria, beneficie disso. Não faria muito sentido transferir para o consumidor doméstico toda a complexidade horária do sistema elétrico.
Para a indústria e os grandes consumidores, em contrapartida, pode fazer sentido enviar sinais económicos mais precisos sobre quando e como utilizam a rede. Muitos processos industriais têm uma certa capacidade de adaptação, e uma boa estrutura de tarifas de acesso pode ajudar a reduzir os congestionamentos, a aproveitar melhor as infraestruturas existentes e a facilitar a integração de nova procura.
Também é importante não confundir o sinal de mercado com o sinal de rede. O preço horário da eletricidade deve refletir quando há abundância ou escassez de energia. As tarifas de acesso, por sua vez, devem refletir fundamentalmente o custo de ter e utilizar as redes necessárias para transportar essa eletricidade.
Além disso, Espanha quer atrair nova indústria, centros de dados e outros grandes consumidores, ao mesmo tempo que precisa de investir muito mais em redes. O desafio é encontrar um equilíbrio: financiar essas infraestruturas sem impor custos que travem a eletrificação ou reduzam a competitividade industrial.
Por isso, mais do que uma reforma orientada simplesmente para baixar as tarifas de acesso, penso que precisamos de uma estrutura tarifária que combine três objetivos: utilização eficiente da rede, competitividade e eletrificação.
Espanha acumulou dezenas de gigawatts de projetos de baterias em diferentes fases de desenvolvimento, mas a capacidade realmente operacional continua a ser muito reduzida. O que separa um projeto BESS que hoje se constrói de um que fica no papel?
É cada vez mais evidente que não basta ter um ponto de ligação e um projeto tecnicamente viável.
O grande salto é demonstrar que existe um modelo de receitas suficientemente robusto para obter financiamento. Uma bateria pode participar na arbitragem diária e intradiária, nos serviços de ajuste e, no futuro, no mercado de capacidade. Mas cada uma dessas fontes de receita tem um perfil de risco diferente.
Além disso, não podemos pegar nos spreads atuais e multiplicá-los por vinte anos. Quando muitos gigawatts de baterias entrarem em funcionamento, as próprias baterias vão alterar os spreads e competir entre si. O mesmo se aplica aos serviços de ajuste: são mercados relativamente pequenos e não podem absorver nova capacidade ilimitada mantendo as rentabilidades atuais.
Por isso estamos a assistir a uma mudança de etapa. A primeira pergunta costumava ser: «Tem ligação?» A seguinte foi: «Quanto pode ganhar?» Agora, a pergunta decisiva passa a ser: «Essas receitas são bancáveis?»
Essa mudança é fundamental. Os projetos que consigam demonstrar receitas sólidas em diferentes cenários, uma estratégia de operação coerente e uma estrutura financeira resiliente serão os que terão mais probabilidades de ser construídos.
O mercado de capacidade deverá acrescentar uma nova fonte de receita para o armazenamento. Até que ponto pode mudar o financiamento de uma bateria, ou continuará a ser necessário assumir uma exposição merchant significativa? O que vão precisar de ver os bancos para incorporar essas receitas nos seus modelos?
O mercado de capacidade pode ser uma peça muito importante, mas não torna automaticamente uma bateria bancável.
A Comissão Europeia aprovou o mecanismo espanhol no final de maio, com um orçamento de até 9 mil milhões de euros em dez anos. O seu objetivo é remunerar a capacidade disponível para produzir, armazenar ou reduzir o consumo quando o sistema precisar.
Para uma bateria, uma receita relativamente estável ligada à disponibilidade pode melhorar consideravelmente o perfil financeiro, porque reduz a dependência exclusiva das receitas merchant.
Mas será preciso conhecer o resultado real dos leilões, a remuneração, os fatores de derating, a duração dos contratos e as obrigações associadas. Uma coisa é existir um mecanismo de capacidade, outra bem diferente é quanta receita bancável pode ser atribuída a um projeto concreto.
Penso que o futuro do financiamento de BESS estará precisamente no revenue stack: combinar várias fontes de receita em vez de depender de uma só. Arbitragem, mercados de ajuste, capacidade e, sempre que possível, contratos de longo prazo.
Quanto maior for a parte previsível ou contratada dessas receitas, mais fácil será aumentar a alavancagem e reduzir o custo do capital.
Para o financiamento de uma central fotovoltaica já existe uma longa experiência com curvas de preços, PPA e diferentes cenários financeiros. Uma bateria tem de estimar spreads, ciclos, serviços de ajuste, degradação e outras fontes de receita ao longo de muitos anos. O que pede hoje um banco para considerar essas previsões suficientemente robustas? E que pressupostos deveriam gerar mais cautela?
Um banco precisa, acima de tudo, de perceber de onde vêm as receitas e de verificar que o projeto continua a conseguir pagar a sua dívida em cenários menos favoráveis do que o central.
Numa central fotovoltaica, o problema é relativamente mais simples: estimamos a produção, os preços capturados e, se existir, o PPA. Numa bateria, há uma interação muito maior entre os preços horários, a estratégia de carga e descarga, a eficiência, a degradação, o número de ciclos e os diferentes mercados.
Um dos erros que mais temos de evitar é extrapolar as receitas extraordinárias de um período recente para toda a vida do ativo.
Por exemplo, os spreads elevados de hoje são uma boa notícia para as baterias existentes, mas constituem também um sinal económico para a entrada de novas baterias. Essa nova capacidade acabará por alterar o próprio mercado que estamos a tentar prever.
Por isso, as simulações horárias de longo prazo e as análises de sensibilidade são essenciais. Atualmente estamos a dedicar um grande esforço a esta área, não só à previsão de preços, mas também a transformar essas previsões em cenários de receitas para diferentes configurações de baterias e hibridizações.
É um passo natural, porque a questão já não é apenas quanto pode ganhar uma bateria, mas que parte dessas receitas um banco pode razoavelmente considerar ao decidir quanto financiar.
A continuidade da operação de Almaraz até 2030 altera um dos pressupostos importantes que se estavam a utilizar para o mercado elétrico espanhol nos próximos anos. O que pode mudar nas previsões de preços, na produção a gás, nos excedentes renováveis e nas oportunidades para as baterias? Pode afetar também projetos que estão atualmente a fechar o seu financiamento ou um PPA?
Sim. E é um exemplo muito bom de por que razão as previsões de longo prazo têm de ser continuamente atualizadas quando os fundamentais mudam.
A prorrogação aprovada permite que Almaraz continue a operar até junho de 2030, quando o encerramento das suas duas unidades estava anteriormente previsto para 2027 e 2028.
Manter vários gigawatts de produção nuclear em funcionamento durante esses anos significa acrescentar ao sistema mais produção de baixo custo variável. Em termos gerais, isso pressiona em baixa os preços do mercado de eletricidade e reduz a necessidade de produção dos ciclos combinados em determinados momentos.
Mas há uma segunda consequência. Se a fotovoltaica e a eólica continuarem a crescer ao mesmo tempo, manter mais produção inflexível em funcionamento pode aumentar as situações de excesso de oferta e as horas de preços muito baixos.
E é aí que surge um paradoxo interessante para as baterias: um preço médio um pouco mais baixo não significa necessariamente menos oportunidade. Para uma bateria, a diferença entre as horas de preços baixos e as horas de preços mais elevados importa muito mais do que o preço médio do mercado.
O sistema tem de ser simulado novamente. Para quem está hoje a financiar uma bateria ou uma central renovável, ou a fechar um PPA de longo prazo, 2030 não está longe. Alterar vários anos de produção nuclear pode modificar os preços capturados, os spreads e as receitas esperadas do ativo.
Todo o setor fala agora de inteligência artificial. A AleaSoft utiliza técnicas de inteligência artificial e modelos estatísticos desde os seus primeiros anos. O que há de genuinamente novo na IA atual aplicada aos mercados de energia e que parte é simplesmente marketing?
A inteligência artificial não começou com o ChatGPT. Na AleaSoft Energy Forecasting utilizamos redes neuronais e modelos estatísticos para produzir previsões desde 1999.
O que está a acontecer agora, porém, representa de facto um salto muito significativo. Até há poucos anos, utilizávamos a IA sobretudo para modelar relações complexas e produzir previsões. A IA generativa permite acrescentar uma nova camada: interpretar informação não estruturada, ligar grandes quantidades de conhecimento e construir agentes capazes de utilizar diferentes modelos, dados e ferramentas.
No setor da energia, isto abre possibilidades enormes. Podemos ligar uma previsão de preços a modelos de receitas, informação de mercado, regulação e modelos financeiros, e tornar todo esse conhecimento muito mais acessível.
Mas também há muito marketing. Um modelo generativo pode escrever uma explicação aparentemente brilhante e, ainda assim, estar errado. Na energia, onde por detrás de uma única previsão podem estar centenas de milhões de euros de investimento, não podemos substituir modelos quantitativos, dados fiáveis e validação estatística por uma resposta convincente de um chatbot.
É precisamente por isso que estamos a criar um laboratório de inteligência artificial na nossa divisão AleaConsulting. A ideia não é acrescentar IA a tudo por estar na moda, mas identificar problemas concretos em que acrescenta genuinamente valor. Um dos principais projetos é uma plataforma para analisar as receitas e o financiamento de baterias. Também estamos a trabalhar na automatização da análise de mercado e em agentes especializados para o setor da energia.
Penso que o verdadeiro salto virá da combinação de modelos preditivos, IA generativa, dados e conhecimento especializado.
As crises de 2021 e 2022 também mostraram os limites de qualquer modelo. Com mais dados, mais capacidade de cálculo e ferramentas de inteligência artificial cada vez mais poderosas, estamos a produzir melhores previsões ou há o risco de criar uma falsa sensação de precisão? O que distingue hoje uma boa previsão de uma meramente sofisticada?
Estamos a produzir melhores previsões, mas isso não significa que possamos eliminar a incerteza.
Nenhum modelo poderia saber antecipadamente a data de uma invasão, a interrupção de determinados fluxos de gás ou uma decisão política extraordinária. O erro está em pedir a uma previsão algo que uma previsão não pode dar.
Uma boa previsão não é aquela que afirma saber exatamente quanto custará a eletricidade daqui a dez anos. É aquela que representa corretamente os fundamentais do mercado, permite construir cenários coerentes e quantifica a incerteza em torno do cenário central.
Por isso defendemos a combinação de diferentes metodologias. No nosso caso, utilizamos modelos híbridos que combinam redes neuronais, modelos estatísticos de séries temporais e regressão causal. Cada metodologia capta uma parte diferente do problema.
E há algo ainda mais importante: a validação. Um modelo pode ser extremamente sofisticado e produzir um gráfico espetacular, mas, se não for submetido sistematicamente a backtesting e as suas previsões anteriores não forem analisadas, essa sofisticação serve de pouco.
Após quase 27 anos a prever os mercados de energia, também aprendemos que a mudança estrutural importa tanto como os dados históricos. O crescimento massivo da fotovoltaica, das baterias, dos veículos elétricos, dos centros de dados ou uma decisão como a prorrogação da vida de Almaraz alteram as relações que existiam anteriormente.
A inteligência artificial vai melhorar muito a nossa capacidade de análise, mas não elimina a necessidade de conhecimento especializado. Provavelmente tornará ainda mais importante saber distinguir entre uma resposta que soa plausível e uma previsão que pode ser defendida quantitativamente. Esse será, na minha opinião, um dos grandes desafios da próxima etapa da inteligência artificial aplicada ao setor da energia.
Fonte: AleaSoft Energy Forecasting.