AleaSoft Energy Forecasting, 28 de abril de 2026. A crescente complexidade dos mercados de energia elétrica, impulsionada pela penetração das energias renováveis, pelo desenvolvimento do armazenamento e pela evolução da procura, está a tornar a Inteligência Artificial num elemento fundamental na análise do sistema elétrico. A sua aplicação vai além da previsão, integrando-se em processos como o financiamento de projetos, a avaliação de ativos e a tomada de decisões estratégicas.
Nos últimos anos, a Inteligência Artificial tornou-se um termo omnipresente. Tudo é IA. Tudo promete ser IA. No entanto, em setores complexos como o sistema elétrico, convém separar o ruído do percurso real. E é aí que surge um caso interessante: AleaSoft. Porque há uma diferença substancial entre incorporar IA agora e ter construído um modelo de negócio em torno dela ao longo de quase três décadas.
A IA antes do «boom» da IA
No final dos anos 90, falar de Inteligência Artificial aplicada aos mercados de energia elétrica não era uma tendência, era uma exceção. A capacidade computacional era limitada, os dados eram escassos e os mercados de energia elétrica mal começavam a sua liberalização na Europa.
Nesse contexto, a AleaSoft Energy Forecasting optou por utilizar técnicas de redes neurais, modelos estatísticos avançados e análise de séries temporais não como complemento, mas como elemento central. Isto tem implicações profundas: não se trata de uma adoção oportunista, mas sim de uma acumulação de conhecimento, erros, ajustes e validação em ambientes reais ao longo de mais de 27 anos.
O ponto-chave: a hibridação
Um dos grandes erros atuais na utilização da Inteligência Artificial no sistema elétrico é pensar que esta pode substituir completamente outras abordagens. A experiência demonstra o contrário.
A abordagem que acabou por se impor e que a AleaSoft Energy Forecasting defende há anos é o modelo híbrido. A Inteligência Artificial permite captar não linearidades e padrões complexos, a estatística clássica confere estabilidade e coerência temporal e os modelos fundamentais permitem representar o sistema físico e económico. Este equilíbrio não é trivial. É, de facto, onde se gera o valor.
Porque os mercados de energia não se resumem apenas a dados; são regulamentação, comportamento humano, meteorologia, tecnologia e geopolítica a interagir de forma não linear.
Da previsão à tomada de decisões
A evolução da utilização da IA neste domínio reflete também a maturidade do setor. Numa primeira fase, centrou-se na previsão da procura de eletricidade, posteriormente na previsão de preços, mais tarde na integração de energias renováveis e na análise probabilística e de risco, até chegar à fase atual orientada para o apoio ao investimento, financiamento e estratégia.
Hoje em dia, a Inteligência Artificial já não é utilizada apenas para fazer previsões, mas também para tomar decisões que envolvem milhares de milhões de euros, como a elaboração de contratos PPA, o financiamento de projetos de energias renováveis, a viabilidade de sistemas de armazenamento de energia ou as estratégias de negociação. Neste contexto, a precisão não é suficiente. O que é necessário é coerência a longo prazo e robustez face a cenários extremos.
O problema atual: a ilusão da IA pura
O recente boom da Inteligência Artificial trouxe consigo um risco evidente: o simplismo. Modelos baseados exclusivamente na aprendizagem automática, sem uma estrutura de mercado, podem sofrer de sobreajuste, ignorar alterações regulamentares, falhar perante eventos extremos ou gerar sinais errados em horizontes temporais de longo prazo.
Nos mercados de energia, isto não é uma questão teórica. É uma questão financeira. Por isso, cada vez mais, o setor converge para uma ideia clara: a Inteligência Artificial não substitui o modelo, mas sim o melhora.
Uma lição para a transição energética
Em plena transição energética, com a entrada em força das energias renováveis, das baterias e de novos consumidores como os centros de dados, a complexidade do sistema elétrico está a aumentar. E, com ela, a necessidade de modelos mais sofisticados.
A experiência acumulada ao longo de 27 anos demonstra que o caminho não passa pelas modas tecnológicas, mas sim pela integração metodológica, pela validação contínua e por uma compreensão profunda do mercado.
A Inteligência Artificial aplicada ao setor energético não é uma revolução recente. Trata-se de uma evolução silenciosa que alguns iniciaram há muito tempo. Casos como o da AleaSoft Energy Forecasting revelam uma realidade incómoda, mas relevante. Em setores complexos, a vantagem competitiva não está em adotar a tecnologia, mas em tê-la compreendido antes dos outros. E essa diferença, no contexto atual, começa a ser decisiva.
O armazenamento e os sinais do mercado na análise da AleaSoft
No dia 21 de maio de 2026, às 12:00 CET, a AleaSoft Energy Forecasting realizará o webinar n.º 66 da sua série mensal, no qual será analisada a evolução dos mercados elétricos europeus num contexto marcado por uma crescente complexidade estrutural.
Durante o webinar, será abordada a forma como a interação entre a produção de energia renovável, o desenvolvimento do armazenamento e a transformação da procura está a alterar o sinal de preços e a estrutura de receitas nos mercados elétricos, bem como as suas implicações na viabilidade dos projetos em diferentes cenários. O webinar contará com a participação de Alejandro Diego Rosell, comunicador e consultor na área da energia, juntamente com Oriol Saltó i Bauzà, Sócio Associado da AleaSoft Energy Forecasting, e será moderado por Antonio Delgado Rigal, CEO da empresa.
A AleaSoft Energy Forecasting elabora previsões de preços, procura e produção de energia renovável que permitem analisar o comportamento dos mercados elétricos em diferentes horizontes temporais. Estas previsões são fundamentais para o financiamento de projetos, a estruturação de contratos PPA, a avaliação de ativos e a definição de estratégias.
Além disso, a análise das receitas dos sistemas de armazenamento e a avaliação de configurações híbridas com produção de energia renovável permitem aprofundar o papel da flexibilidade no sistema elétrico e o seu impacto na tomada de decisões.
Fonte: AleaSoft Energy Forecasting.