AleaSoft Energy Forecasting, 22 de maio de 2025. Num contexto de descarbonização, eletrificação e volatilidade dos mercados, as metodologias de previsão são essenciais para a tomada de decisões. A combinação de modelos estatísticos, fundamentos e inteligência artificial permite antecipar com maior rigor a evolução da demanda, da produção renovável e dos preços do mercado da eletricidade, constituindo uma base sólida para a negociação no mercado, o investimento e a gestão do risco.
Num sector energético em constante transformação, a previsão tornou-se uma ferramenta estratégica. Não se trata apenas de antecipar os preços ou a demanda, mas de tomar decisões informadas num ambiente volátil, em que a penetração das energias renováveis, a eletrificação da economia e os desenvolvimentos regulamentares obrigam a repensar constantemente os modelos de planeamento.
Especialmente no atual contexto de transição energética para a descarbonização e a independência energética, as previsões a longo prazo tornam-se extremamente importantes. Para alcançar os objectivos de neutralidade climática e minimizar os riscos num ambiente de elevada incerteza, é essencial dispor de ferramentas de previsão baseadas numa visão coerente do futuro sistema energético e numa base científica sólida.
Modelos estatísticos e econométricos: o ponto de partida
As metodologias clássicas de previsão baseiam-se na análise histórica de variáveis como a demanda de eletricidade, a produção renovável, os preços à vista e futuros ou os padrões climáticos. Modelos como o ARIMA, regressões multivariadas ou decomposição sazonal permitem captar tendências, sazonalidades e relações lineares entre variáveis, sendo muito úteis sobretudo em horizontes de curto e médio prazo.
Modelos fundamentais: simulação do funcionamento real do sistema
Os modelos fundamentais representam uma evolução dos modelos puramente estatísticos, uma vez que se baseiam na simulação do comportamento físico e económico do sistema elétrico. Em vez de prever diretamente a partir de dados históricos, estes modelos reproduzem o funcionamento dos diferentes agentes de mercado – produtores, consumidores, operadores – considerando curvas de oferta e demanda, restrições técnicas das centrais, como rampas, custos variáveis ou indisponibilidades, interligações internacionais, fluxos de energia e regras de matching e preços marginalistas.
O seu objetivo é simular o despacho horário do sistema e calcular os preços resultantes, o que permite uma análise mais realista de cenários a longo prazo, como a entrada ou saída de tecnologias, alterações regulamentares ou a evolução dos preços do gás e do CO2.
Ao não se basearem em séries históricas, os modelos fundamentais permitem construir cenários futuros incorporando novas capacidades de energias renováveis ou de armazenamento de energia ainda não ligadas, bem como avaliar o impacto das decisões políticas ou dos avanços tecnológicos. Isto torna-os ferramentas particularmente úteis para estudos de viabilidade de projectos com horizontes de 20 ou 30 anos.
No AleaSoft Energy Forecasting, os modelos fundamentais são integrados com a metodologia estatística e a inteligência artificial, obtendo-se previsões coerentes, justificadas e adaptadas às necessidades dos bancos, fundos e investidores.
Inteligência artificial e aprendizagem automática: captar a complexidade do sistema elétrico
Na era dos dados massivos e da digitalização do sector da energia, as metodologias tradicionais de previsão encontram limites para captar a crescente complexidade do sistema. É aqui que a Inteligência Artificial (IA) e a Aprendizagem Automática(AM) entram em ação, permitindo a identificação de padrões ocultos, não lineares e dinâmicos em grandes volumes de dados.
Estas técnicas são especialmente úteis para antecipar o comportamento em ambientes com elevada incerteza, como a produção intermitente de energias renováveis, em particular a solar e a eólica, a demanda em condições meteorológicas extremas ou o impacto de fenómenos externos nos preços.
Redes neuronais aplicadas ao mercado da eletricidade
As redes neuronais artificiais(RNA) são uma das ferramentas mais poderosas da IA aplicada à previsão energética. As RNAs imitam o funcionamento do cérebro humano através de uma estrutura de nós, ou neurónios, organizados em camadas: entrada, oculta e saída. À medida que os dados passam por estas camadas, a rede aprende a ajustar os seus pesos internos para minimizar o erro de previsão.
Tipos de redes neuronais relevantes para a previsão energética
No domínio da previsão energética, existem vários tipos de redes neuronais artificiais que são utilizadas em função da natureza dos dados e do objetivo da análise. As redes neuronais feedforward(FFNN) são as mais simples e caracterizam-se por um fluxo de informação numa única direção. São adequadas para a previsão dos preços de mercado e da demanda com dados estruturados. As redes neuronais recorrentes(RNN) incorporam “memória” para ter em conta a sequência temporal dos dados, o que as torna particularmente úteis para previsões horárias ou diárias de variáveis com elevada dependência temporal. Uma variante avançada destas redes são as redes LSTM(Long ShortTerm Memory), que evitam o problema do “gradient fading” e são particularmente eficazes na modelação de séries temporais longas com elevada variabilidade, como os preços à vista ou a produção renovável. Por último, as redes convolucionais(CNN), embora mais comuns na visão computacional, estão também a ser aplicadas para analisar padrões espaciais e temporais em mapas meteorológicos e séries multivariadas.
Aplicações específicas das redes neuronais no sector da eletricidade
No sector da eletricidade, as redes neuronais têm aplicações muito específicas que melhoram significativamente a precisão das previsões e a eficiência operacional. Na previsão da produção solar e eólica, podem antecipar a produção renovável com elevada precisão com base em dados meteorológicos horários, como a irradiância, a velocidade do vento ou a temperatura. Para a previsão da demanda de eletricidade, estas redes captam os padrões de consumo ao longo do dia, da semana ou do ano, incluindo feriados e efeitos meteorológicos. Na previsão dos preços de mercado, tanto no mercado à vista como no intradiário, as redes neuronais são capazes de integrar múltiplas variáveis, como a demanda prevista, a produção esperada, os preços do gás e do CO2 ou os fluxos de importação e exportação, para estimar com precisão o preço horário do mercado da eletricidade. Além disso, ao otimizar a utilização das baterias, estas ferramentas podem prever a evolução dos preços e o estado de carga, a fim de maximizar a rentabilidade da arbitragem ou a participação em serviços de ajustamento.
Vantagens das redes neuronais na previsão de energia
As redes neuronais oferecem várias vantagens para a previsão energética. A sua capacidade de captar relações complexas e não lineares permite-lhes modelar com precisão o comportamento de variáveis altamente interdependentes, como a demanda, a produção renovável ou os preços de mercado. Além disso, destacam-se pela sua adaptabilidade aos dados em tempo real e pela sua capacidade de atualização contínua, o que os torna particularmente eficazes em ambientes dinâmicos e em mudança. Outro dos seus pontos fortes é a sua capacidade de generalizar o comportamento mesmo em situações novas, o que permite incorporar fenómenos emergentes não presentes nos dados históricos.
No AleaSoft Energy Forecasting, as redes neuronais são utilizadas como parte da abordagem híbrida, combinada com modelos estatísticos e fundamentais, garantindo assim previsões robustas, explicáveis e adaptadas a diferentes horizontes temporais, desde a operação diária até ao planeamento a 30 anos.
A força da abordagem híbrida
Os modelos mais robustos combinam várias metodologias. AleaSoft Energy Forecasting utiliza uma abordagem híbrida que integra modelos estatísticos, inteligência artificial e modelos fundamentais. Isto aproveita os pontos fortes de cada técnica, a precisão a curto prazo, a interpretabilidade e a simulação realista a longo prazo.
Fonte: AleaSoft Energy Forecasting.A metodologia Alea, desenvolvida e aperfeiçoada ao longo de mais de 25 anos, é um exemplo de hibridação avançada de modelos estatísticos, econométricos, de inteligência artificial e fundamentais. A sua eficácia foi demonstrada, por exemplo, com uma previsão efectuada em 2010 que projectou a evolução do mercado ibérico com grande precisão durante mais de uma década, apesar das profundas alterações no mix de geração e no contexto energético. Esta fiabilidade tem sido fundamental para as instituições financeiras e investidores na avaliação de risco e financiamento de projectos renováveis.
Previsão de preços a longo prazo para o mercado ibérico de eletricidade MIBEL realizada no final de outubro de 2010 pela AleaSoft.Fonte: AleaSoft Energy Forecasting.
A importância fundamental dos dados
Nenhum modelo é melhor do que os dados que o alimentam. A qualidade, a granularidade e a atualização dos dados são elementos decisivos para a fiabilidade das previsões no sector energético. Para tal, é essencial dispor de uma resolução temporal adequada, seja de 15 minutos, horária, diária, etc., consoante o caso, bem como aplicar processos de eliminação de anomalias e correção de erros. A homogeneização entre fontes de dados é também essencial, especialmente quando se combinam dados de diferentes fontes, e a utilização de informação oficial e de dados proprietários para garantir a rastreabilidade, a consistência e o valor acrescentado das previsões.
Validação, backtesting e melhoria contínua
Uma previsão fiável exige uma validação rigorosa dos modelos, recorrendo a técnicas como a validação cruzada, o backtesting com base em dados reais e a utilização de métricas objectivas como o MAE (Mean Absolute Error), o RMSE (Root Mean Square Error) ou o MAPE (Mean Absolute Percentage Error). Além disso, todos os modelos devem ser revistos e actualizados para se adaptarem a alterações nas condições de mercado, novas regulamentações ou desenvolvimentos tecnológicos.
Uma ferramenta fundamental para as decisões estratégicas
O funcionamento dos mercados da eletricidade a longo prazo tende para um preço de equilíbrio, determinado pelo ponto de convergência da oferta e da demanda. Este equilíbrio permite que os produtores obtenham a rentabilidade esperada ao longo da vida dos seus activos e que os consumidores se mantenham competitivos. Embora os preços possam flutuar devido a factores cíclicos como o clima, os preços do gás ou as paragens das centrais nucleares, a tendência natural do mercado é regressar a este equilíbrio. Os modelos híbridos da AleaSoft Energy Forecasting capturam esta dinâmica estocástica, reproduzindo realisticamente as oscilações do mercado em torno do preço de equilíbrio.
Previsões bem informadas do mercado de energia permitem-lhe avaliar investimentos em baterias e energias renováveis, contratar PPAs, cobrir riscos em mercados de futuros, planear hibridações e participar em leilões. Em suma, transformam a incerteza em vantagem competitiva.
Análise da AleaSoft Energy Forecasting sobre as perspectivas dos mercados europeus da energia e do armazenamento de energia
A divisão AleaBlue da AleaSoft Energy Forecasting fornece previsões a curto e médio prazo para os mercados da energia, essenciais para o planeamento, a gestão da energia, a licitação, a cobertura e a tomada de decisões. Os seus serviços incluem previsões da demanda de eletricidade, preços de mercado intradiários e serviços de ajustamento, que são ferramentas essenciais para otimizar as estratégias de arbitragem com armazenamento de energia.
Por seu lado, a divisão AleaStorage oferece relatórios que incluem o cálculo das receitas e da rentabilidade das baterias, o dimensionamento ótimo dos sistemas de armazenamento em sistemas híbridos com energias renováveis e análises personalizadas adaptadas a diferentes modelos de negócio.
Fonte: AleaSoft Energy Forecasting.
