{"id":157313,"date":"2025-05-22T15:38:49","date_gmt":"2025-05-22T13:38:49","guid":{"rendered":"https:\/\/aleasoft.com\/?p=157313"},"modified":"2025-05-29T05:39:47","modified_gmt":"2025-05-29T03:39:47","slug":"metodologias-previsao-energia-ciencia-tecnologia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/aleasoft.com\/pt\/metodologias-previsao-energia-ciencia-tecnologia\/","title":{"rendered":"Metodologias de previs\u00e3o energ\u00e9tica: a ci\u00eancia e a tecnologia ao servi\u00e7o do sector"},"content":{"rendered":"

AleaSoft Energy Forecasting, 22 de maio de 2025. Num contexto de descarboniza\u00e7\u00e3o, eletrifica\u00e7\u00e3o e volatilidade dos mercados, as metodologias de previs\u00e3o s\u00e3o essenciais para a tomada de decis\u00f5es. A combina\u00e7\u00e3o de modelos estat\u00edsticos, fundamentos e intelig\u00eancia artificial permite antecipar com maior rigor a evolu\u00e7\u00e3o da demanda, da produ\u00e7\u00e3o renov\u00e1vel e dos pre\u00e7os do mercado da eletricidade, constituindo uma base s\u00f3lida para a negocia\u00e7\u00e3o no mercado, o investimento e a gest\u00e3o do risco.<\/strong><\/p>\n

Num sector energ\u00e9tico em constante transforma\u00e7\u00e3o, a previs\u00e3o<\/a> tornou-se uma ferramenta estrat\u00e9gica. N\u00e3o se trata apenas de antecipar os pre\u00e7os ou a demanda, mas de tomar decis\u00f5es informadas num ambiente vol\u00e1til, em que a penetra\u00e7\u00e3o das energias renov\u00e1veis<\/strong>, a eletrifica\u00e7\u00e3o<\/strong> da economia e os desenvolvimentos regulamentares obrigam a repensar constantemente os modelos de planeamento.<\/p>\n

Especialmente no atual contexto de transi\u00e7\u00e3o energ\u00e9tica<\/strong> para a descarboniza\u00e7\u00e3o<\/strong> e a independ\u00eancia energ\u00e9tica<\/strong>, as previs\u00f5es a longo prazo tornam-se extremamente importantes. Para alcan\u00e7ar os objectivos de neutralidade clim\u00e1tica e minimizar os riscos num ambiente de elevada incerteza, \u00e9 essencial dispor de ferramentas de previs\u00e3o baseadas numa vis\u00e3o coerente do futuro sistema energ\u00e9tico e numa base cient\u00edfica s\u00f3lida.<\/p>\n

Modelos estat\u00edsticos e econom\u00e9tricos: o ponto de partida<\/h2>\n

As metodologias cl\u00e1ssicas de previs\u00e3o baseiam-se na an\u00e1lise hist\u00f3rica de vari\u00e1veis como a demanda de eletricidade<\/strong>, a produ\u00e7\u00e3o renov\u00e1vel<\/strong>, os pre\u00e7os \u00e0 vista<\/strong> e futuros<\/strong> ou os padr\u00f5es clim\u00e1ticos. Modelos como o ARIMA<\/strong>, regress\u00f5es multivariadas ou decomposi\u00e7\u00e3o sazonal permitem captar tend\u00eancias, sazonalidades e rela\u00e7\u00f5es lineares entre vari\u00e1veis, sendo muito \u00fateis sobretudo em horizontes de curto e m\u00e9dio prazo.<\/p>\n

Modelos fundamentais: simula\u00e7\u00e3o do funcionamento real do sistema<\/h2>\n

Os modelos fundamentais<\/strong> representam uma evolu\u00e7\u00e3o dos modelos puramente estat\u00edsticos, uma vez que se baseiam na simula\u00e7\u00e3o do comportamento f\u00edsico e econ\u00f3mico do sistema el\u00e9trico. Em vez de prever diretamente a partir de dados hist\u00f3ricos, estes modelos reproduzem o funcionamento dos diferentes agentes de mercado – produtores, consumidores, operadores – considerando curvas de oferta e demanda, restri\u00e7\u00f5es t\u00e9cnicas das centrais, como rampas, custos vari\u00e1veis ou indisponibilidades, interliga\u00e7\u00f5es internacionais, fluxos de energia e regras de matching e pre\u00e7os marginalistas.<\/p>\n

O seu objetivo \u00e9 simular o despacho hor\u00e1rio do sistema e calcular os pre\u00e7os resultantes, o que permite uma an\u00e1lise mais realista de cen\u00e1rios a longo prazo, como a entrada ou sa\u00edda de tecnologias, altera\u00e7\u00f5es regulamentares ou a evolu\u00e7\u00e3o dos pre\u00e7os do g\u00e1s<\/strong> e do CO2<\/sub><\/strong>.<\/p>\n

Ao n\u00e3o se basearem em s\u00e9ries hist\u00f3ricas, os modelos fundamentais permitem construir cen\u00e1rios futuros incorporando novas capacidades de energias renov\u00e1veis ou de armazenamento de energia<\/strong> ainda n\u00e3o ligadas, bem como avaliar o impacto das decis\u00f5es pol\u00edticas ou dos avan\u00e7os tecnol\u00f3gicos. Isto torna-os ferramentas particularmente \u00fateis para estudos de viabilidade de projectos com horizontes de 20 ou 30 anos.<\/p>\n

No AleaSoft Energy Forecasting<\/strong>, os modelos fundamentais s\u00e3o integrados com a metodologia estat\u00edstica e a intelig\u00eancia artificial, obtendo-se previs\u00f5es coerentes, justificadas e adaptadas \u00e0s necessidades dos bancos, fundos e investidores.<\/p>\n

Intelig\u00eancia artificial e aprendizagem autom\u00e1tica: captar a complexidade do sistema el\u00e9trico<\/h2>\n

Na era dos dados massivos e da digitaliza\u00e7\u00e3o<\/strong> do sector da energia, as metodologias tradicionais de previs\u00e3o encontram limites para captar a crescente complexidade do sistema. \u00c9 aqui que a Intelig\u00eancia Artificial (IA) <\/strong>e a Aprendizagem Autom\u00e1tica<\/strong>(AM<\/strong>) entram em a\u00e7\u00e3o, permitindo a identifica\u00e7\u00e3o de padr\u00f5es ocultos, n\u00e3o lineares e din\u00e2micos em grandes volumes de dados.<\/p>\n

Estas t\u00e9cnicas s\u00e3o especialmente \u00fateis para antecipar o comportamento em ambientes com elevada incerteza, como a produ\u00e7\u00e3o intermitente de energias renov\u00e1veis, em particular a solar<\/strong> e a e\u00f3lica<\/strong>, a demanda em condi\u00e7\u00f5es meteorol\u00f3gicas extremas ou o impacto de fen\u00f3menos externos nos pre\u00e7os.<\/p>\n

Redes neuronais aplicadas ao mercado da eletricidade<\/h2>\n

As redes neuronais artificiais<\/strong>(RNA<\/strong>) s\u00e3o uma das ferramentas mais poderosas da IA aplicada \u00e0 previs\u00e3o energ\u00e9tica<\/strong>. As RNAs imitam o funcionamento do c\u00e9rebro humano atrav\u00e9s de uma estrutura de n\u00f3s, ou neur\u00f3nios, organizados em camadas: entrada, oculta e sa\u00edda. \u00c0 medida que os dados passam por estas camadas, a rede aprende a ajustar os seus pesos internos para minimizar o erro de previs\u00e3o.<\/p>\n

Tipos de redes neuronais relevantes para a previs\u00e3o energ\u00e9tica<\/h2>\n

No dom\u00ednio da previs\u00e3o energ\u00e9tica, existem v\u00e1rios tipos de redes neuronais artificiais que s\u00e3o utilizadas em fun\u00e7\u00e3o da natureza dos dados e do objetivo da an\u00e1lise. As redes neuronais feedforward<\/strong>(FFNN<\/strong>) s\u00e3o as mais simples e caracterizam-se por um fluxo de informa\u00e7\u00e3o numa \u00fanica dire\u00e7\u00e3o. S\u00e3o adequadas para a previs\u00e3o dos pre\u00e7os de mercado e da demanda com dados estruturados. As redes neuronais recorrentes<\/strong>(RNN<\/strong>) incorporam “mem\u00f3ria” para ter em conta a sequ\u00eancia temporal dos dados, o que as torna particularmente \u00fateis para previs\u00f5es hor\u00e1rias ou di\u00e1rias de vari\u00e1veis com elevada depend\u00eancia temporal. Uma variante avan\u00e7ada destas redes s\u00e3o as redes LSTM<\/strong>(Long Short<\/strong>Term Memory<\/strong>), que evitam o problema do “gradient fading” e s\u00e3o particularmente eficazes na modela\u00e7\u00e3o de s\u00e9ries temporais longas com elevada variabilidade, como os pre\u00e7os \u00e0 vista ou a produ\u00e7\u00e3o renov\u00e1vel. Por \u00faltimo, as redes convolucionais<\/strong>(CNN<\/strong>), embora mais comuns na vis\u00e3o computacional, est\u00e3o tamb\u00e9m a ser aplicadas para analisar padr\u00f5es espaciais e temporais em mapas meteorol\u00f3gicos e s\u00e9ries multivariadas.<\/p>\n

Aplica\u00e7\u00f5es espec\u00edficas das redes neuronais no sector da eletricidade<\/h2>\n

No sector da eletricidade, as redes neuronais t\u00eam aplica\u00e7\u00f5es muito espec\u00edficas que melhoram significativamente a precis\u00e3o das previs\u00f5es e a efici\u00eancia operacional. Na previs\u00e3o da produ\u00e7\u00e3o solar e e\u00f3lica<\/a>, podem antecipar a produ\u00e7\u00e3o renov\u00e1vel com elevada precis\u00e3o com base em dados meteorol\u00f3gicos hor\u00e1rios, como a irradi\u00e2ncia, a velocidade do vento ou a temperatura. Para a previs\u00e3o da demanda de eletricidade<\/a>, estas redes captam os padr\u00f5es de consumo ao longo do dia, da semana ou do ano, incluindo feriados e efeitos meteorol\u00f3gicos. Na previs\u00e3o dos pre\u00e7os de mercado<\/a>, tanto no mercado \u00e0 vista como no intradi\u00e1rio, as redes neuronais s\u00e3o capazes de integrar m\u00faltiplas vari\u00e1veis, como a demanda prevista, a produ\u00e7\u00e3o esperada, os pre\u00e7os do g\u00e1s e do CO2<\/sub> ou os fluxos de importa\u00e7\u00e3o e exporta\u00e7\u00e3o, para estimar com precis\u00e3o o pre\u00e7o hor\u00e1rio do mercado da eletricidade. Al\u00e9m disso, ao otimizar a utiliza\u00e7\u00e3o das baterias<\/a>, estas ferramentas podem prever a evolu\u00e7\u00e3o dos pre\u00e7os e o estado de carga, a fim de maximizar a rentabilidade da arbitragem ou a participa\u00e7\u00e3o em servi\u00e7os de ajustamento.<\/p>\n

Vantagens das redes neuronais na previs\u00e3o de energia<\/h2>\n

As redes neuronais oferecem v\u00e1rias vantagens para a previs\u00e3o energ\u00e9tica. A sua capacidade de captar rela\u00e7\u00f5es complexas e n\u00e3o lineares permite-lhes modelar com precis\u00e3o o comportamento de vari\u00e1veis altamente interdependentes, como a demanda, a produ\u00e7\u00e3o renov\u00e1vel ou os pre\u00e7os de mercado. Al\u00e9m disso, destacam-se pela sua adaptabilidade aos dados em tempo real e pela sua capacidade de atualiza\u00e7\u00e3o cont\u00ednua, o que os torna particularmente eficazes em ambientes din\u00e2micos e em mudan\u00e7a. Outro dos seus pontos fortes \u00e9 a sua capacidade de generalizar o comportamento mesmo em situa\u00e7\u00f5es novas, o que permite incorporar fen\u00f3menos emergentes n\u00e3o presentes nos dados hist\u00f3ricos.<\/p>\n

No AleaSoft Energy Forecasting<\/strong>, as redes neuronais s\u00e3o utilizadas como parte da abordagem h\u00edbrida, combinada com modelos estat\u00edsticos e fundamentais, garantindo assim previs\u00f5es robustas, explic\u00e1veis e adaptadas a diferentes horizontes temporais, desde a opera\u00e7\u00e3o di\u00e1ria at\u00e9 ao planeamento a 30 anos.<\/p>\n

A for\u00e7a da abordagem h\u00edbrida<\/h2>\n

Os modelos mais robustos combinam v\u00e1rias metodologias. AleaSoft Energy Forecasting<\/strong> utiliza uma abordagem h\u00edbrida que integra modelos estat\u00edsticos, intelig\u00eancia artificial e modelos fundamentais. Isto aproveita os pontos fortes de cada t\u00e9cnica, a precis\u00e3o a curto prazo, a interpretabilidade e a simula\u00e7\u00e3o realista a longo prazo.<\/p>\n

AleaSoft - energy market forecasting methodology<\/a>Fonte: AleaSoft Energy Forecasting.<\/span><\/div>\n

A metodologia Alea<\/strong>, desenvolvida e aperfei\u00e7oada ao longo de mais de 25 anos, \u00e9 um exemplo de hibrida\u00e7\u00e3o avan\u00e7ada de modelos estat\u00edsticos, econom\u00e9tricos, de intelig\u00eancia artificial e fundamentais. A sua efic\u00e1cia foi demonstrada, por exemplo, com uma previs\u00e3o efectuada em 2010 que projectou a evolu\u00e7\u00e3o do mercado ib\u00e9rico com grande precis\u00e3o durante mais de uma d\u00e9cada, apesar das profundas altera\u00e7\u00f5es no mix de gera\u00e7\u00e3o e no contexto energ\u00e9tico. Esta fiabilidade tem sido fundamental para as institui\u00e7\u00f5es financeiras e investidores na avalia\u00e7\u00e3o de risco e financiamento de projectos renov\u00e1veis.<\/p>\n

AleaSoft - mibel long term price forecasting<\/a>Previs\u00e3o de pre\u00e7os a longo prazo para o mercado ib\u00e9rico de eletricidade MIBEL realizada no final de outubro de 2010 pela AleaSoft.
\nFonte: AleaSoft Energy Forecasting.<\/span><\/div>\n

A import\u00e2ncia fundamental dos dados<\/h2>\n

Nenhum modelo \u00e9 melhor do que os dados que o alimentam. A qualidade, a granularidade e a atualiza\u00e7\u00e3o dos dados s\u00e3o elementos decisivos para a fiabilidade das previs\u00f5es no sector energ\u00e9tico. Para tal, \u00e9 essencial dispor de uma resolu\u00e7\u00e3o temporal adequada, seja de 15 minutos, hor\u00e1ria, di\u00e1ria, etc., consoante o caso, bem como aplicar processos de elimina\u00e7\u00e3o de anomalias e corre\u00e7\u00e3o de erros. A homogeneiza\u00e7\u00e3o entre fontes de dados \u00e9 tamb\u00e9m essencial, especialmente quando se combinam dados de diferentes fontes, e a utiliza\u00e7\u00e3o de informa\u00e7\u00e3o oficial e de dados propriet\u00e1rios para garantir a rastreabilidade, a consist\u00eancia e o valor acrescentado das previs\u00f5es.<\/p>\n

Valida\u00e7\u00e3o, backtesting e melhoria cont\u00ednua<\/h2>\n

Uma previs\u00e3o fi\u00e1vel exige uma valida\u00e7\u00e3o rigorosa dos modelos, recorrendo a t\u00e9cnicas como a valida\u00e7\u00e3o cruzada, o backtesting com base em dados reais e a utiliza\u00e7\u00e3o de m\u00e9tricas objectivas como o MAE (Mean Absolute Error), o RMSE (Root Mean Square Error) ou o MAPE (Mean Absolute Percentage Error). Al\u00e9m disso, todos os modelos devem ser revistos e actualizados para se adaptarem a altera\u00e7\u00f5es nas condi\u00e7\u00f5es de mercado, novas regulamenta\u00e7\u00f5es ou desenvolvimentos tecnol\u00f3gicos.<\/p>\n

Uma ferramenta fundamental para as decis\u00f5es estrat\u00e9gicas<\/h2>\n

O funcionamento dos mercados da eletricidade a longo prazo tende para um pre\u00e7o de equil\u00edbrio<\/strong>, determinado pelo ponto de converg\u00eancia da oferta e da demanda. Este equil\u00edbrio permite que os produtores obtenham a rentabilidade esperada ao longo da vida dos seus activos e que os consumidores se mantenham competitivos. Embora os pre\u00e7os possam flutuar devido a factores c\u00edclicos como o clima, os pre\u00e7os do g\u00e1s ou as paragens das centrais nucleares, a tend\u00eancia natural do mercado \u00e9 regressar a este equil\u00edbrio. Os modelos h\u00edbridos da AleaSoft Energy Forecasting<\/strong> capturam esta din\u00e2mica estoc\u00e1stica, reproduzindo realisticamente as oscila\u00e7\u00f5es do mercado em torno do pre\u00e7o de equil\u00edbrio.<\/p>\n

Previs\u00f5es bem informadas do mercado de energia permitem-lhe avaliar investimentos em baterias<\/strong> e energias renov\u00e1veis, contratar PPAs<\/strong>, cobrir riscos em mercados de futuros, planear hibrida\u00e7\u00f5es e participar em leil\u00f5es. Em suma, transformam a incerteza em vantagem competitiva.<\/p>\n

An\u00e1lise da AleaSoft Energy Forecasting sobre as perspectivas dos mercados europeus da energia e do armazenamento de energia<\/h2>\n

A divis\u00e3o AleaBlue<\/strong><\/a> da AleaSoft Energy Forecasting<\/strong> fornece previs\u00f5es a curto e m\u00e9dio prazo para os mercados da energia, essenciais para o planeamento, a gest\u00e3o da energia, a licita\u00e7\u00e3o, a cobertura e a tomada de decis\u00f5es. Os seus servi\u00e7os incluem previs\u00f5es da demanda de eletricidade, pre\u00e7os de mercado intradi\u00e1rios e servi\u00e7os de ajustamento, que s\u00e3o ferramentas essenciais para otimizar as estrat\u00e9gias de arbitragem com armazenamento de energia.<\/p>\n

Por seu lado, a divis\u00e3o AleaStorage<\/strong><\/a> oferece relat\u00f3rios que incluem o c\u00e1lculo das receitas e da rentabilidade das baterias, o dimensionamento \u00f3timo dos sistemas de armazenamento em sistemas h\u00edbridos com energias renov\u00e1veis e an\u00e1lises personalizadas adaptadas a diferentes modelos de neg\u00f3cio.<\/p>\n

Fonte: AleaSoft Energy Forecasting<\/strong>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

AleaSoft Energy Forecasting, 22 de maio de 2025. Num contexto de descarboniza\u00e7\u00e3o, eletrifica\u00e7\u00e3o e volatilidade dos mercados, as metodologias de previs\u00e3o s\u00e3o essenciais para a tomada de decis\u00f5es. 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