{"id":165235,"date":"2026-03-06T09:30:00","date_gmt":"2026-03-06T08:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/aleasoft.com\/?p=165235"},"modified":"2026-03-11T18:36:59","modified_gmt":"2026-03-11T17:36:59","slug":"modelos-hibridos-equilibrio-mercado-eletrico-modelos-fundamentais","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/aleasoft.com\/pt\/modelos-hibridos-equilibrio-mercado-eletrico-modelos-fundamentais\/","title":{"rendered":"Modelos h\u00edbridos: como incorporar o equil\u00edbrio real do mercado el\u00e9trico em modelos fundamentais"},"content":{"rendered":"

AleaSoft Energy Forecasting, 6 de mar\u00e7o de 2026. Nos mercados el\u00e9tricos, muitos modelos fundamentais falham n\u00e3o por causa da f\u00edsica do sistema, mas por n\u00e3o reproduzirem o equil\u00edbrio real que fixa o pre\u00e7o. Uma abordagem h\u00edbrida que combina estrutura fundamental com modelos estat\u00edsticos, Intelig\u00eancia Artificial e Machine Learning permite capturar din\u00e2micas temporais, n\u00e3o linearidades e mudan\u00e7as de regime, melhorando o sinal de pre\u00e7o e sua distribui\u00e7\u00e3o para decis\u00f5es de investimento e cobertura.<\/strong><\/p>\n

Nos mercados grossistas de eletricidade, o principal desafio de muitos modelos fundamentais<\/strong> n\u00e3o est\u00e1 em calcular uma \u00abordem de m\u00e9rito<\/strong>\u00bb tecnicamente correta, mas em reproduzir o equil\u00edbrio de mercado que realmente acaba por fixar os pre\u00e7os a longo prazo. A chave reside no facto de que, num mercado marginalista<\/strong>, o pre\u00e7o n\u00e3o \u00e9 sin\u00f3nimo de custo, mas sim o resultado de curvas agregadas de oferta e procura, da tecnologia marginal que fixa o pre\u00e7o, do grau de escassez em cada hora e, acima de tudo, de pre\u00e7os que, a longo prazo, tornam rent\u00e1vel o investimento em novas centrais de produ\u00e7\u00e3o e tornam o custo aceit\u00e1vel para os consumidores.<\/p>\n

Quando o modelo se limita a uma ordem de m\u00e9rito hora a hora, ou de 15 minutos em 15 minutos, tende a subestimar epis\u00f3dios de escassez, spreads hor\u00e1rios<\/strong>, filas de distribui\u00e7\u00e3o, mudan\u00e7as de regime que dominam boa parte do comportamento observado e, mais criticamente, perder a vis\u00e3o de longo prazo necess\u00e1ria para prever pre\u00e7os que tornem o mercado sustent\u00e1vel.<\/p>\n

AleaSoft - Long term price forecast Iberian electricity market<\/a>Previs\u00e3o de pre\u00e7os para 15 anos realizada em outubro de 2010 para o mercado ib\u00e9rico de eletricidade.
\nFonte: AleaSoft Energy Forecasting.<\/span><\/div>\n

As ofertas de compra e venda nos mercados de energia el\u00e9trica<\/h2>\n

Os modelos fundamentais replicam as ofertas de venda dos produtores e de compra dos consumidores e comercializadores. Cada agente do mercado tem a sua pr\u00f3pria estrat\u00e9gia, influenciada por fatores como a pol\u00edtica do grupo empresarial, coberturas<\/strong> e objetivos a longo prazo, que variam amplamente entre os agentes. Tentar modelar o seu comportamento sob crit\u00e9rios comuns n\u00e3o reflete adequadamente a realidade.<\/p>\n

Um dos pontos mais cr\u00edticos \u00e9 o tratamento da oferta h\u00eddrica. Na pr\u00e1tica, a hidr\u00e1ulica, e em parte tamb\u00e9m outras tecnologias com forte componente estrat\u00e9gico, n\u00e3o \u00e9 oferecida como um simples custo marginal. Existe uma otimiza\u00e7\u00e3o a m\u00e9dio e longo prazo baseada no valor da \u00e1gua armazenada, expectativas, restri\u00e7\u00f5es e decis\u00f5es estrat\u00e9gicas. Se o modelo n\u00e3o representar essa \u00abeconomia da \u00e1gua\u00bb e a sua intera\u00e7\u00e3o com o resto do sistema, o equil\u00edbrio resultante fica enviesado e o pre\u00e7o modelado desvia-se, especialmente em situa\u00e7\u00f5es de tens\u00e3o do sistema.<\/p>\n

A isso acrescenta-se uma modeliza\u00e7\u00e3o da procura e da flexibilidade, frequentemente demasiado determinista. A procura l\u00edquida, ou seja, a energia solicitada \u00e0 rede, responde ao clima e ao calend\u00e1rio, mas tamb\u00e9m a fatores como a atividade econ\u00f3mica e a resposta impl\u00edcita do sistema, incluindo autoconsumo<\/strong>, bombeamento e intera\u00e7\u00f5es industriais. Quando um modelo fundamental \u00e9 r\u00edgido, tende a suavizar rampas, n\u00e3o reproduzir bem picos e perder o sinal de escassez que acaba por movimentar o pre\u00e7o nas horas-chave.<\/p>\n

As fric\u00e7\u00f5es do sistema completam o quadro. Uma parte relevante da forma\u00e7\u00e3o dos pre\u00e7os reais surge devido a congestionamentos internos, restri\u00e7\u00f5es t\u00e9cnicas<\/strong>, indisponibilidades e limites de interliga\u00e7\u00e3o e sua utiliza\u00e7\u00e3o efetiva. Se esses elementos forem introduzidos como aproxima\u00e7\u00f5es simples ou tratados de forma demasiado agregada, o modelo pode manter a coer\u00eancia t\u00e9cnica, mas desalinhar-se do equil\u00edbrio observado. E, acima de tudo, o quadro regulat\u00f3rio e as microaltera\u00e7\u00f5es operacionais atuam como detonadores de novos regimes: mudan\u00e7as nas regras, portagens, mecanismos, limites, impostos ou crit\u00e9rios operacionais alteram o equil\u00edbrio e for\u00e7am recalibra\u00e7\u00f5es que, se n\u00e3o forem feitas rapidamente, deixam o modelo fundamental a \u00abexplicar mal\u00bb o novo ambiente.<\/p>\n

Os modelos h\u00edbridos<\/h2>\n

Perante estas limita\u00e7\u00f5es, a AleaSoft Energy Forecasting defende que a vantagem n\u00e3o est\u00e1 em \u00abusar IA por usar IA\u00bb, mas sim em combinar estrutura causal e aprendizagem do mercado atrav\u00e9s de uma metodologia h\u00edbrida<\/strong>. Nesta abordagem, o modelo fundamental funciona como base para capturar os principais fatores (penetra\u00e7\u00e3o renov\u00e1vel, combust\u00edveis e CO\u2082, interliga\u00e7\u00e3o, hidr\u00e1ulica, indisponibilidades) e dar coer\u00eancia a cen\u00e1rios de longo prazo ligados a planos de transi\u00e7\u00e3o, encerramentos e novas entradas de capacidade, armazenamento, procura e eletrifica\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

AleaSoft - Modelos fundamentales IA Machine Learning<\/a><\/div>\n

A componente estat\u00edstica dos modelos h\u00edbridos contribui com o que o modelo fundamental n\u00e3o consegue capturar: a din\u00e2mica temporal<\/strong>. T\u00e9cnicas da fam\u00edlia Box-Jenkins<\/strong>, como ARIMA\/SARIMA<\/strong>, permitem modelar a autocorrela\u00e7\u00e3o, as sazonalidades hor\u00e1rias, semanais e anuais, e a persist\u00eancia t\u00edpica dos pre\u00e7os e spreads. Desta forma, s\u00e3o capturadas in\u00e9rcias e padr\u00f5es recorrentes, por exemplo, rajadas de vento ou regularidades de procura, que uma ordem de m\u00e9rito essencialmente est\u00e1tica n\u00e3o reproduz.<\/p>\n

Com base nisso, a Intelig\u00eancia Artificial<\/strong> e os algoritmos de Machine Learning<\/strong> s\u00e3o utilizados para capturar n\u00e3o linearidades, intera\u00e7\u00f5es e mudan\u00e7as de regime dif\u00edceis de parametrizar. As rela\u00e7\u00f5es entre as vari\u00e1veis nos mercados de energia s\u00e3o altamente n\u00e3o lineares, dependendo do n\u00edvel de produ\u00e7\u00e3o, da hora, da procura, do mix t\u00e9rmico, do estado hidrol\u00f3gico e da interliga\u00e7\u00e3o. Al\u00e9m disso, as redes neurais<\/strong> s\u00e3o capazes de aprender combina\u00e7\u00f5es cr\u00edticas, como aumentos simult\u00e2neos de CO\u2082 e g\u00e1s com queda na produ\u00e7\u00e3o e\u00f3lica e baixos n\u00edveis de represas, que alteram a distribui\u00e7\u00e3o do pre\u00e7o mais do que qualquer fator isolado. Treinado com janelas e vari\u00e1veis adequadas, o modelo se adapta melhor \u00e0s mudan\u00e7as estruturais sem perder o equil\u00edbrio do mercado no longo prazo.<\/p>\n

O objetivo final \u00e9 fechar o \u201cequil\u00edbrio de facto\u201d do mercado: detectar vieses sistem\u00e1ticos dos modelos fundamentais e corrigi-los com modelos estat\u00edsticos e de Machine Learning at\u00e9 obter um pre\u00e7o que respeite o equil\u00edbrio observado, n\u00e3o apenas o t\u00e9cnico. Para o utilizador final das previs\u00f5es, o impacto traduz-se no que mais importa para a tomada de decis\u00f5es: melhor representa\u00e7\u00e3o da incerteza (P10\/P90) e volatilidade hor\u00e1ria, fundamentais para avaliar projetos de armazenamento BESS<\/strong>, hibridiza\u00e7\u00e3o, DSCR e covenants, melhor estimativa dos pre\u00e7os capturados<\/strong> e da canibaliza\u00e7\u00e3o<\/strong> solar e e\u00f3lica, e maior consist\u00eancia em horizontes longos.<\/p>\n

Perspectivas para os mercados de energia na Europa. Primavera de 2026<\/h2>\n

O webinar mensal n\u00famero 64<\/a> organizado pela AleaSoft Energy Forecasting<\/strong> ter\u00e1 lugar no dia 12 de mar\u00e7o de 2026 \u00e0s 12:00 CET e centrar-se-\u00e1 na an\u00e1lise da evolu\u00e7\u00e3o recente dos mercados de energia<\/strong> na Europa, as previs\u00f5es para a primavera e os principais acontecimentos que influenciar\u00e3o o setor durante 2026. O encontro abordar\u00e1 as mudan\u00e7as regulat\u00f3rias mais significativas, al\u00e9m do papel cada vez mais relevante do armazenamento de energia<\/strong> e dos mercados de capacidade<\/strong> num sistema el\u00e9trico caracterizado por um aumento da penetra\u00e7\u00e3o das energias renov\u00e1veis e uma volatilidade crescente dos pre\u00e7os.<\/p>\n

Neste contexto, a AleaStorage<\/strong><\/a> fornece solu\u00e7\u00f5es avan\u00e7adas para otimizar, analisar receitas e estruturar projetos de armazenamento e sistemas h\u00edbridos ligados a energias renov\u00e1veis, com o objetivo de maximizar o valor e a rentabilidade dos ativos.<\/p>\n

O evento contar\u00e1 mais uma vez com a presen\u00e7a de especialistas da EY<\/strong>, que contribuir\u00e3o com a sua experi\u00eancia em regulamenta\u00e7\u00e3o, financiamento de projetos renov\u00e1veis e de armazenamento, acordos PPA<\/strong>, autoconsumo e avalia\u00e7\u00e3o de ativos e carteiras energ\u00e9ticas.<\/p>\n

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

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