{"id":171484,"date":"2026-08-31T10:27:21","date_gmt":"2026-08-31T08:27:21","guid":{"rendered":"https:\/\/aleasoft.com\/?p=171484"},"modified":"2026-09-09T09:48:09","modified_gmt":"2026-09-09T07:48:09","slug":"entrevista-jornal-energia-antonio-delgado-rigal-agosto-2026","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/aleasoft.com\/pt\/entrevista-jornal-energia-antonio-delgado-rigal-agosto-2026\/","title":{"rendered":"Entrevista do El Peri\u00f3dico de la Energ\u00eda a Antonio Delgado Rigal, doutorado em Intelig\u00eancia Artificial e CEO da AleaSoft Energy Forecasting"},"content":{"rendered":"

AleaSoft Energy Forecasting, 31 de agosto de 2026. Entrevista de Ram\u00f3n Roca, diretor do El Peri\u00f3dico de la Energ\u00eda, a Antonio Delgado Rigal, doutorado em Intelig\u00eancia Artificial, fundador e CEO da AleaSoft Energy Forecasting.<\/strong><\/p>\n

AleaSoft - Antonio Delgado Rigal CEO<\/a><\/div>\n

Os pre\u00e7os do g\u00e1s na Europa voltaram a subir fortemente este ver\u00e3o e os futuros de eletricidade para os pr\u00f3ximos meses tamb\u00e9m encareceram. Estamos perante um epis\u00f3dio ligado \u00e0s tens\u00f5es geopol\u00edticas e aos n\u00edveis de armazenamento, ou h\u00e1 raz\u00f5es para pensar que os pre\u00e7os poder\u00e3o manter-se elevados durante todo o inverno?<\/strong><\/p>\n

H\u00e1 uma combina\u00e7\u00e3o de fatores conjunturais e estruturais. O fator desencadeante mais imediato \u00e9 geopol\u00edtico, sobretudo a situa\u00e7\u00e3o no M\u00e9dio Oriente e a incerteza sobre os fluxos de GNL<\/strong> atrav\u00e9s do estreito de Ormuz. Mas a Europa tamb\u00e9m entra neste epis\u00f3dio com reservas de g\u00e1s<\/strong> abaixo dos n\u00edveis habituais para esta altura do ano e com uma forte concorr\u00eancia da \u00c1sia pelo GNL.<\/p>\n

AleaSoft - armazenamento gas ue<\/a><\/div>\n

Os futuros do g\u00e1s TTF<\/strong> para o Front\u2011Month situaram-se em torno dos 68 \u20ac\/MWh na \u00faltima semana de agosto, enquanto as reservas de g\u00e1s europeias rondam os 63%\u201164%, face a n\u00edveis pr\u00f3ximos dos 80% que eram habituais nesta altura do ano. Isto explica por que raz\u00e3o o mercado est\u00e1 a incorporar um pr\u00e9mio de risco significativo antes do inverno.<\/p>\n

AleaSoft - precos futuros gas ttf<\/a>Fonte: Futuros do g\u00e1s TTF para o Front\u2011Month no mercado ICE, dispon\u00edveis na Alea Energy Database.<\/span><\/div>\n

A eletricidade est\u00e1 a reagir de forma muito clara. O futuro espanhol para o quarto trimestre no mercado OMIP atingiu 121,77 \u20ac\/MWh a 24 de agosto e fechou em torno dos 120 \u20ac\/MWh a 25 de agosto. \u00c9 um sinal muito diferente do que o mercado dava h\u00e1 apenas alguns meses.<\/p>\n

Isto n\u00e3o significa necessariamente que os pre\u00e7os se mantenham t\u00e3o elevados durante todo o inverno. Se a tens\u00e3o geopol\u00edtica diminuir, os fluxos de GNL aumentarem ou tivermos um inverno ameno, o pr\u00e9mio de risco poder\u00e1 cair rapidamente. Mas o epis\u00f3dio volta a demonstrar algo importante: a Europa continua a ser muito sens\u00edvel ao pre\u00e7o internacional do g\u00e1s e essa exposi\u00e7\u00e3o transmite-se rapidamente ao mercado de eletricidade.<\/p>\n

Os futuros j\u00e1 incorporam parte desse risco. At\u00e9 que ponto refletem o que \u00e9 prov\u00e1vel que aconte\u00e7a e at\u00e9 que ponto incluem um pr\u00e9mio de risco? Para uma ind\u00fastria que tem de decidir hoje se faz ou n\u00e3o uma cobertura, que informa\u00e7\u00e3o fornece a curva de futuros e o que pode acrescentar uma previs\u00e3o de mercado?<\/strong><\/p>\n

S\u00e3o duas informa\u00e7\u00f5es diferentes e ambas s\u00e3o necess\u00e1rias.<\/p>\n

A curva de futuros diz-nos a que pre\u00e7o uma empresa se pode cobrir hoje. \u00c9 o pre\u00e7o que o mercado est\u00e1 atualmente a atribuir ao risco. Uma previs\u00e3o tenta responder a uma pergunta diferente: qual \u00e9 a evolu\u00e7\u00e3o mais prov\u00e1vel dos fundamentais que determinam os pre\u00e7os.<\/p>\n

Quando surge uma crise geopol\u00edtica, os futuros podem incorporar rapidamente um pr\u00e9mio de risco. Isso n\u00e3o significa que o mercado esteja errado: significa que quem vende uma cobertura est\u00e1 a assumir um risco e a cobrar um pre\u00e7o por isso.<\/p>\n

Por isso, uma estrat\u00e9gia de compra n\u00e3o deve consistir em decidir se \u00abacreditamos\u00bb mais nos futuros ou numa previs\u00e3o. Uma previs\u00e3o ajuda a contextualizar a curva de futuros e a analisar cen\u00e1rios. E os futuros permitem executar uma cobertura.<\/p>\n

Na AleaSoft Energy Forecasting<\/strong> trabalhamos precisamente com essa combina\u00e7\u00e3o de horizontes. Para um grande consumidor, n\u00e3o basta saber o que vai acontecer amanh\u00e3. Precisa de perceber o que pode acontecer nos pr\u00f3ximos meses para decidir as suas coberturas, mas tamb\u00e9m qual poder\u00e1 ser o pre\u00e7o da eletricidade daqui a cinco, dez ou vinte anos se estiver a considerar um PPA<\/strong>, um investimento industrial ou uma nova central.<\/p>\n

Em apenas alguns meses, assistimos a movimentos muito significativos nos pre\u00e7os dos futuros de eletricidade. Qual \u00e9 o erro mais comum que observa nas estrat\u00e9gias de compra e de cobertura dos grandes consumidores?<\/strong><\/p>\n

O principal erro \u00e9 tentar acertar no m\u00ednimo do mercado.<\/p>\n

Uma pol\u00edtica de cobertura n\u00e3o deve basear-se em esperar para encontrar o momento perfeito para comprar. Esse momento s\u00f3 se conhece a posteriori. Quando uma empresa espera porque acha que o pre\u00e7o ainda pode baixar, est\u00e1 a tomar uma posi\u00e7\u00e3o de mercado, mesmo que n\u00e3o tenha consci\u00eancia disso.<\/p>\n

A estrat\u00e9gia tem de come\u00e7ar muito antes, definindo que percentagem do consumo se quer cobrir, em que horizonte e que n\u00edvel de risco a empresa pode assumir. A partir da\u00ed, podem combinar-se o mercado spot, os futuros, os contratos bilaterais e os PPA.<\/p>\n

Tamb\u00e9m \u00e9 importante trabalhar com cen\u00e1rios. N\u00e3o basta conhecer o cen\u00e1rio central. Um CFO deve saber o que acontece ao seu or\u00e7amento se voltar a ocorrer uma situa\u00e7\u00e3o extrema no g\u00e1s, se tivermos um ano com baixa produ\u00e7\u00e3o renov\u00e1vel<\/strong> ou, pelo contr\u00e1rio, se a fotovoltaica continuar a crescer rapidamente e surgirem muitas horas de pre\u00e7os baixos.<\/p>\n

A cobertura \u00e9, fundamentalmente, gest\u00e3o de risco<\/strong>, n\u00e3o especula\u00e7\u00e3o. E a previs\u00e3o deve ajudar a quantificar esse risco.<\/p>\n

Espanha quer atrair centros de dados e ind\u00fastria eletrointensiva apoiando-se, entre outros fatores, na sua elevada produ\u00e7\u00e3o renov\u00e1vel. No entanto, continuamos a assistir a epis\u00f3dios de pre\u00e7os 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?<\/strong><\/p>\n

Espanha continua a ter uma vantagem estrutural muito importante: tem um dos melhores recursos solares da Europa, um bom recurso e\u00f3lico e uma enorme carteira de projetos renov\u00e1veis. Isso dever\u00e1 traduzir-se em eletricidade competitiva no longo prazo.<\/p>\n

Mas uma multinacional n\u00e3o decide onde investir numa f\u00e1brica ou num centro de dados olhando para o pre\u00e7o m\u00e9dio do mercado no \u00faltimo ano. Est\u00e1 a tomar uma decis\u00e3o para vinte ou trinta anos.<\/p>\n

Precisa de conhecer o custo esperado da energia, a sua volatilidade, as possibilidades de fechar um PPA ou de montar uma estrat\u00e9gia de cobertura, a disponibilidade real de liga\u00e7\u00e3o \u00e0 rede e as perspetivas de crescimento do sistema el\u00e9trico.<\/p>\n

E h\u00e1 um aspeto que por vezes \u00e9 subestimado aqui: n\u00e3o basta ter muita produ\u00e7\u00e3o renov\u00e1vel. Tamb\u00e9m s\u00e3o necess\u00e1rias redes el\u00e9tricas<\/strong>, armazenamento de energia<\/strong>, interliga\u00e7\u00f5es<\/strong> e nova procura<\/strong> capaz de consumir essa eletricidade.<\/p>\n

A Comiss\u00e3o Europeia, ali\u00e1s, assinalou que Espanha precisa de continuar a aumentar o armazenamento e as interliga\u00e7\u00f5es e a refor\u00e7ar as suas redes.<\/p>\n

Se acertarmos nesses investimentos, a combina\u00e7\u00e3o de renov\u00e1veis, armazenamento e nova procura industrial pode tornar-se uma vantagem competitiva extraordin\u00e1ria para Espanha.<\/p>\n

O crescimento das renov\u00e1veis, do armazenamento e dos novos grandes consumos est\u00e1 a mudar radicalmente a forma como o sistema el\u00e9trico \u00e9 utilizado. \u00c9 preciso voltar a rever as tarifas de acesso \u00e0s redes e a estrutura tarif\u00e1ria para as adaptar a esta realidade? Essa reforma deveria ser diferente para os consumidores dom\u00e9sticos e para a ind\u00fastria?<\/strong><\/p>\n

Sim, mas penso que \u00e9 preciso distinguir muito claramente entre consumidores dom\u00e9sticos e industriais.<\/p>\n

Para um consumidor dom\u00e9stico, devemos procurar simplicidade e prote\u00e7\u00e3o, permitindo ao mesmo tempo que quem tenha capacidade para deslocar o consumo, por exemplo com um ve\u00edculo el\u00e9trico<\/strong>, uma bomba de calor<\/strong>, um termoacumulador el\u00e9trico<\/strong> ou uma bateria<\/strong>, beneficie disso. N\u00e3o faria muito sentido transferir para o consumidor dom\u00e9stico toda a complexidade hor\u00e1ria do sistema el\u00e9trico.<\/p>\n

Para a ind\u00fastria e os grandes consumidores<\/strong>, em contrapartida, pode fazer sentido enviar sinais econ\u00f3micos mais precisos sobre quando e como utilizam a rede. Muitos processos industriais t\u00eam uma certa capacidade de adapta\u00e7\u00e3o, e uma boa estrutura de tarifas de acesso pode ajudar a reduzir os congestionamentos, a aproveitar melhor as infraestruturas existentes e a facilitar a integra\u00e7\u00e3o de nova procura.<\/p>\n

Tamb\u00e9m \u00e9 importante n\u00e3o confundir o sinal de mercado com o sinal de rede. O pre\u00e7o hor\u00e1rio da eletricidade deve refletir quando h\u00e1 abund\u00e2ncia ou escassez de energia. As tarifas de acesso, por sua vez, devem refletir fundamentalmente o custo de ter e utilizar as redes necess\u00e1rias para transportar essa eletricidade.<\/p>\n

Al\u00e9m disso, Espanha quer atrair nova ind\u00fastria, centros de dados<\/strong> e outros grandes consumidores, ao mesmo tempo que precisa de investir muito mais em redes. O desafio \u00e9 encontrar um equil\u00edbrio: financiar essas infraestruturas sem impor custos que travem a eletrifica\u00e7\u00e3o<\/strong> ou reduzam a competitividade industrial.<\/p>\n

Por isso, mais do que uma reforma orientada simplesmente para baixar as tarifas de acesso, penso que precisamos de uma estrutura tarif\u00e1ria que combine tr\u00eas objetivos: utiliza\u00e7\u00e3o eficiente da rede, competitividade e eletrifica\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

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 constr\u00f3i de um que fica no papel?<\/strong><\/p>\n

\u00c9 cada vez mais evidente que n\u00e3o basta ter um ponto de liga\u00e7\u00e3o e um projeto tecnicamente vi\u00e1vel.<\/p>\n

O grande salto \u00e9 demonstrar que existe um modelo de receitas suficientemente robusto para obter financiamento. Uma bateria pode participar na arbitragem<\/strong> di\u00e1ria e intradi\u00e1ria, nos servi\u00e7os de ajuste<\/strong> e, no futuro, no mercado de capacidade<\/strong>. Mas cada uma dessas fontes de receita tem um perfil de risco diferente.<\/p>\n

Al\u00e9m disso, n\u00e3o podemos pegar nos spreads atuais e multiplic\u00e1-los por vinte anos. Quando muitos gigawatts de baterias entrarem em funcionamento, as pr\u00f3prias baterias v\u00e3o alterar os spreads e competir entre si. O mesmo se aplica aos servi\u00e7os de ajuste: s\u00e3o mercados relativamente pequenos e n\u00e3o podem absorver nova capacidade ilimitada mantendo as rentabilidades atuais.<\/p>\n

Por isso estamos a assistir a uma mudan\u00e7a de etapa. A primeira pergunta costumava ser: \u00abTem liga\u00e7\u00e3o?\u00bb A seguinte foi: \u00abQuanto pode ganhar?\u00bb Agora, a pergunta decisiva passa a ser: \u00abEssas receitas s\u00e3o banc\u00e1veis<\/strong>?\u00bb<\/p>\n

Essa mudan\u00e7a \u00e9 fundamental. Os projetos que consigam demonstrar receitas s\u00f3lidas em diferentes cen\u00e1rios, uma estrat\u00e9gia de opera\u00e7\u00e3o coerente e uma estrutura financeira resiliente ser\u00e3o os que ter\u00e3o mais probabilidades de ser constru\u00eddos.<\/p>\n

O mercado de capacidade dever\u00e1 acrescentar uma nova fonte de receita para o armazenamento. At\u00e9 que ponto pode mudar o financiamento de uma bateria, ou continuar\u00e1 a ser necess\u00e1rio assumir uma exposi\u00e7\u00e3o merchant significativa? O que v\u00e3o precisar de ver os bancos para incorporar essas receitas nos seus modelos?<\/strong><\/p>\n

O mercado de capacidade pode ser uma pe\u00e7a muito importante, mas n\u00e3o torna automaticamente uma bateria banc\u00e1vel.<\/p>\n

A Comiss\u00e3o Europeia aprovou o mecanismo espanhol no final de maio, com um or\u00e7amento de at\u00e9 9 mil milh\u00f5es de euros em dez anos. O seu objetivo \u00e9 remunerar a capacidade dispon\u00edvel para produzir, armazenar ou reduzir o consumo quando o sistema precisar.<\/p>\n

Para uma bateria, uma receita relativamente est\u00e1vel ligada \u00e0 disponibilidade pode melhorar consideravelmente o perfil financeiro, porque reduz a depend\u00eancia exclusiva das receitas merchant.<\/p>\n

Mas ser\u00e1 preciso conhecer o resultado real dos leil\u00f5es, a remunera\u00e7\u00e3o, os fatores de derating, a dura\u00e7\u00e3o dos contratos e as obriga\u00e7\u00f5es associadas. Uma coisa \u00e9 existir um mecanismo de capacidade, outra bem diferente \u00e9 quanta receita banc\u00e1vel pode ser atribu\u00edda a um projeto concreto.<\/p>\n

Penso que o futuro do financiamento de BESS<\/strong> estar\u00e1 precisamente no revenue stack<\/strong>: combinar v\u00e1rias fontes de receita em vez de depender de uma s\u00f3. Arbitragem, mercados de ajuste, capacidade e, sempre que poss\u00edvel, contratos de longo prazo.<\/p>\n

Quanto maior for a parte previs\u00edvel ou contratada dessas receitas, mais f\u00e1cil ser\u00e1 aumentar a alavancagem e reduzir o custo do capital.<\/p>\n

Para o financiamento de uma central fotovoltaica j\u00e1 existe uma longa experi\u00eancia com curvas de pre\u00e7os, PPA e diferentes cen\u00e1rios financeiros. Uma bateria tem de estimar spreads, ciclos, servi\u00e7os de ajuste, degrada\u00e7\u00e3o e outras fontes de receita ao longo de muitos anos. O que pede hoje um banco para considerar essas previs\u00f5es suficientemente robustas? E que pressupostos deveriam gerar mais cautela?<\/strong><\/p>\n

Um banco precisa, acima de tudo, de perceber de onde v\u00eam as receitas e de verificar que o projeto continua a conseguir pagar a sua d\u00edvida em cen\u00e1rios menos favor\u00e1veis do que o central.<\/p>\n

Numa central fotovoltaica, o problema \u00e9 relativamente mais simples: estimamos a produ\u00e7\u00e3o, os pre\u00e7os capturados<\/strong> e, se existir, o PPA. Numa bateria, h\u00e1 uma intera\u00e7\u00e3o muito maior entre os pre\u00e7os hor\u00e1rios, a estrat\u00e9gia de carga e descarga, a efici\u00eancia, a degrada\u00e7\u00e3o, o n\u00famero de ciclos e os diferentes mercados.<\/p>\n

Um dos erros que mais temos de evitar \u00e9 extrapolar as receitas extraordin\u00e1rias de um per\u00edodo recente para toda a vida do ativo.<\/p>\n

Por exemplo, os spreads elevados de hoje s\u00e3o uma boa not\u00edcia para as baterias existentes, mas constituem tamb\u00e9m um sinal econ\u00f3mico para a entrada de novas baterias. Essa nova capacidade acabar\u00e1 por alterar o pr\u00f3prio mercado que estamos a tentar prever.<\/p>\n

Por isso, as simula\u00e7\u00f5es hor\u00e1rias de longo prazo<\/strong> e as an\u00e1lises de sensibilidade<\/strong> s\u00e3o essenciais. Atualmente estamos a dedicar um grande esfor\u00e7o a esta \u00e1rea, n\u00e3o s\u00f3 \u00e0 previs\u00e3o de pre\u00e7os, mas tamb\u00e9m a transformar essas previs\u00f5es em cen\u00e1rios de receitas<\/a> para diferentes configura\u00e7\u00f5es de baterias e hibridiza\u00e7\u00f5es<\/strong>.<\/p>\n

\u00c9 um passo natural, porque a quest\u00e3o j\u00e1 n\u00e3o \u00e9 apenas quanto pode ganhar uma bateria, mas que parte dessas receitas um banco pode razoavelmente considerar ao decidir quanto financiar.<\/p>\n

A continuidade da opera\u00e7\u00e3o de Almaraz at\u00e9 2030 altera um dos pressupostos importantes que se estavam a utilizar para o mercado el\u00e9trico espanhol nos pr\u00f3ximos anos. O que pode mudar nas previs\u00f5es de pre\u00e7os, na produ\u00e7\u00e3o a g\u00e1s, nos excedentes renov\u00e1veis e nas oportunidades para as baterias? Pode afetar tamb\u00e9m projetos que est\u00e3o atualmente a fechar o seu financiamento ou um PPA?<\/strong><\/p>\n

Sim. E \u00e9 um exemplo muito bom de por que raz\u00e3o as previs\u00f5es de longo prazo<\/a> t\u00eam de ser continuamente atualizadas quando os fundamentais mudam.<\/p>\n

A prorroga\u00e7\u00e3o aprovada permite que Almaraz continue a operar at\u00e9 junho de 2030, quando o encerramento das suas duas unidades estava anteriormente previsto para 2027 e 2028.<\/p>\n

Manter v\u00e1rios gigawatts de produ\u00e7\u00e3o nuclear<\/strong> em funcionamento durante esses anos significa acrescentar ao sistema mais produ\u00e7\u00e3o de baixo custo vari\u00e1vel. Em termos gerais, isso pressiona em baixa os pre\u00e7os do mercado de eletricidade<\/strong> e reduz a necessidade de produ\u00e7\u00e3o dos ciclos combinados<\/strong> em determinados momentos.<\/p>\n

Mas h\u00e1 uma segunda consequ\u00eancia. Se a fotovoltaica<\/strong> e a e\u00f3lica<\/strong> continuarem a crescer ao mesmo tempo, manter mais produ\u00e7\u00e3o inflex\u00edvel em funcionamento pode aumentar as situa\u00e7\u00f5es de excesso de oferta e as horas de pre\u00e7os muito baixos.<\/p>\n

E \u00e9 a\u00ed que surge um paradoxo interessante para as baterias: um pre\u00e7o m\u00e9dio um pouco mais baixo n\u00e3o significa necessariamente menos oportunidade. Para uma bateria, a diferen\u00e7a entre as horas de pre\u00e7os baixos e as horas de pre\u00e7os mais elevados importa muito mais do que o pre\u00e7o m\u00e9dio do mercado.<\/p>\n

O sistema tem de ser simulado novamente. Para quem est\u00e1 hoje a financiar uma bateria ou uma central renov\u00e1vel, ou a fechar um PPA de longo prazo, 2030 n\u00e3o est\u00e1 longe. Alterar v\u00e1rios anos de produ\u00e7\u00e3o nuclear pode modificar os pre\u00e7os capturados, os spreads e as receitas esperadas do ativo.<\/p>\n

Todo o setor fala agora de intelig\u00eancia artificial. A AleaSoft utiliza t\u00e9cnicas de intelig\u00eancia artificial e modelos estat\u00edsticos desde os seus primeiros anos. O que h\u00e1 de genuinamente novo na IA atual aplicada aos mercados de energia e que parte \u00e9 simplesmente marketing?<\/strong><\/p>\n

A intelig\u00eancia artificial<\/strong> n\u00e3o come\u00e7ou com o ChatGPT. Na AleaSoft Energy Forecasting<\/strong> utilizamos redes neuronais<\/strong> e modelos estat\u00edsticos<\/strong> para produzir previs\u00f5es desde 1999.<\/p>\n

O que est\u00e1 a acontecer agora, por\u00e9m, representa de facto um salto muito significativo. At\u00e9 h\u00e1 poucos anos, utiliz\u00e1vamos a IA<\/strong> sobretudo para modelar rela\u00e7\u00f5es complexas e produzir previs\u00f5es. A IA generativa permite acrescentar uma nova camada: interpretar informa\u00e7\u00e3o n\u00e3o estruturada, ligar grandes quantidades de conhecimento e construir agentes capazes de utilizar diferentes modelos, dados e ferramentas.<\/p>\n

No setor da energia, isto abre possibilidades enormes. Podemos ligar uma previs\u00e3o de pre\u00e7os a modelos de receitas, informa\u00e7\u00e3o de mercado, regula\u00e7\u00e3o e modelos financeiros, e tornar todo esse conhecimento muito mais acess\u00edvel.<\/p>\n

Mas tamb\u00e9m h\u00e1 muito marketing. Um modelo generativo pode escrever uma explica\u00e7\u00e3o aparentemente brilhante e, ainda assim, estar errado. Na energia, onde por detr\u00e1s de uma \u00fanica previs\u00e3o podem estar centenas de milh\u00f5es de euros de investimento, n\u00e3o podemos substituir modelos quantitativos, dados fi\u00e1veis e valida\u00e7\u00e3o estat\u00edstica por uma resposta convincente de um chatbot.<\/p>\n

\u00c9 precisamente por isso que estamos a criar um laborat\u00f3rio de intelig\u00eancia artificial na nossa divis\u00e3o<\/a> AleaConsulting<\/strong>. A ideia n\u00e3o \u00e9 acrescentar IA a tudo por estar na moda, mas identificar problemas concretos em que acrescenta genuinamente valor. Um dos principais projetos \u00e9 uma plataforma para analisar as receitas e o financiamento de baterias. Tamb\u00e9m estamos a trabalhar na automatiza\u00e7\u00e3o da an\u00e1lise de mercado e em agentes especializados para o setor da energia.<\/p>\n

Penso que o verdadeiro salto vir\u00e1 da combina\u00e7\u00e3o de modelos preditivos, IA generativa, dados e conhecimento especializado.<\/p>\n

As crises de 2021 e 2022 tamb\u00e9m mostraram os limites de qualquer modelo. Com mais dados, mais capacidade de c\u00e1lculo e ferramentas de intelig\u00eancia artificial cada vez mais poderosas, estamos a produzir melhores previs\u00f5es ou h\u00e1 o risco de criar uma falsa sensa\u00e7\u00e3o de precis\u00e3o? O que distingue hoje uma boa previs\u00e3o de uma meramente sofisticada?<\/strong><\/p>\n

Estamos a produzir melhores previs\u00f5es, mas isso n\u00e3o significa que possamos eliminar a incerteza.<\/p>\n

Nenhum modelo poderia saber antecipadamente a data de uma invas\u00e3o, a interrup\u00e7\u00e3o de determinados fluxos de g\u00e1s ou uma decis\u00e3o pol\u00edtica extraordin\u00e1ria. O erro est\u00e1 em pedir a uma previs\u00e3o algo que uma previs\u00e3o n\u00e3o pode dar.<\/p>\n

Uma boa previs\u00e3o n\u00e3o \u00e9 aquela que afirma saber exatamente quanto custar\u00e1 a eletricidade daqui a dez anos. \u00c9 aquela que representa corretamente os fundamentais do mercado, permite construir cen\u00e1rios coerentes e quantifica a incerteza em torno do cen\u00e1rio central.<\/p>\n

Por isso defendemos a combina\u00e7\u00e3o de diferentes metodologias. No nosso caso, utilizamos modelos h\u00edbridos que combinam redes neuronais, modelos estat\u00edsticos de s\u00e9ries temporais e regress\u00e3o causal. Cada metodologia capta uma parte diferente do problema.<\/p>\n

E h\u00e1 algo ainda mais importante: a valida\u00e7\u00e3o. Um modelo pode ser extremamente sofisticado e produzir um gr\u00e1fico espetacular, mas, se n\u00e3o for submetido sistematicamente a backtesting e as suas previs\u00f5es anteriores n\u00e3o forem analisadas, essa sofistica\u00e7\u00e3o serve de pouco.<\/p>\n

Ap\u00f3s quase 27 anos a prever os mercados de energia, tamb\u00e9m aprendemos que a mudan\u00e7a estrutural importa tanto como os dados hist\u00f3ricos. O crescimento massivo da fotovoltaica, das baterias, dos ve\u00edculos el\u00e9tricos, dos centros de dados ou uma decis\u00e3o como a prorroga\u00e7\u00e3o da vida de Almaraz alteram as rela\u00e7\u00f5es que existiam anteriormente.<\/p>\n

A intelig\u00eancia artificial vai melhorar muito a nossa capacidade de an\u00e1lise, mas n\u00e3o elimina a necessidade de conhecimento especializado. Provavelmente tornar\u00e1 ainda mais importante saber distinguir entre uma resposta que soa plaus\u00edvel e uma previs\u00e3o que pode ser defendida quantitativamente. Esse ser\u00e1, na minha opini\u00e3o, um dos grandes desafios da pr\u00f3xima etapa da intelig\u00eancia artificial aplicada ao setor da energia.<\/p>\n

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

AleaSoft Energy Forecasting, 31 de agosto de 2026. Entrevista de Ram\u00f3n Roca, diretor do El Peri\u00f3dico de la Energ\u00eda, a Antonio Delgado Rigal, doutorado em Intelig\u00eancia Artificial, fundador e CEO da AleaSoft Energy Forecasting. 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