{"id":172918,"date":"2026-10-30T09:07:03","date_gmt":"2026-10-30T08:07:03","guid":{"rendered":"https:\/\/aleasoft.com\/?p=172918"},"modified":"2026-10-30T09:30:49","modified_gmt":"2026-10-30T08:30:49","slug":"flexibilidade-procura-industrial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/aleasoft.com\/pt\/flexibilidade-procura-industrial\/","title":{"rendered":"A volatilidade do mercado el\u00e9trico abre oportunidades para a flexibilidade da procura industrial"},"content":{"rendered":"<p><strong>AleaSoft Energy Forecasting, 30 de outubro de 2026. A diferen\u00e7a entre as horas com os pre\u00e7os de mercado mais baixos e as horas com os pre\u00e7os mais altos permite avaliar o valor da flexibilidade da procura industrial. Uma simula\u00e7\u00e3o baseada nos pre\u00e7os do mercado di\u00e1rio de 2026 ilustra o potencial de deslocar parte do consumo dentro do mesmo dia. A sua aplica\u00e7\u00e3o exige conhecer os limites de cada processo, as condi\u00e7\u00f5es de compra de energia e os riscos das decis\u00f5es operacionais.<\/strong><\/p>\n<div style='margin-top: 20px;margin-bottom: 20px;'><a title='AleaSoft - flexibilidade procura industrial' href='https:\/\/aleasoft.com\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/20261030-AleaSoft-flexibilidad-demanda-industrial.png'><img class='aligncenter' src='https:\/\/aleasoft.com\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/20261030-AleaSoft-flexibilidad-demanda-industrial.png' alt='AleaSoft - flexibilidade procura industrial' width='740'\/><\/a><\/div>\n<h2>A diferen\u00e7a dos pre\u00e7os hor\u00e1rios altera o custo do consumo industrial<\/h2>\n<p>O mercado el\u00e9trico espanhol apresenta diferen\u00e7as entre os pre\u00e7os das horas centrais do dia e os do anoitecer. Um exemplo \u00e9 o dia 24 de outubro, quando o pre\u00e7o m\u00e9dio do <strong>mercado di\u00e1rio<\/strong> se situou em cerca de 137&nbsp;\u20ac\/MWh, mas grande parte das horas centrais do dia registou um pre\u00e7o nulo, enquanto os pre\u00e7os subiram ao anoitecer. Em setembro, a m\u00e9dia mensal do mercado di\u00e1rio foi de 143,25&nbsp;\u20ac\/MWh, mais do dobro da registada um ano antes. No entanto, registaram-se 32&nbsp;horas com pre\u00e7os nulos ou negativos durante o m\u00eas. Nos tr\u00eas primeiros trimestres do ano, o pre\u00e7o m\u00e9dio foi de 74,10&nbsp;\u20ac\/MWh, embora nesse per\u00edodo se tenham acumulado 936 horas com pre\u00e7os nulos ou negativos.<\/p>\n<p>Esta diferen\u00e7a pode representar uma oportunidade para os <strong>grandes consumidores<\/strong> que possam deslocar o seu consumo para horas com pre\u00e7os mais baixos. No entanto, o valor de deslocar parte do consumo para as horas com pre\u00e7os mais baixos deve ser quantificado para cada instala\u00e7\u00e3o. A resposta depende do processo produtivo e das condi\u00e7\u00f5es de compra de energia. Uma m\u00e9dia di\u00e1ria ou mensal \u00e9 insuficiente para estimar o custo de perfis de consumo diferentes.<\/p>\n<p>A <strong>gest\u00e3o da procura<\/strong> exige relacionar cada decis\u00e3o operacional com o pre\u00e7o das horas afetadas. Antes de alterar um programa de produ\u00e7\u00e3o, conv\u00e9m comparar a poupan\u00e7a energ\u00e9tica esperada com os requisitos de funcionamento e os custos de adapta\u00e7\u00e3o do processo. O objetivo deve ser melhorar o resultado econ\u00f3mico da atividade industrial, mantendo os seus requisitos de produ\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<div style='margin-top: 20px;margin-bottom: 20px;'><a title='AleaSoft - precos mercado mibel setembro 2026' href='https:\/\/aleasoft.com\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/20261030-AleaSoft-precios-mercado-mibel-septiembre-2026.png'><img class='aligncenter' src='https:\/\/aleasoft.com\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/20261030-AleaSoft-precios-mercado-mibel-septiembre-2026.png' alt='AleaSoft - precos mercado mibel setembro 2026' width='740'\/><\/a><span style='font-size: small;'>Fonte: Pre\u00e7os hor\u00e1rios do mercado MIBEL de Espanha durante o m\u00eas de setembro de 2026, dispon\u00edveis na Alea Energy DataBase.<\/span><\/div>\n<h2>Uma simula\u00e7\u00e3o para quantificar o valor da desloca\u00e7\u00e3o do consumo<\/h2>\n<p>Para dar uma ordem de grandeza, a <strong>AleaSoft Energy Forecasting<\/strong> simulou o custo da energia de um consumidor industrial com perfil plano face ao de outro que deslocasse, dentro do mesmo dia, 10% e 20% do seu consumo para as horas com pre\u00e7os mais baixos. O exerc\u00edcio utiliza os pre\u00e7os do mercado di\u00e1rio de 1 de janeiro a 27 de outubro de 2026, um per\u00edodo de 300 dias.<\/p>\n<p>O perfil plano teria pago uma m\u00e9dia de 81,70&nbsp;\u20ac\/MWh. Ao deslocar 10% do consumo, a m\u00e9dia desce para 69,24&nbsp;\u20ac\/MWh, uma diferen\u00e7a de 12,46&nbsp;\u20ac\/MWh e uma poupan\u00e7a de 15,3%. Com uma desloca\u00e7\u00e3o de 20%, o custo m\u00e9dio desce para 60,93&nbsp;\u20ac\/MWh, uma diferen\u00e7a de 20,77&nbsp;\u20ac\/MWh e uma poupan\u00e7a de 25,4%.<\/p>\n<p>Os resultados variam de dia para dia. Para a desloca\u00e7\u00e3o de 10%, a poupan\u00e7a di\u00e1ria vai de 4,35&nbsp;\u20ac\/MWh no percentil 10 a 20,78&nbsp;\u20ac\/MWh no percentil 90, com uma mediana de 11,86&nbsp;\u20ac\/MWh. Para a desloca\u00e7\u00e3o de 20%, os valores correspondentes s\u00e3o 7,21&nbsp;\u20ac\/MWh, 35,05&nbsp;\u20ac\/MWh e 20,09&nbsp;\u20ac\/MWh. Esta dispers\u00e3o aconselha a analisar a distribui\u00e7\u00e3o dos resultados, al\u00e9m da poupan\u00e7a m\u00e9dia, ao avaliar uma estrat\u00e9gia de flexibilidade.<\/p>\n<h2>As condi\u00e7\u00f5es do exerc\u00edcio delimitam a sua aplica\u00e7\u00e3o<\/h2>\n<p>O c\u00e1lculo considera exclusivamente o pre\u00e7o da energia do mercado di\u00e1rio. Exclui <strong>tarifas de acesso \u00e0s redes e encargos<\/strong>, margens de comercializa\u00e7\u00e3o e outros custos alheios a esse pre\u00e7o. Por conseguinte, as percentagens obtidas referem-se \u00e0 componente analisada e n\u00e3o representam uma redu\u00e7\u00e3o equivalente dos custos totais de eletricidade.<\/p>\n<p>A simula\u00e7\u00e3o parte de um consumo constante de 1&nbsp;MWh por hora, todos os dias do per\u00edodo. Em nenhuma hora o consumo pode exceder em mais de 50% o seu n\u00edvel de base e a desloca\u00e7\u00e3o realiza-se dentro do mesmo dia. Estas condi\u00e7\u00f5es delimitam a capacidade de adapta\u00e7\u00e3o atribu\u00edda ao consumidor do exerc\u00edcio.<\/p>\n<p>A an\u00e1lise tamb\u00e9m n\u00e3o pressup\u00f5e que todos os processos industriais possam ser deslocados. Os seus resultados refletem os pre\u00e7os observados no per\u00edodo estudado e n\u00e3o constituem uma previs\u00e3o de poupan\u00e7a. Ao transpor o exerc\u00edcio para uma instala\u00e7\u00e3o concreta, seria necess\u00e1rio incorporar as suas restri\u00e7\u00f5es operacionais e comparar o custo com o seu contrato de fornecimento. A simula\u00e7\u00e3o oferece uma refer\u00eancia para estudar o potencial de adapta\u00e7\u00e3o, sem garantir que outro consumidor obtenha os mesmos resultados.<\/p>\n<h2>A flexibilidade exige conhecer os limites do processo produtivo<\/h2>\n<p>Uma ind\u00fastria que pretenda explorar esta possibilidade dever\u00e1 come\u00e7ar por identificar que carga desloc\u00e1vel tem e durante quanto tempo pode alterar o seu consumo. Depois, conv\u00e9m prever a sua disponibilidade hor\u00e1ria dentro dos limites do processo e otimiz\u00e1-la face aos pre\u00e7os previstos. A compara\u00e7\u00e3o entre o consumo previsto e o real permite rever os pressupostos utilizados. Assim, a empresa pode avaliar se a estrat\u00e9gia proporciona uma poupan\u00e7a suficiente para justificar a sua aplica\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<p>O <strong>autoconsumo<\/strong> e as <strong>baterias<\/strong> atr\u00e1s do contador poderiam alargar as op\u00e7\u00f5es de gest\u00e3o em alguns casos. A sua incorpora\u00e7\u00e3o exige estudar em conjunto a procura, a produ\u00e7\u00e3o dispon\u00edvel e as possibilidades de armazenamento. A an\u00e1lise de cada instala\u00e7\u00e3o deve determinar que combina\u00e7\u00e3o merece uma avalia\u00e7\u00e3o econ\u00f3mica mais detalhada.<\/p>\n<h2>Previs\u00f5es e an\u00e1lises para avaliar a flexibilidade industrial<\/h2>\n<p>A <strong>AleaBlue<\/strong>, a divis\u00e3o da <strong>AleaSoft Energy Forecasting<\/strong> especializada em previs\u00f5es de <a href=\"https:\/\/aleasoft.com\/pt\/aleablue\/\">curto e m\u00e9dio prazo<\/a>, fornece previs\u00f5es de pre\u00e7os e de procura de eletricidade. Esta informa\u00e7\u00e3o permite tra\u00e7ar cen\u00e1rios para estudar a adapta\u00e7\u00e3o do consumo e avaliar decis\u00f5es de compra de energia.<\/p>\n<p>Por sua vez, a <strong>AleaStorage<\/strong> oferece an\u00e1lises de receitas e poupan\u00e7as do <a href=\"https:\/\/aleasoft.com\/pt\/aleastorage-servicos\/\">armazenamento de energia<\/a>, de dimensionamento e de estrat\u00e9gias de explora\u00e7\u00e3o, com aplica\u00e7\u00f5es que incluem o autoconsumo com baterias. Estas an\u00e1lises permitem estudar a incorpora\u00e7\u00e3o do armazenamento nas op\u00e7\u00f5es de gest\u00e3o de uma instala\u00e7\u00e3o industrial.<\/p>\n<p>A <strong>eletrifica\u00e7\u00e3o da ind\u00fastria<\/strong> exige avaliar como adaptar a procura a um sistema com diferen\u00e7as de pre\u00e7os entre horas. Conhecer o perfil de consumo, quantificar a sua flexibilidade e dispor de previs\u00f5es permite decidir que altera\u00e7\u00f5es operacionais vale a pena aplicar. A oportunidade deve ser medida para cada consumidor, com as suas restri\u00e7\u00f5es e condi\u00e7\u00f5es de contrata\u00e7\u00e3o, antes de converter uma poupan\u00e7a ilustrativa numa expectativa de investimento.<\/p>\n<p>Fonte: <strong>AleaSoft Energy Forecasting<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>AleaSoft Energy Forecasting, 30 de outubro de 2026. A diferen\u00e7a entre as horas com os pre\u00e7os de mercado mais baixos e as horas com os pre\u00e7os mais altos permite avaliar o valor da flexibilidade da procura industrial. 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