IMPACTO DAS PREVISÕES DE AFLUÊNCIA E DEMANDA NO PLD E PREÇOS DO MERCADO LIVRE NO BRASIL ATÉ 2029

Por Arthur Oliveira

Na minha visão, o setor elétrico brasileiro atravessa um momento particularmente

desafiador para manter o equilíbrio entre oferta e demanda de energia. As mudanças

climáticas, o crescimento constante da demanda sobretudo nos horários de pico

e a expansão acelerada do mercado livre (ACL) têm colocado em xeque a

previsibilidade e a estabilidade dos preços. O Preço de Liquidação das Diferenças (PLD)

e os valores praticados no ACL são fortemente impactados pelas previsões de afluência

natural de energia (NIE), que, infelizmente, têm se mostrado excessivamente otimistas.

Esse otimismo é ainda mais preocupante quando somado ao avanço do consumo por

data centers, que exercem forte pressão sobre o sistema no horário de maior carga.

Diante disso, considero de extrema relevância analisar os efeitos do viés otimista nas

previsões de NIE — conforme evidenciado no estudo “Assessing the Optimistic Bias in

the Natural Inflow Forecasts: A Call for Model Monitoring in Brazil” — e também as

projeções de carga e demanda contidas no Plano da Operação Energética (PEN 2025).

A combinação desses fatores já afeta o PLD e os preços no ACL, e tende a trazer

consequências ainda mais severas até 2029, especialmente no enfrentamento da

demanda de pico.

IMPACTO DAS PREVISÕES DE AFLUÊNCIA E DEMANDA NO PLD E PREÇOS DO MERCADO LIVRE NO BRASIL ATÉ 2029

CONTEXTO DO SETOR ELÉTRICO BRASILEIRO MATRIZ ENERGÉTICA E DEPENDÊNCIA HIDRELÉTRICA

O Brasil depende de hidrelétricas para cerca de 60% de sua eletricidade, o que torna a

previsão da quantidade de água nos reservatórios (afluência natural de energia, ou NIE)

essencial para o planejamento energético. No entanto, mudanças climáticas, como

secas prolongadas, e o crescimento da demanda, especialmente em horários de pico,

desafiam a capacidade do sistema de manter preços estáveis e atender a todos os

consumidores.

MODELOS DE PREVISÃO: PARp E PARp-A

Os modelos PARp (Periodic Autoregressive Model) e PARp-A são ferramentas

matemáticas usadas para prever quanta água chegará aos reservatórios com base

em dados históricos, como chuvas passadas. O PARp analisa padrões mensais de

afluência, enquanto o PARp-A adiciona a média das afluências dos últimos 12 meses

para tentar captar mudanças recentes. Ambos assumem que os padrões de chuva não

mudam muito ao longo do tempo, mas o estudo no qual foi baseado este artigo,

mostra que eles superestimam a quantidade de água, especialmente em períodos

de seca, devido a mudanças climáticas que reduzem as afluências.

IMPACTOS DAS PREVISÕES DE AFLUÊNCIA NO PLD E NO ACL

VIÉS OTIMISTA NAS PREVISÕES DE NIE

O estudo identificou que os modelos PARp e PARp-A superestimam a NIE, com vieses

acumulados de 110,07 GW no Sudeste e 49,18 GW no Nordeste em 24 meses. Esse

“otimismo” faz o sistema acreditar que há mais água disponível do que realmente existe,

reduzindo o custo calculado da água no curto prazo. Isso leva a um maior uso dos

reservatórios, mas, quando as chuvas previstas não se concretizam, é necessário

acionar usinas térmicas, que são mais caras, elevando o PLD e impactando os preços

no mercado livre.

VOLATILIDADE DO PLD E SEUS EFEITOS NO ACL

O PLD, que define o preço da energia no mercado de curto prazo, varia com base na

oferta (como a quantidade de água nos reservatórios) e na demanda. Previsões

superestimadas de NIE causam maior volatilidade no PLD, especialmente durante a

estação seca (maio a novembro), quando as afluências são menores. No mercado livre

(ACL), onde empresas negociam energia diretamente com geradores, essa volatilidade

afeta os preços dos contratos, com os seguintes impactos:

a) Contratos de curto prazo mais caros: Consumidores livres ficam expostos a

picos de preço no PLD, especialmente em períodos de seca, como no Nordeste

em 2024, onde reservatórios menos cheios elevam os custos de energia.

b) Contratos de longo prazo mais caros e com prêmios de risco: Para cobrir a

incerteza do PLD, é necessário que comercializadoras incluam margens de

segurança maiores, encarecendo a energia para consumidores livres, como

indústrias, petroquímicas, mineração, varejo e serviços. Essa prática é

essencial para a sustentabilidade financeira do mercado, pois protege as

comercializadoras contra oscilações imprevisíveis do PLD. Empresas que

não adotam prêmios de risco adequados correm grande risco de entrar em

recuperação judicial, como já observado em casos de comercializadoras

que subestimaram os riscos de mercado. Para consumidores, esses

contratos mais caros significam maior previsibilidade, mas também custos

operacionais elevados, impactando a competitividade, especialmente em

setores intensivos em energia, como mineração e petroquímicas.

c) Impacto em data centers: Com o consumo subindo de 81 MW em 2025 para

574 MW em 2029, data centers enfrentam custos mais altos no ACL devido à

volatilidade do PLD, especialmente no horário de pico (19h-20h), quando a

dependência de térmicas é maior.

d) Limitação na migração para o ACL: Além da MP 1.300,a incerteza e os preços

mais altos podem desencorajar novos consumidores, a migrar do mercado

regulado para o ACL, apesar do crescimento projetado.

IMPORTÂNCIA DA DEFLUÊNCIA NA PRECISÃO DAS PREVISÕES

A meu ver, a defluência – a água liberada dos reservatórios para gerar energia ou

vertida sem aproveitamento – é um elemento tão crucial quanto a afluência para o

planejamento energético no Brasil, e sua inclusão nos modelos de previsão traria

benefícios significativos. Afluências superestimadas, como apontado no estudo,

levam a decisões de liberar mais água (maior defluência), esvaziando reservatórios mais

rápido do que o necessário. Isso força o uso de usinas térmicas, que são mais caras,

elevando o PLD e, consequentemente, os preços no ACL. Integrar a defluência em

modelos como PARp e PARp-A permitiria estimar com maior precisão os níveis

dos reservatórios e os custos operacionais, especialmente no horário de pico

(19h-20h), quando a demanda exige ajustes finos na liberação de água.

Por exemplo, prever a defluência ajudaria a evitar o esgotamento precoce dos reservatórios, reduzindo a dependência de térmicas e estabilizando os preços, o que é crítico para consumidores livres, como data centers, que enfrentarão uma demanda crescente até 2029.

No entanto, incorporar a defluência não é isento de desafios. A defluência depende de

decisões operativas do Operador Nacional do Sistema (ONS), que considera

variáveis como demanda, custo de térmicas e regras de otimização do Stochastic

Dual Dynamic Programming (SDDP). Essas decisões variam por usina, tornando a

modelagem em escala nacional complexa. Além disso, os dados de defluência são

menos padronizados que os de afluência, exigindo maior esforço para coleta e

integração nos modelos. Apesar dessas dificuldades, acredito que o investimento em

modelos que combinem afluência e defluência, como simulações baseadas em

cenários operativos, traria uma visão mais realista do sistema, reduzindo

incertezas no PLD e nos preços do ACL. Isso seria especialmente benéfico para

atender demandas crescentes, como a de data centers, garantindo maior segurança

energética e custos mais previsíveis.

IMPACTOS ECONÔMICOS

a) Aumento dos custos operacionais: Usinas térmicas, que usam gás natural,

carvão ou óleo, são mais caras que hidrelétricas. Em 2023, a demanda por gás

natural caiu 0,7% devido a chuvas favoráveis, mas secas futuras podem

aumentar o uso de térmicas, elevando o PLD.

b) Pressão sobre os preços no ACL: Consumidores livres, como indústrias e

empresas de serviços, enfrentam maior risco financeiro com a alta do PLD,

especialmente em contratos de curto prazo. Isso pode limitar a migração para o

ACL, apesar do crescimento esperado até 2029.

c) Impacto nos consumidores finais: No mercado regulado, o aumento do PLD

eleva as tarifas de energia para residências e pequenas empresas. No ACL,

indústrias e serviços, que representam grande parte da demanda, podem

enfrentar custos mais altos, reduzindo sua competitividade.

AUMENTO DA DEMANDA E DESAFIOS NO HORÁRIO DE PICO

CRESCIMENTO DA CARGA GLOBAL

O Plano da Operação Energética (PEN 2025) projeta um aumento de 14,1% na carga

global até 2029, de 82.871 MW médios para 94.573 MW, com a demanda máxima

subindo 15,5%, de 108.131 MW para 124.879 MW. Esse crescimento é impulsionado

pela eletrificação de setores como transporte e indústria, além do aumento exponencial

no consumo de data centers, que passará de 81 MW médios em 2025 para 574 MW em

2029.

RAMPA DE CARGA NO HORÁRIO DE PICO

Entre 13h e 19h, a demanda de energia aumenta rapidamente, atingindo uma rampa de

60 GW, com o pico entre 19h e 20h. Nesse horário, a energia solar, que está crescendo

na matriz brasileira, não está disponível, forçando o uso de fontes flexíveis, como usinas

térmicas a gás. A energia eólica, concentrada no Nordeste, também é menos eficaz à

noite, quando a demanda é alta, o que agrava a dependência de térmicas.

IMPACTO DOS DATA CENTERS

O crescimento do consumo de data centers, impulsionado por inteligência artificial e

computação em nuvem, adiciona uma demanda significativa. Empresas como Amazon

e Microsoft estão expandindo data centers no Brasil, atraídas pela matriz renovável, mas

o consumo concentrado em horários de pico exige fontes dispatchable (como térmicas)

ou soluções de armazenamento, que ainda são limitadas no país.

CONSEQUÊNCIAS PARA O PLD E O ACL ATÉ 2029

AUMENTO DA VOLATILIDADE DO PLD

O aumento da demanda, combinado com previsões otimistas de NIE, deve elevar a

volatilidade do PLD, especialmente em períodos de seca. O PLD horário, implementado

em 2021, reflete melhor as variações de oferta e demanda, mas aumenta os picos de

preço em horários de alta demanda. Em 2024, o PLD no Nordeste pode ser mais alto

devido a reservatórios menos cheios, enquanto no Sul, chuvas maiores podem conter

os aumentos.

PRESSÃO SOBRE OS PREÇOS NO ACL

No ACL, os preços negociados devem subir devido à incerteza do mercado. Contratos

de longo prazo podem incluir prêmios de risco mais altos para cobrir a volatilidade do

PLD e os custos do despacho térmico. A expansão do ACL, com mais consumidores

migrando do mercado regulado, aumenta a demanda por energia, pressionando os

preços, especialmente em horários de pico. Estratégias como gerenciamento de

demanda e contratos híbridos (misturando fontes renováveis e térmicas) podem ajudar,

mas exigem maior sofisticação nos contratos.

DEPENDÊNCIA DE FONTES TÉRMICAS

A necessidade de fontes flexíveis para atender o pico de consumo reforça a

dependência de usinas térmicas. Em 2023, as térmicas a gás natural tinham 11.026 MW

de capacidade instalada, e sua produção está crescendo, especialmente com gás do

pré-sal. No entanto, isso aumenta as emissões de CO2, desafiando as metas de

descarbonização do Brasil (net-zero até 2050 e eliminação de térmicas a carvão até

2040), além de elevar o PLD e os preços no ACL.

PROVÁVEIS SOLUÇÕES

1- MELHORIA DAS PREVISÕES DE NIE

A adoção de modelos mais precisos, como XGBoost e Prophet, que superaram o PARp

e o PARp-A em testes, pode reduzir o viés otimista nas previsões de afluência. O

Operador Nacional do Sistema (ONS) e a Câmara de Comercialização de Energia

Elétrica (CCEE) devem implementar monitoramento mensal do viés, com relatórios

regulares para ajustar previsões e minimizar impactos no PLD, garantindo maior

estabilidade nos preços do ACL.

2- INVESTIMENTO EM SISTEMAS DE ARMAZENAMENTO DE ENERGIA (BESS)

Sistemas de armazenamento de energia em baterias (BESS, ou Battery Energy Storage

Systems) são essenciais para reduzir a dependência de usinas térmicas, especialmente

no horário de pico (19h-20h), quando a geração solar não está disponível. O BESS

permite armazenar energia gerada por fontes renováveis, como solar e eólica, durante

períodos de alta produção para uso em momentos de maior demanda. Investir em

BESS, como baterias de íon-lítio, pode estabilizar a oferta de energia, reduzir picos de

preço no PLD e oferecer aos consumidores livres no ACL uma alternativa mais barata e

sustentável em comparação com o despacho térmico.

3- AUTOPRODUÇÃO DE ENERGIA POR LOCAÇÃO DE ATIVOS

A autoprodução de energia por locação de ativos é uma solução promissora para

grandes consumidores no ACL, como data centers, indústrias petroquímicas, mineração

que enfrentam alta demanda no horário de pico. Nesse modelo, consumidores alugam

usinas solares ou eólicas, pagando apenas pelo aluguel e serviços de operação e

manutenção, sem necessidade de investimento inicial. Empresas especializadas como

a COC ENERGIA oferecem contratos que podem garantir SIGNIFICATIVA

ECONOMIA nos custos da conta de energia, com a possibilidade de integrar BESS

para armazenar energia gerada durante o dia para uso à noite, reduzindo ainda mais o

valor da conta e exposição à volatilidade do PLD. Consequentemente, oferta

flexibilidade e menor risco financeiro, além de alinhamento com critérios ESG

(ambiental, social e governança). Resumindo, é a melhor opção para grandes

consumidores.

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4- EXPANSÃO DA TRANSMISSÃO E SMART GRIDS

O investimento de US$ 20 bilhões em transmissão até 2029, conforme o PDE 2029, é

crucial para conectar fontes renováveis aos centros de consumo, reduzindo perdas e

gargalos na rede. Redes inteligentes (smart grids), ainda distantes da nossa realidade

econômica, poderiam otimizar a gestão da demanda, integrando fontes renováveis e

BESS, e contribuir para a estabilidade do PLD, beneficiando os consumidores do ACL.

5- INCENTIVO À RESPOSTA À DEMANDA

Programas de demand response podem suavizar a rampa de carga no horário de pico,

especialmente no ACL. A regulação deve incentivar esses programas, permitindo que

consumidores livres, como indústrias e data centers, reduzam o consumo em momentos

de preços altos no PLD, diminuindo custos e aliviando a pressão sobre o sistema.

CONCLUSÃO

Na minha avaliação, o viés otimista nas previsões de NIE, somado ao crescimento

constante da demanda especialmente provocado pelos data centers e à

necessidade crítica de atendimento ao pico de consumo entre 19h e 20h, vai gerar

impactos significativos no PLD e nos preços praticados no ACL até 2029. A tendência é

clara: maior volatilidade do PLD, aumento do uso de usinas térmicas e consequente

pressão sobre os preços da energia para consumidores livres.

Vejo que, diante desse cenário, torna-se urgente investir em modelos de previsão mais

precisos, implementar sistemas de armazenamento de energia (BESS), expandir a

autoprodução por locação de ativos, reforçar a infraestrutura de transmissão e

incentivar mecanismos de resposta à demanda. Essas medidas não são apenas

desejáveis — são indispensáveis para garantir segurança energética, conter a alta de

custos e permitir que o Brasil avance de forma sustentável, econômica e

ambientalmente responsável, rumo aos compromissos de descarbonização assumidos

até 2050.

Fontes:

• BRIGATTO, A. et al. Avaliando o viés otimista nas previsões de fluxo natural:

uma chamada para monitoramento de modelos no Brasil. IEEE Transactions on

Energy Markets, Policy and Regulation, 2025. DOI:

10.1109/TEMPR.2025.3588313. Primeira versão dos autores disponível em

2023.

• Empresa de Pesquisa Energética (EPE). Plano da Operação Energética (PEN

2025). Brasil, 2025.

• Empresa de Pesquisa Energética (EPE). Plano Decenal de Expansão de

Energia (PDE 2029). Brasil, 2020.

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