Como a EDP automatizou previsões e riscos em energia eólica

Quando falamos de geração de energia, quem opera usinas térmicas a carvão, gás natural ou óleo tem uma vantagem: consegue controlar a produção e prever a receita com uma boa margem de segurança. Mas, no universo da energia eólica, essa previsibilidade some com o vento — literalmente.

Foi com esse desafio em mente que a EDP Renewables North America (antes conhecida como Horizon Wind Energy) decidiu inovar. A empresa desenvolveu um sistema automatizado de previsão de receita e análise de risco para seus parques eólicos espalhados pelos Estados Unidos. A chave para isso? A poderosa combinação de algoritmos matemáticos, análise de dados e o MATLAB.

O desafio: previsões voláteis e sistemas manuais

Imagine tentar prever os lucros de uma empresa com base em algo tão imprevisível quanto o vento. Foi exatamente o que a equipe da EDP Renewables enfrentou. Para piorar, o sistema anterior dependia de 15 planilhas interligadas, com até 500 mil linhas cada. O processo era lento, sujeito a erros e demandava horas de trabalho manual.

Além disso, havia um problema ainda mais complexo: a empresa precisava correlacionar preços de energia no mercado futuro com volumes de produção eólica em diferentes regiões geográficas — tudo isso dentro de um sistema confiável, escalável e que pudesse ser integrado à infraestrutura de TI existente.

A solução: automação inteligente com MATLAB

A EDP decidiu desenvolver duas ferramentas complementares usando o MATLAB e suas toolboxes:

1. Price Reporting System (PRS)

Esse sistema foi projetado para fazer a previsão de preços de energia. Usando o Database Toolbox, os analistas acessaram bancos de dados SQL com informações internas e de terceiros, incluindo:

• Preços históricos

• Projeções de longo prazo

• Contratos diários de energia no mercado futuro

A partir daí, algoritmos em MATLAB geravam previsões mensais de preços para os próximos anos — personalizadas para cada parque eólico da empresa. Com o MATLAB Compiler, tudo foi automatizado: o PRS roda sozinho toda manhã e armazena os resultados no banco de dados.

2. Portfolio Decision System (PDS)

Com base nas previsões de preço geradas pelo PRS, a equipe criou o PDS, um sistema voltado para análise de portfólio e avaliação de riscos.

Usando uma série de ferramentas como Econometrics Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox™ e Curve Fitting Toolbox™, o PDS consegue:

• Analisar a volatilidade de preços a curto e médio prazo

• Ajustar distribuições estatísticas com base em dados históricos de vento

• Realizar simulações Monte Carlo para gerar mais de 2000 cenários de receita

O resultado? A empresa passou a ter uma visão clara do valor em risco (VaR), das receitas projetadas e da exposição do portfólio completo à variação dos ventos e dos preços.

Os resultados: automação, escalabilidade e milhões em economia

A adoção dessas ferramentas mudou completamente o jogo para a EDP Renewables:

• 🔄 Processos automatizados: o que antes levava horas para ser feito manualmente agora é executado em minutos, sem intervenção humana.

• ☁️ Integração com a TI corporativa: os sistemas rodam em servidores internos, sem dependência do time de TI para atualizações ou manutenções.

• 💰 Melhor gestão de risco: com uma visão mais precisa dos riscos, a empresa adotou estratégias de hedge que economizaram milhões de dólares ao reduzir perdas com preços desfavoráveis e congestionamentos de energia.

Como disse Manuel Arancibia, gerente de operações de mercado da EDPR:

"O MATLAB permitiu que nossos próprios analistas — com background em matemática e economia — desenvolvessem uma solução confiável e escalável, sem precisarmos contratar programadores."

Por que isso importa para o setor de energia?

A história da EDP Renewables mostra como ferramentas de modelagem e análise avançada podem transformar a forma como empresas do setor energético operam, principalmente quando falamos de fontes renováveis e variáveis como a energia eólica.

Automatizar previsões, quantificar riscos e gerar simulações confiáveis com base em dados reais e projetados é o caminho para tomar decisões mais rápidas, seguras e rentáveis.

Se a sua empresa também está em busca de soluções preditivas ou quer explorar o potencial do MATLAB para engenharia e análise de dados, a OPENCADD pode ajudar.

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