Sete áreas em que a IA pode aumentar a eficiência no mercado de energia

O setor de comercialização de energia enfrenta uma série de desafios devido às complexidades das atuais condições de mercado, riscos geopolíticos e mudanças nos requisitos regulamentares.

Um dos maiores desafios é a maior volatilidade dos preços da energia, que tem impactado todos os atores do setor – consumidores, produtores, investidores e operadores do mercado de energia. Essa crescente volatilidade aumenta a complexidade do ambiente de comercialização de energia e a previsão é que aumente nos próximos anos.

O mix de geração de energia mais complexo e dinâmico exige transações mais rápidas para corresponder à volatilidade da produção, resultando em uma maior ênfase na análise rápida de dados, na velocidade de negociação e na tomada de decisões.

Como lidar com esse novo mundo de transações cada vez mais ágeis num mercado cada vez mais volátil?

Com o uso de inteligência artificial, especialmente a IA generativa (popularizada pelo ChatGPT). A inteligência artificial generativa está pronta para redefinir o setor de comercialização de energia, oferecendo novos e poderosos recursos a uma série de áreas de negócios, incluindo análise de dados, previsão e suporte para a tomada de decisões.

Importante destacar: a IA não fará o trabalho sozinha. Ela é uma ferramenta de apoio a profissionais especializados. A principal vantagem dessa tecnologia é sua capacidade de entender padrões, gerar novas informações e, o mais importante, adaptar-se às mudanças da dinâmica do mercado.

Essa adaptabilidade é particularmente relevante para a comercialização de energia e se traduz em uma compreensão mais precisa das complexas variáveis que influenciam o mercado.

Por exemplo, ela pode ajudar os traders a obter melhores margens de preços por zona e localização a partir de tendências históricas, mas, para fazer isso de forma eficiente, é necessária a análise de grandes volumes de dados relacionados a clima, consumo, carga, demanda, padrões de redução e assim por diante. Por esse motivo, a combinação de sistemas de IA com soluções de análise de Big Data será cada vez mais frequente.

No contexto da comercialização de energia, a interface de chatbot dos serviços IA permite que os usuários consultem previsões geradas por aplicações de análise que utilizam linguagem natural.

A IA pode notificar proativamente os usuários sobre suas posições e alertá-los sobre possíveis negociações. Embora a análise algorítmica e de Big Data tenha expandido os processos de negociação, a IA generativa oferece uma abordagem mais amigável a esses modelos quantitativos, tornando-os mais acessíveis aos traders.

Em resumo, a IA tem o potencial de reduzir os custos operacionais de modo geral e, ao mesmo tempo, maximizar as margens das operações.

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A seguir, identificamos as sete principais áreas em que a IA impactará a comercialização de energia:

1. Previsão de preços de mercado e análise de volatilidade: A IA pode analisar grandes volumes de dados, incluindo históricos de preços de mercado, eventos geopolíticos e fatores ambientais, para prever futuras oscilações de preços, avaliar a volatilidade, os padrões complexos e as correlações do mercado.
2. Previsão de demanda e padrões de consumo: O consumo de energia é influenciado por uma ampla gama de fatores, como condições climáticas, atividades industriais e tendências sociais. As mesas de comercialização de energia podem otimizar suas estratégias com base em previsões precisas, garantindo a distribuição eficiente de energia e minimizando o desperdício.
3. Otimização de investimentos em energia renovável: A IA pode ajudar a otimizar os investimentos em fontes de energia renovável, avaliando fatores como padrões climáticos, demandas regionais de energia e políticas governamentais. Isso permite que os operadores do mercado de energia invistam estrategicamente em projetos renováveis, equilibrando as metas de sustentabilidade com a viabilidade econômica.
4. Gestão de riscos e análise de cenários: As soluções de gestão de riscos que incorporam o uso de IA podem realizar análises de cenários com base em uma infinidade de variáveis e simular diferentes cenários de mercado, incluindo eventos geopolíticos inesperados ou mudanças regulatórias, permitindo que as mesas de energia identifiquem e mitiguem proativamente os riscos potenciais.
5. Sistemas automatizados de apoio a tomada de decisões: Esses sistemas podem processar uma grande quantidade de informação, gerar insights e ajudar os operadores a tomar decisões baseadas em dados, aumentando a eficiência e a eficácia das operações de comercialização de energia.
6. Estratégias de redução de emissões de carbono: A IA pode analisar dados relacionados à produção de energia, ao consumo e às emissões de carbono. Isso permite o desenvolvimento de estratégias eficazes para reduzir as pegadas de carbono, cumprir as regulamentações e contribuir para as metas ambientais.
7. Conformidade regulatória e geração de relatórios: Navegar em cenários regulatórios complexos é um desafio constante para a comercialização de energia. A GenAI pode simplificar os processos de conformidade, monitorando continuamente as mudanças regulatórias e automatizando a geração de relatórios de conformidade.

Este artigo expressa exclusivamente a posição do autor e não necessariamente da instituição para a qual trabalha ou está vinculado.

Raphael Saueia Bueno é sócio-líder de Utilities da NTT Data.