{"id":1012842,"date":"2026-03-04T16:43:06","date_gmt":"2026-03-04T19:43:06","guid":{"rendered":"https:\/\/psr.marke.com.br\/pt-br\/?post_type=analytics_post&p=1012842"},"modified":"2026-04-10T17:54:40","modified_gmt":"2026-04-10T20:54:40","slug":"analise-de-curtailment-no-brasil-uma-perspectiva-com-ferramentas-da-psr","status":"publish","type":"analytics_post","link":"https:\/\/psr.marke.com.br\/pt-br\/analytics-report\/post\/analise-de-curtailment-no-brasil-uma-perspectiva-com-ferramentas-da-psr\/","title":{"rendered":"An\u00e1lise de Curtailment no Brasil: Uma Perspectiva com Ferramentas da PSR"},"content":{"rendered":"
\n

A crescente penetra\u00e7\u00e3o de fontes de energia renov\u00e1vel, especialmente e\u00f3lica e solar, traz desafios globais complexos para a gest\u00e3o das redes el\u00e9tricas. No Brasil, o curtailment<\/strong> de energia \u2014 a redu\u00e7\u00e3o deliberada da gera\u00e7\u00e3o \u2014 tornou-se cada vez mais cr\u00edtico, impulsionado pela r\u00e1pida expans\u00e3o das fontes renov\u00e1veis vari\u00e1veis (VRE). Este relat\u00f3rio sintetiza as principais causas do curtailment no sistema el\u00e9trico brasileiro e detalha como ferramentas avan\u00e7adas de modelagem podem analisar, prever e gerenciar esse fen\u00f4meno em crescimento.<\/p>\n\n\n\n

Dados hist\u00f3ricos recentes revelam uma tend\u00eancia cont\u00ednua de aumento do curtailment, ressaltando a necessidade urgente de estruturas anal\u00edticas robustas<\/strong>. Os resultados indicam que o descompasso entre o ritmo de integra\u00e7\u00e3o das renov\u00e1veis e o crescimento da demanda, al\u00e9m da expans\u00e3o da infraestrutura de transmiss\u00e3o, est\u00e1 agravando o problema. M\u00e9todos que incorporam simula\u00e7\u00e3o estoc\u00e1stica<\/strong>, granularidade hor\u00e1ria e representa\u00e7\u00e3o detalhada da rede s\u00e3o indispens\u00e1veis para compreender e mitigar o curtailment, contribuindo, em \u00faltima inst\u00e2ncia, para uma transi\u00e7\u00e3o energ\u00e9tica mais resiliente e eficiente.<\/p>\n\n\n\n

Entendendo o Curtailment no Contexto Brasileiro<\/h2>\n\n\n\n

O curtailment de renov\u00e1veis<\/strong>, definido como a redu\u00e7\u00e3o deliberada da gera\u00e7\u00e3o de energia proveniente de fontes como e\u00f3lica e solar, tornou-se comum em sistemas el\u00e9tricos modernos. Essa pr\u00e1tica \u00e9 particularmente relevante no Brasil devido \u00e0 r\u00e1pida integra\u00e7\u00e3o de fontes renov\u00e1veis intermitentes. Tr\u00eas fatores distintos, por\u00e9m interconectados, impulsionam principalmente esse fen\u00f4meno, cada um contribuindo para a necessidade de limitar a produ\u00e7\u00e3o desses geradores.<\/p>\n\n\n\n

Primeiramente, problemas de balan\u00e7o energ\u00e9tico<\/strong> surgem quando a oferta dispon\u00edvel de fontes de gera\u00e7\u00e3o inflex\u00edveis excede a demanda do sistema. Para manter o equil\u00edbrio necess\u00e1rio \u00e0 estabilidade da rede, torna-se imprescind\u00edvel reduzir a produ\u00e7\u00e3o. Esse desequil\u00edbrio tem se tornado cada vez mais comum \u00e0 medida que cresce a participa\u00e7\u00e3o das VRE.<\/p>\n\n\n\n

Em segundo lugar, quest\u00f5es de confiabilidade el\u00e9trica<\/strong> frequentemente exigem curtailment quando as redes de transmiss\u00e3o enfrentam congestionamentos. Esses gargalos podem ocorrer em diversos pontos do sistema, exigindo redu\u00e7\u00e3o de gera\u00e7\u00e3o para garantir a seguran\u00e7a e a estabilidade da rede como um todo. Esse ponto refor\u00e7a diretamente o princ\u00edpio de que \u201cn\u00e3o h\u00e1 transi\u00e7\u00e3o sem transmiss\u00e3o\u201d<\/strong>, destacando o papel crucial de uma infraestrutura de rede robusta para acomodar novas fontes de gera\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

Por fim, a indisponibilidade externa<\/strong> refere-se a interrup\u00e7\u00f5es fora do complexo de gera\u00e7\u00e3o imediato. Esses fatores externos podem for\u00e7ar a redu\u00e7\u00e3o da gera\u00e7\u00e3o para adaptar-se a novas topologias do sistema ou lidar com limita\u00e7\u00f5es imprevistas na infraestrutura energ\u00e9tica mais ampla.<\/p>\n\n\n\n

O panorama energ\u00e9tico brasileiro tem, de fato, se transformado, marcado pela ampla integra\u00e7\u00e3o de parques e\u00f3licos e, mais recentemente, de usinas solares, tanto distribu\u00eddas quanto centralizadas. Esse crescimento foi impulsionado pela redu\u00e7\u00e3o dos custos de investimento dessas tecnologias e por diversos incentivos governamentais, incluindo pol\u00edticas de net metering<\/strong>, descontos em tarifas de transmiss\u00e3o e isen\u00e7\u00f5es de determinados encargos setoriais.<\/p>\n\n\n\n

Por exemplo, em 2024<\/strong>, o sistema adicionou cerca de 14 GW de capacidade instalada<\/strong>, dos quais 99% correspondem a usinas e\u00f3licas e solares<\/strong>. No entanto, surgiu uma diverg\u00eancia cr\u00edtica: o ritmo de expans\u00e3o da rede de transmiss\u00e3o e o crescimento da demanda de energia ficaram claramente atr\u00e1s da r\u00e1pida expans\u00e3o da capacidade renov\u00e1vel<\/strong>. Esse descompasso levou inevitavelmente a um excesso de oferta de energia, impulsionando o aumento do curtailment de renov\u00e1veis.<\/p>\n\n\n\n

Dados hist\u00f3ricos de 2023 a 2025<\/strong> ilustram essa trajet\u00f3ria crescente, com picos significativos diretamente associados a atrasos na expans\u00e3o da transmiss\u00e3o ao longo de 2024<\/strong>, quando o curtailment total na regi\u00e3o Nordeste chegou a 15% da gera\u00e7\u00e3o potencial mensal<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Metodologia da PSR para Previs\u00e3o de Curtailment<\/h2>\n\n\n\n
\"\"<\/figure>\n\n\n\n

A previs\u00e3o e an\u00e1lise robustas do curtailment futuro no sistema el\u00e9trico brasileiro baseiam-se em uma metodologia em quatro etapas desenvolvida pela PSR<\/strong>. Essa abordagem estruturada garante proje\u00e7\u00f5es abrangentes e detalhadas, partindo de premissas fundamentais at\u00e9 simula\u00e7\u00f5es granulares e resultados acion\u00e1veis.<\/p>\n\n\n\n

1. Defini\u00e7\u00e3o de premissas<\/h3>\n\n\n\n

A primeira etapa envolve a defini\u00e7\u00e3o de premissas-chave, que servem de base para todas as proje\u00e7\u00f5es subsequentes e influenciam significativamente a precis\u00e3o das previs\u00f5es de curtailment.<\/p>\n\n\n\n

Isso inclui o processo de previs\u00e3o de demanda<\/strong>, que considera fatores como crescimento econ\u00f4mico nacional e a introdu\u00e7\u00e3o de novas tecnologias disruptivas, incluindo ve\u00edculos el\u00e9tricos, data centers e o emergente setor de produ\u00e7\u00e3o de hidrog\u00eanio verde.<\/p>\n\n\n\n

Paralelamente, analisa-se a evolu\u00e7\u00e3o da matriz de oferta<\/strong>, incorporando proje\u00e7\u00f5es de desativa\u00e7\u00e3o de usinas t\u00e9rmicas antigas, crescimento da gera\u00e7\u00e3o distribu\u00edda \u2014 que possui din\u00e2mica distinta em rela\u00e7\u00e3o a projetos centralizados \u2014, leil\u00f5es de capacidade previstos e planos indicativos de expans\u00e3o derivados de modelos de planejamento de longo prazo, como o OPTGEN da PSR<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Dada a forte depend\u00eancia do Brasil da hidreletricidade<\/strong>, a representa\u00e7\u00e3o adequada das aflu\u00eancias hidrol\u00f3gicas<\/strong> \u00e9 essencial. Essa an\u00e1lise utiliza tend\u00eancias hidrol\u00f3gicas recentes, que infelizmente indicam aflu\u00eancias abaixo da m\u00e9dia hist\u00f3rica de longo prazo.<\/p>\n\n\n\n

Por fim, as premissas de expans\u00e3o da transmiss\u00e3o<\/strong> modelam cuidadosamente o crescimento projetado da capacidade de interconex\u00e3o entre regi\u00f5es e os refor\u00e7os necess\u00e1rios nas redes regionais.<\/p>\n\n\n\n

2. Desenvolvimento da base de dados<\/h3>\n\n\n\n

A segunda etapa concentra-se no desenvolvimento da base de dados, um processo que envolve um desafio significativo de integra\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

O objetivo principal \u00e9 unificar um caso energ\u00e9tico agregado<\/strong>, representando o sistema de gera\u00e7\u00e3o, com uma representa\u00e7\u00e3o detalhada da rede<\/strong>, em uma \u00fanica base de dados coesa.<\/p>\n\n\n\n

Inicialmente, um conversor especializado importa dados do modelo oficial NEWAVE<\/strong> para o ambiente SDDP da PSR<\/strong>. Uma vez estabelecida essa base, as premissas previamente definidas s\u00e3o incorporadas.<\/p>\n\n\n\n

Isso inclui a integra\u00e7\u00e3o de perfis detalhados de gera\u00e7\u00e3o renov\u00e1vel utilizando a ferramenta Time Series Lab (TSL)<\/strong> da PSR. A gera\u00e7\u00e3o distribu\u00edda tamb\u00e9m \u00e9 modelada, juntamente com usinas centralizadas individuais. A demanda \u00e9 representada com proje\u00e7\u00f5es hor\u00e1rias, refletindo a natureza vari\u00e1vel do consumo ao longo do tempo. Nesse ponto, estabelece-se o chamado \u201cEnergy Case\u201d<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Em seguida, dados da rede provenientes de fontes oficiais, como a configura\u00e7\u00e3o PAR\/PEL do ONS<\/strong>, que inclui aproximadamente 13.000 barras e 17.000 ramos<\/strong>, s\u00e3o importados e convertidos para o formato do SDDP.<\/p>\n\n\n\n

Modifica\u00e7\u00f5es adicionais refinam esses dados, definindo a distribui\u00e7\u00e3o de carga nas barras, estabelecendo conex\u00f5es entre geradores e a rede e codificando restri\u00e7\u00f5es de interconex\u00e3o. Esse processo resulta no \u201cIntegrated Generation and Transmission Case (G&T Case)\u201d<\/strong>, uma base de dados unificada e abrangente.<\/p>\n\n\n\n

3. Simula\u00e7\u00e3o<\/h3>\n\n\n\n

A terceira etapa \u00e9 a simula\u00e7\u00e3o<\/strong>, centrada no modelo SDDP<\/strong>, e envolve duas execu\u00e7\u00f5es sequenciais.<\/p>\n\n\n\n

Primeiramente, o Energy Case<\/strong> \u00e9 utilizado para calcular a pol\u00edtica \u00f3tima de opera\u00e7\u00e3o e definir os valores da \u00e1gua<\/strong> para todas as usinas hidrel\u00e9tricas.<\/p>\n\n\n\n

Em seguida, realizam-se simula\u00e7\u00f5es hor\u00e1rias utilizando o Integrated G&T Case<\/strong>, incorporando as representa\u00e7\u00f5es detalhadas de gera\u00e7\u00e3o e transmiss\u00e3o desenvolvidas na etapa anterior.<\/p>\n\n\n\n

O Time Series Lab (TSL)<\/strong>, totalmente integrado ao SDDP, desempenha papel essencial ao fornecer cen\u00e1rios hor\u00e1rios de produ\u00e7\u00e3o para usinas e\u00f3licas e solares. Essa integra\u00e7\u00e3o \u00e9 fundamental para as simula\u00e7\u00f5es estoc\u00e1sticas<\/strong>, que lidam com a variabilidade e a incerteza inerentes \u00e0 gera\u00e7\u00e3o renov\u00e1vel.<\/p>\n\n\n\n

4. An\u00e1lise dos resultados<\/h3>\n\n\n\n

A etapa final consiste na an\u00e1lise dos resultados gerados pelo SDDP.<\/p>\n\n\n\n

A simula\u00e7\u00e3o estoc\u00e1stica permite avaliar a distribui\u00e7\u00e3o de probabilidade dos n\u00edveis de curtailment<\/strong>. Por exemplo, em uma an\u00e1lise com horizonte de 10 anos<\/strong>, em escala mensal, o curtailment m\u00e9dio total para um grupo de usinas solares no Sudeste pode atingir cerca de 6% da gera\u00e7\u00e3o potencial<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Em determinados cen\u00e1rios, esse valor pode se aproximar de 10%<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Al\u00e9m disso, ao analisar os resultados com resolu\u00e7\u00e3o hor\u00e1ria, observa-se que o curtailment se concentra durante as horas de luz solar<\/strong>, independentemente da tecnologia utilizada, e tende a ser mais pronunciado nos fins de semana<\/strong>, quando a demanda por eletricidade \u00e9 geralmente menor.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n
\"\"<\/figure>\n\n\n\n

O Valor Estrat\u00e9gico das Ferramentas da PSR para Previs\u00e3o de Curtailment<\/h2>\n\n\n\n

A previs\u00e3o de curtailment \u00e9 essencial para a an\u00e1lise financeira e econ\u00f4mica de projetos de energia renov\u00e1vel<\/strong>, pois pode impactar significativamente sua rentabilidade.<\/p>\n\n\n\n

A an\u00e1lise aprofundada do curtailment no sistema el\u00e9trico brasileiro demonstra o valor e a robustez das ferramentas da PSR<\/strong>, que oferecem um conjunto abrangente de recursos para lidar com as complexidades trazidas pela r\u00e1pida expans\u00e3o das energias renov\u00e1veis.<\/p>\n\n\n\n

Um destaque importante \u00e9 a capacidade de simula\u00e7\u00e3o estoc\u00e1stica<\/strong>, fundamental para avaliar m\u00faltiplos cen\u00e1rios futuros e lidar com a incerteza inerente \u00e0 gera\u00e7\u00e3o renov\u00e1vel vari\u00e1vel, como e\u00f3lica e solar. Ao modelar diferentes resultados poss\u00edveis, essas simula\u00e7\u00f5es oferecem uma estrutura mais realista para a tomada de decis\u00e3o, superando abordagens determin\u00edsticas e incorporando a natureza probabil\u00edstica da gera\u00e7\u00e3o renov\u00e1vel.<\/p>\n\n\n\n

Outro atributo indispens\u00e1vel \u00e9 a granularidade hor\u00e1ria<\/strong>, essencial para analisar padr\u00f5es de curtailment ao longo do dia e entre dias \u00fateis e fins de semana, proporcionando compreens\u00e3o detalhada da din\u00e2mica temporal.<\/p>\n\n\n\n

Al\u00e9m disso, a representa\u00e7\u00e3o detalhada da rede<\/strong> \u00e9 fundamental para identificar curtailment causado diretamente por congestionamentos. A capacidade de localizar esses gargalos permite orientar investimentos direcionados na expans\u00e3o da transmiss\u00e3o e na implanta\u00e7\u00e3o de Grid Enhancing Technologies (GETs)<\/strong>, essenciais para uma opera\u00e7\u00e3o mais eficiente, segura e flex\u00edvel das redes.<\/p>\n\n\n\n

A integra\u00e7\u00e3o com o modelo de planejamento de expans\u00e3o da PSR (OPTGEN<\/strong>) amplia ainda mais o valor estrat\u00e9gico dessas ferramentas, permitindo simular o curtailment em cen\u00e1rios futuros otimizados de longo prazo.<\/p>\n\n\n\n

Por fim, a convers\u00e3o automatizada de bases de dados<\/strong> simplifica significativamente todo o processo de an\u00e1lise, reduzindo esfor\u00e7o manual, minimizando erros e acelerando a gera\u00e7\u00e3o de insights, aumentando a efici\u00eancia dos processos de planejamento e opera\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<\/div>","protected":false},"author":1,"featured_media":1013140,"template":"","meta":{"_acf_changed":false},"report_section":[474],"class_list":["post-1012842","analytics_post","type-analytics_post","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","report_section-inbrief"],"acf":[],"yoast_head":"\nAn\u00e1lise de Curtailment no Brasil: Uma Perspectiva com Ferramentas da PSR - PSR Energy<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"noindex, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"pt_BR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"An\u00e1lise de Curtailment no Brasil: Uma Perspectiva com Ferramentas da PSR - PSR Energy\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"A crescente penetra\u00e7\u00e3o de fontes de energia renov\u00e1vel, especialmente e\u00f3lica e solar, traz desafios globais complexos para a gest\u00e3o das redes el\u00e9tricas. 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