IA e energia: lições da compra eólica da Iberdrola

242 MW. É este o tamanho do parque eólico Ararat, no estado de Victoria (Austrália), que a Iberdrola acordou adquirir—um ativo em operação desde 2017 e com grande parte da energia vendida via contratos de longo prazo (PPAs). A notícia saiu a 25/12/2025, mas o recado é para 2026: quem dominar dados, previsão e execução vai dominar o crescimento renovável.

E aqui está a parte que mais interessa a Angola (e ao nosso tema da série “Como a IA Está Transformando o Setor de Energia e Petróleo & Gás em Angola”): o que parece “apenas” uma aquisição de um parque eólico é, na prática, uma aula sobre como reduzir risco e acelerar retorno com decisões orientadas por dados. A IA não entra só na operação do parque; ela entra antes—na due diligence, no desenho de portefólio, na estratégia de contratos, na ligação à rede e até na forma de comunicar com clientes industriais.

Se a sua empresa actua em energia, utilities, O&G, EPC, logística, comercialização ou serviços técnicos em Angola, este tipo de movimento internacional mostra um padrão: mais renováveis + mais armazenamento + mais rede exige um “cérebro digital” para coordenar tudo. Esse cérebro é IA (com bons dados e boa governança, claro).

O que a Iberdrola está a comprar (e porquê isso é inteligente)

A resposta directa: não é só geração eólica—é previsibilidade. O Ararat Wind Farm (242 MW) tem produção vendida maioritariamente por PPAs com grandes clientes, o que tende a estabilizar receita e facilitar financiamento.

O comunicado da empresa destaca três factores que explicam a lógica do negócio:

• Fluxos de caixa previsíveis via PPAs, reduzindo exposição ao mercado spot.
• Crescimento esperado de preços num contexto de maior procura por energia renovável.
• Melhoria de escoamento com projectos de transmissão (como Western Renewable Link e Project Energy Connect), aumentando opções de exportação de energia.

Há ainda um ponto estratégico: Victoria tem meta de 95% de renováveis até 2035. Quando uma região assume uma meta deste tipo, acontece um fenómeno previsível: entram mais activos renováveis, a rede fica congestionada, e o valor de activos com boa ligação (ou com opções de ligação) sobe.

O detalhe que muita gente ignora: rede e armazenamento valem tanto quanto MW

A Iberdrola não está a apostar “só” em vento. Ela também comprou, este ano, um projecto de bateria (BESS) de 270 MW em South Australia, e tem outros BESS em construção (65 MW e 180 MW), além de activos já operacionais.

Tradução para negócios: renovável sem armazenamento e sem rede é receita instável. Renovável com armazenamento e acesso a rede é um activo com outra qualidade de risco.

Onde a IA entra: do investimento ao dia-a-dia operacional

A resposta directa: IA torna previsível o que antes era “sorte e experiência”—e isso reduz custo de capital, acelera cronogramas e melhora performance.

A maior parte das empresas associa IA a chatbots ou automação de atendimento. No sector de energia (e petróleo & gás), isso é só a superfície. O impacto pesado está em quatro áreas.

1) IA na due diligence: prever produção e receita com menos erro

Num activo eólico, a grande pergunta é simples: quanto vai gerar e quanto vai render? A resposta, porém, é estatística e cheia de incerteza.

Com IA, dá para melhorar:

• Previsão de produção (AEP) combinando históricos de vento, dados de SCADA, disponibilidade de turbinas e perdas (wake effect, curtailment, grid constraints).
• Modelos de preço e risco (cenários) para comparar PPAs vs exposição spot.
• Detecção de anomalias no histórico de operação para estimar custos de O&M futuros.

Opinião prática: quem compra activos renováveis sem uma camada forte de analítica e IA está a aceitar risco “invisível”—e a pagar por ele em CAPEX, OPEX ou financiamento.

2) IA no planeamento de rede e ligação: evitar o “activo preso”

O próprio anúncio cita novas infra-estruturas de transmissão que aumentariam a capacidade de exportação. Isso é um tema cada vez mais crítico: renováveis crescem mais rápido do que a rede.

IA ajuda a:

• Simular congestionamento e risco de cortes (curtailment).
• Optimizar pontos de ligação e estratégia de despacho (quando há BESS).
• Priorizar investimentos em reforços de rede com melhor custo-benefício.

Para Angola, isto conversa directamente com desafios de planeamento, expansão e confiabilidade: sem inteligência sobre rede, o país pode instalar capacidade que não consegue escoar bem.

3) IA na operação e manutenção (O&M): mais disponibilidade, menos custo

Parques eólicos vivem de disponibilidade. Um ganho pequeno vira dinheiro grande ao longo do ano.

Casos de uso típicos:

• Manutenção preditiva (rolamentos, caixas multiplicadoras, sistemas hidráulicos), reduzindo paragens não planeadas.
• Optimização de performance (pitch control, yaw misalignment), aumentando produção sem mexer no hardware.
• Gestão de stock com previsão de falhas para reduzir capital empatado e evitar falta de peças.

Um princípio que funciona: se não mede, não melhora; se mede mal, piora. IA só entrega valor com dados bem instrumentados e uma rotina operacional disciplinada.

4) IA na comercialização: PPAs melhores e clientes mais fiéis

A Iberdrola sublinha que o activo reforça a capacidade de abastecer clientes empresariais com geração própria. Isso é estratégico: empresas querem energia limpa, previsível e com narrativa ESG sólida.

IA entra em:

• Precificação de PPAs com simulação de risco e perfis de consumo.
• Forecast de carga para clientes industriais.
• Segmentação e marketing B2B (quem compra, porquê, quando renova, e o que valoriza).

Aqui entra o nosso foco de série em Angola: IA não é só operação; é também aquisição de clientes, retenção e comunicação técnica com decisores.

O que Angola pode copiar já (sem esperar “grandes projectos”)

A resposta directa: começar por decisões pequenas e dados certos dá retorno rápido—e prepara o terreno para investimentos maiores em renováveis, armazenamento e digitalização no O&G.

Abaixo vai um roteiro realista para empresas angolanas (operadoras, prestadores, utilities, traders, EPC e integradores).

Passo 1: criar um “inventário de decisões”

Antes de comprar software, liste decisões que custam dinheiro quando saem erradas:

• Quando parar um activo para manutenção?
• Qual fornecedor escolher e com que SLA?
• Que clientes têm maior probabilidade de renovar contrato?
• Onde há perdas técnicas/comerciais e porquê?

Escolha 1-2 decisões, não 20.

Passo 2: construir um dataset mínimo viável (MDV)

IA em energia falha mais por dados do que por algoritmos. Um MDV típico inclui:

• Dados operacionais (SCADA/telemetria quando existe)
• Histórico de falhas e intervenções
• Perfis de consumo/produção (intervalos regulares)
• Dados externos: meteorologia, calendário, paragens planeadas

Se a empresa não tem isso, o primeiro projecto é data engineering—e isso já é valor.

Passo 3: aplicar IA onde dá para medir impacto em 90 dias

Três ideias com ROI rápido:

1. Detecção de anomalias em consumo/produção para encontrar perdas e desvios.
2. Previsão de demanda para reduzir custos de compra e penalidades.
3. Automação de relatórios técnicos e comerciais (com revisão humana), reduzindo tempo e melhorando consistência.

Passo 4: ligar operação ao comercial (o erro clássico)

Muitas empresas digitalizam a operação e deixam o comercial “analógico”. Só que o dinheiro entra no contrato.

Uma prática que tenho visto funcionar: unir dados de performance do activo + dados de contratos + dados de clientes para:

• explicar variações de entrega
• melhorar negociações
• reduzir churn
• vender serviços adicionais (monitorização, eficiência, auditorias)

Perguntas que decisores em Angola deviam fazer agora

A resposta directa: as perguntas certas valem mais do que a ferramenta certa. Use isto em reuniões internas:

• Se comprássemos um activo renovável amanhã, quais dados exigíamos na due diligence?
• Qual é o nosso custo real de indisponibilidade (por hora) e onde ele nasce?
• Quantos contratos dependem de previsões “no Excel” sem validação estatística?
• A nossa estratégia de rede/ligação é planeada ou reactiva?
• Temos governança de dados (qualidade, acesso, auditoria) para escalar IA?

Essas perguntas também servem para activos de O&G: compressores, bombas, flares, logística, integridade, paragens, segurança.

Um ponto final: energia está a virar “portefólio”, e portefólio exige IA

O movimento da Iberdrola na Austrália junta três peças: geração eólica (242 MW), armazenamento em bateria (projectos até 270 MW e outros) e uma aposta clara em rede para escoamento. Não é moda. É desenho de sistema.

Em Angola, a transição energética não significa “largar o petróleo” do dia para a noite. Significa operar O&G com mais eficiência e menos risco, enquanto se constrói capacidade renovável com inteligência financeira e operacional. IA é o fio que costura esses dois mundos.

Se a sua empresa quer transformar IA em resultados (leads, propostas, contratos e performance operacional), a conversa certa não é “qual modelo vamos usar?”. É: que decisão queremos melhorar, que dados temos, e como vamos medir o impacto em 90 dias?

E deixo uma pergunta para levar para 2026: quando a próxima oportunidade de investimento aparecer—em renováveis, rede, armazenamento ou O&G—a sua equipa vai decidir com palpites ou com previsões auditáveis?