O setor elétrico brasileiro conta com uma série de modelos computacionais desenvolvidos para apoiar o planejamento e a operação do sistema. Essas ferramentas simulam como a energia elétrica será produzida e consumida ao longo do tempo, considerando a disponibilidade de recursos energéticos. A partir delas, são tomadas decisões estratégicas, como a programação da operação, a expansão da capacidade de geração e a formação dos preços de energia.

Como esses modelos são utilizados para projetar e planejar o futuro do setor, muitos dos dados que os alimentam estão sujeitos a incertezas. Um exemplo são as vazões dos rios, que variam conforme o regime de chuvas e impactam diretamente a projeção da geração hidrelétrica. Para este caso, os modelos já incorporam diferentes cenários de vazão e, ao realizar as simulações, consideram uma ampla gama de condições hidrológicas.

Da mesma forma, as fontes renováveis variáveis, como a eólica e a solar, também estão sujeitas a incertezas. Afinal, essas usinas dependem do vento e da radiação solar para produzir energia elétrica, mas não é possível determinar com precisão a intensidade desses recursos em momentos futuros.

Até um passado recente, porém, os modelos oficiais não incorporavam essas incertezas na representação das renováveis variáveis, como já faziam no caso das vazões. A abordagem era simplificada: utilizava-se a geração observada nos últimos anos e calculavam-se médias históricas, que eram empregadas como referência para as simulações. Atualmente, a ferramenta oficial de planejamento de médio e longo prazo dispõe da possibilidade de incorporar explicitamente a incerteza da geração eólica, embora alguns estudos ainda recorram à representação simplificada.

Esse método, embora prático, traz riscos de subestimar ou superestimar a geração renovável projetada, comprometendo o planejamento e a tomada de decisões em diversas áreas.

No contexto atual de mudanças climáticas, essa limitação se torna ainda mais crítica. O aumento da frequência e da intensidade de eventos extremos — como secas prolongadas, cheias intensas, ondas de calor e períodos de vento ou insolação atípicos — amplia a variabilidade das condições futuras, que tende a ser maior do que a observada no passado.

É preciso que os modelos avancem não apenas na representação da variabilidade das fontes, mas também na consideração de eventos extremos. A PSR vem desenvolvendo e aplicando metodologias que incorporam esses elementos em suas ferramentas, em busca de análises mais robustas e resilientes.

Trata-se de uma medida estratégica que vai além do setor elétrico: ao considerar condições críticas de forma sistemática, contribui-se também para políticas de adaptação e prevenção de desastres, fortalecendo a segurança energética e a proteção da sociedade frente aos novos riscos climáticos.