Uma bateria pode cumprir as condições de garantia do fabricante, gerar receita através da arbitragem de eletricidade e serviços de otimização, e ainda assim perder valor económico devido ao funcionamento ineficiente. O custo da degradação e a sua incorporação em algoritmos de otimização emergiram como variáveis-chave para a rentabilidade dos sistemas de armazenamento de energia em baterias (BESS) em Espanha , especialmente tendo em conta as crescentes oportunidades comerciais para o armazenamento de energia.
Em entrevista à Energía Estratégica , Alejandro Ausina Álvarez e Adrián Solís, CEO e cofundadores da NeuraSun , analisaram as limitações dos modelos tradicionais de gestão de energia, o impacto do envelhecimento das baterias e a necessidade de coordenar diferentes fluxos de receita sem comprometer a vida útil dos ativos.
O debate ganhou destaque com a aprovação da Portaria TED/966/2026 , que criou o mercado de capacidade espanhol em setembro e estabeleceu contratos de até 15 anos para novos investimentos em geração e armazenamento , enquanto as instalações existentes poderiam acessar compromissos de doze meses. O mecanismo incorporou leilões com pagamento conforme o lance e remuneração vinculada à capacidade firme, embora os coeficientes de firmeza, os limites de preço e as condições específicas de participação ainda estejam sujeitos a desenvolvimento adicional.
Essa nova fonte de receita complementou as oportunidades de arbitragem nos mercados de curto e médio prazo e a prestação de serviços de balanceamento. No entanto, a coexistência de diferentes fontes de receita também aumentou as exigências sobre a programação e a gestão dos sistemas de armazenamento.
A degradação que os modelos econômicos nem sempre levam em consideração.
Segundo a NeuraSun, um dos principais erros na operação do sistema de armazenamento de energia em baterias (BESS) foi usar o limite de ciclos definido pelo fabricante como única referência para gerenciar o envelhecimento da bateria, sem incorporar o custo econômico de cada operação.
“A questão é quase sempre formulada de maneira incorreta, e eu me incluo nisso. Ela é formulada como 'quantas bicicletas posso comprar', o que é uma restrição, quando deveria ser formulada como 'quanto vale uma bicicleta', o que é um preço”, argumentou Solís.
A diferença entre as duas abordagens alterou os critérios de despacho. Enquanto um modelo baseado em restrições máximas podia executar operações desde que houvesse margem dentro da garantia, um modelo que incorporava o custo marginal da degradação tinha de avaliar se a receita esperada compensava a perda de vida útil associada.
A análise incluiu tanto a degradação do ciclo, relacionada aos processos de carga e descarga, quanto o envelhecimento por tempo de uso, condicionado por fatores como temperatura, estado da carga e tempo de operação em determinadas condições.
Durante os testes-piloto industriais, a NeuraSun identificou um caso em que duas baterias idênticas apresentavam padrões de utilização muito diferentes . Ao incorporar a degradação apenas como um limite superior, o algoritmo concentrou as operações em uma unidade, enquanto a outra permaneceu significativamente subutilizada.
“Do ponto de vista do custo anual, a solução está correta; do ponto de vista do ativo, é um desastre, porque você está consumindo a vida útil de um equipamento enquanto o outro envelhece sem contribuir”, explicou o cofundador.
Esse comportamento evidenciou uma limitação dos modelos que otimizam os resultados econômicos para um determinado período sem considerar adequadamente o desgaste individual de cada equipamento. A distribuição desigual dos ciclos pode afetar o estado de saúde (SoH), a capacidade útil disponível e a receita futura da instalação.
“A garantia é um contrato, não uma descrição física do envelhecimento: ela define um conjunto de ciclos, rendimento e SoH (tempo de vida útil), e operar dentro desse conjunto não significa operar bem”, alertou Solís.
As receitas nem sempre batem: concorrência entre mercados
A discussão sobre a revisão para baixo também se estendeu às projeções financeiras de projetos de sistemas de armazenamento de energia em baterias (BESS). Em um mercado onde a rentabilidade dependia cada vez mais da combinação de diferentes serviços, a NeuraSun questionou os modelos que calculavam cada fluxo de receita separadamente e depois somavam seus resultados.
A empresa identificou duas economias de escala operacionais. Para sistemas diretamente conectados à rede, identificou a arbitragem de curto prazo e intradiária como a principal exposição comercial, complementada por serviços de regulação e receitas potenciais contratadas por meio do mercado de capacidade. Em instalações industriais com distribuição individual, por outro lado, a economia na conta de luz constituiu a base econômica, com oportunidades adicionais ligadas à mudança de consumo e à flexibilidade.
Solís apresentou uma comparação para ilustrar o risco de usar resultados excepcionais como referência financeira. Segundo dados da NeuraSun, julho apresentou uma oportunidade anualizada equivalente a € 477.000/MW/ano para baterias de duas horas , enquanto a referência de arbitragem pura para os doze meses anteriores foi de aproximadamente € 68.000/MW . Esses valores correspondiam a diferentes horizontes de medição e não representavam receita garantida.
Segundo o cofundador, a estrutura financeira teve de diferenciar entre a estabilidade dos contratos e o retorno exposto à volatilidade do preço da eletricidade.
“O tomador de empréstimo compra a dívida, o comerciante compra a TIR”, resumiu ele.
Durante o desenvolvimento de seu simulador, a NeuraSun também identificou problemas de atribuição de receita entre os serviços. O mesmo benefício econômico poderia ser atribuído a diferentes estratégias, dependendo da ordem utilizada para avaliar as oportunidades operacionais.
“Os detalhamentos da receita de serviços apresentados nas apresentações são artefatos de cálculo, não análises causais. Os serviços não somam; eles competem pela mesma carga de trabalho e pelo mesmo orçamento de ciclo”, afirmou Solís.
Essa competição exigiu uma análise conjunta das restrições de energia, da energia disponível, da eficiência, dos compromissos de disponibilidade e dos custos de degradação. A decisão de terceirizar um serviço para obter uma vantagem competitiva atrativa poderia limitar a participação subsequente em outro serviço, potencialmente mais lucrativo.
No entanto, a expansão dos mercados não significava necessariamente um maior número de ciclos. De acordo com a análise da NeuraSun, um otimizador capaz de avaliar com precisão a taxa de atrito poderia selecionar menos negociações, mesmo quando o ativo apresentasse mais oportunidades de negociação.
O mercado espanhol abre novas oportunidades para o armazenamento industrial.
O Real Decreto 88/2026 , aprovado em fevereiro, introduziu o quadro para a agregação independente e reconheceu a possibilidade de os consumidores contratarem serviços de agregação com um agente diferente do seu fornecedor de energia. A participação efetiva nos mercados de balanceamento foi condicionada aos requisitos e desenvolvimentos operacionais correspondentes.
Esse número abriu novas possibilidades para a monetização da flexibilidade das instalações industriais, cujo modelo econômico se concentrava principalmente na redução dos custos de fornecimento, na transferência do consumo entre períodos tarifários e na gestão da demanda de pico.
Para sistemas com medidores individuais, o novo cenário abriu a possibilidade de combinar a economia na conta de luz com os serviços prestados ao sistema elétrico, desde que houvesse capacidade disponível e os requisitos de participação fossem atendidos.
No entanto, a adição de receita extra exigiu a avaliação de potenciais conflitos entre as necessidades energéticas do consumidor e os compromissos assumidos nos mercados de eletricidade . As reservas de energia para um processo industrial poderiam limitar uma descarga comercial, enquanto uma ativação externa poderia alterar o perfil de consumo projetado da instalação.
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A questão também se tornou importante para o financiamento de novos investimentos. A Portaria TED/966/2026 incluiu a remuneração por obrigações firmes de capacidade e disponibilidade, o que significa que o valor de uma bateria não dependeria apenas das diferenças de preço por hora, mas também da sua capacidade de cumprir os compromissos durante períodos específicos.
Nesse contexto, a NeuraSun posicionou a otimização conjunta de serviços como condição para a obtenção de receita sem comprometer os benefícios ou acelerar desnecessariamente o envelhecimento.
A inteligência artificial entra na gestão dos ciclos de armazenamento de energia em baterias.
A estratégia tecnológica da NeuraSun focou-se no desenvolvimento de modelos preditivos capazes de antecipar a procura de energia, a geração fotovoltaica e as condições de mercado para determinar o planeamento da utilização de baterias.
Ausina explicou que o sistema projetava o consumo e a produção de energia solar para períodos de 24 a 48 horas , utilizando dados históricos, previsões meteorológicas e informações sobre preços da eletricidade. Com essas variáveis, ele gerava um plano operacional para as próximas 24 horas.
O software também incorporava atualizações à medida que surgiam desvios entre as previsões e o comportamento real da instalação, com o objetivo de modificar as decisões de carga e descarga.
“Obviamente, o algoritmo pode cometer erros. A inteligência artificial também pode se desviar. Mas ela revisa constantemente as previsões e as compara com os valores reais. Se detectar um desvio, reprograma e recalcula o consumo da bateria”, explicou o CEO.
Segundo Ausina, a empresa validou uma economia de energia de 30% ou mais em seus testes , percentual que surgiu inicialmente como hipótese de desenvolvimento. A entrevista não detalhou uma amostra que permitisse extrapolar esses resultados para qualquer configuração industrial.
A melhoria das previsões foi uma das principais áreas de atuação da startup, juntamente com a interoperabilidade entre baterias, inversores e sistemas de controle de diferentes fabricantes.
Para os seus fundadores, os ambientes proprietários continuavam a representar um desafio para a integração de equipamentos heterogêneos. A falta de padrões comuns de dados e comunicação podia aumentar os tempos de implementação e limitar a utilização de soluções de otimização independentes.
Além da IA: a formação de redes como uma nova fronteira de receita
Ao analisar as tendências tecnológicas que poderiam mudar o mercado de sistemas de armazenamento de energia em baterias (BESS), a NeuraSun colocou a formação de redes elétricas à frente de novas composições químicas, baterias de maior duração e a própria inteligência artificial .
Os inversores formadores de rede permitem o estabelecimento de referências de tensão e frequência e contribuem para a estabilidade da rede, ao contrário dos sistemas seguidores de rede , cujo funcionamento depende de uma referência elétrica externa.
Na Espanha, essas capacidades ganharam relevância no debate técnico sobre a operação de um sistema com alta penetração de energias renováveis, especialmente após o apagão ibérico de abril de 2025. No entanto, sua monetização dependerá dos requisitos técnicos e dos mecanismos de contratação que forem viabilizados.
“A integração à rede transforma a bateria em um elemento que dá suporte à rede, em vez de apenas segui-la, e isso reformula a questão de quanta capacidade de armazenamento o sistema precisa e para qual finalidade”, disse Solís.
O cofundador diferenciou essa transformação do papel da inteligência artificial, cuja função era otimizar o uso de capacidades já disponíveis, sem modificar por si só os serviços técnicos que uma instalação poderia fornecer.
A expansão das tecnologias capazes de participar em diferentes mercados também reforçou a necessidade de modelos operacionais que incorporassem restrições técnicas, compromissos comerciais e degradação numa mesma decisão.
De uma ideia fotovoltaica à competitividade na gestão de energia industrial.
A proposta da NeuraSun surgiu durante os anos de universidade de seus fundadores, inicialmente com uma ideia focada em melhorar o uso econômico de instalações fotovoltaicas.
Ausina, com formação em TI, e Solís, especialista em engenharia energética, começaram a desenvolver ferramentas para prever e otimizar o consumo de energia. No entanto, as avaliações iniciais mostraram que o segmento residencial oferecia um retorno sobre o investimento limitado em comparação com os custos de implementação da tecnologia.
O projeto evoluiu para o armazenamento industrial, onde volumes de consumo mais elevados e a capacidade de gerir o carregamento e descarregamento ofereciam um campo de aplicação mais amplo. O desligamento da eletricidade na Península Ibérica em 2025 acelerou ainda mais uma transição que ambos já tinham começado a explorar.
A entrada da empresa no mercado também foi marcada por dificuldades em garantir instalações para validar seus algoritmos. Ausina, de 23 anos, reconheceu que a juventude dos fundadores e a falta de resultados comerciais representaram obstáculos na hora de lidar com potenciais clientes industriais.
“Eles nos diziam: 'Estamos interessados na ideia, que resultados vocês obtiveram?' Nós respondíamos que ainda não tínhamos nenhum, porque queríamos testar. E eles diziam: 'Bem, voltem quando tiverem testado'”, ele recordou.
A situação mudou quando um fabricante de baterias e inversores permitiu que eles testassem seu software em instalações espanholas. Os resultados obtidos facilitaram novas discussões comerciais, embora a empresa ainda estivesse na fase de aquisição de clientes e negociação inicial de vendas.
Com uma equipe formada por seus dois fundadores, a NeuraSun concentrou seus esforços no aperfeiçoamento de algoritmos, na expansão da compatibilidade com diferentes fabricantes e na consolidação de sua presença no segmento industrial.
Sua estratégia também buscava alavancar uma vantagem competitiva sobre os grandes fornecedores de equipamentos: oferecer otimização independente da marca da bateria ou do inversor instalado , em vez de necessariamente vincular o gerenciamento de energia a um fabricante específico.
Para Ausina, essa flexibilidade era uma das principais vantagens de uma estrutura pequena em comparação com empresas já estabelecidas.
“Somos como um veleiro. Podemos nos adaptar muito rapidamente”, disse ele.
Assim, o foco da empresa mudou para um segmento do negócio de sistemas de armazenamento de energia em baterias (BESS, na sigla em inglês), cuja importância cresceu juntamente com as possibilidades de monetização do armazenamento: a capacidade de decidir quais operações justificam o uso da bateria e quais comprometem sua rentabilidade futura .