Constrained-Off: cortes na geração renovável batem recorde em setembro de 2025

O mês de setembro de 2025 marcou um novo recorde no volume de geração frustrada por constrained-off no Brasil: foram mais de 4,6 milhões de MWh perdidos, o maior valor do ano e um aumento de 12,9% em relação a agosto. Mas o que explica esse salto nos cortes? Quais estados, empresas e subestações foram mais impactados? E como a nova metodologia do ONS alterou a forma de medir essas perdas?

Neste artigo, trazemos um panorama detalhado com base no relatório técnico da ePowerBay, incluindo uma atualização relevante sobre nossa nova API de dados de Constrained-Off.

O que é constrained-off?

Constrained-off é o termo usado para descrever situações em que usinas eólicas ou solares têm sua geração limitada ou interrompida devido a restrições operacionais no Sistema Interligado Nacional (SIN). Essas restrições podem ter várias causas:

• Razão Energética (ENE): excesso de oferta ou impossibilidade de alocar a energia gerada na carga.

• Razão Externa (REL): indisponibilidade de transformadores, linhas ou subestações.

• Confiabilidade (CNF): ações preventivas para garantir a segurança da rede.

  
  

Esses cortes atingem apenas usinas com despacho centralizado (tipos I, II-B ou II-C), e parte das perdas pode ser ressarcida via ESS — mas somente aquelas relacionadas a REL.

A nova metodologia do ONS: o que mudou?

Desde agosto de 2025, o ONS passou a adotar uma nova lógica para calcular a Geração de Referência Final, base para medir a energia frustrada. A principal mudança foi a inclusão de cortes mesmo quando o critério de 5% ou 5 MW de diferença entre a geração real e a limitada não é atendido — o que antes era desconsiderado.

Impacto prático:Cenários que antes eram interpretados como “sem corte” agora passam a contabilizar energia frustrada, oferecendo uma visão mais realista dos impactos operacionais.

Números de setembro: um mês crítico

Geração frustrada total:

4,6 milhões de MWh (aumento de 12,9% sobre ago/25)

Causas dos cortes:

• 58% por razões energéticas (ENE)

• 39% por confiabilidade (CNF)

• 4% por razões externas (REL)

O aumento das perdas por ENE, tendência observada nos últimos seis meses, reforça o desequilíbrio entre geração e consumo em determinadas regiões.

Onde os cortes foram mais severos?

Subestações com maiores perdas acumuladas (>1,7 milhão MWh):

• Açu III (RN)

• João Câmara III (RN)

• Monte Verde (MG)

  
  

Estados mais impactados (acima de 1,5 milhão MWh):

• Rio Grande do Norte (12,5 milhões de MWh no total)

• Bahia

• Minas Gerais

• Ceará

• Piauí

• Pernambuco

RN concentra 35,7% das perdas acumuladas, com destaque para os cortes por confiabilidade (59%).

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Quem mais perdeu?

Principais empresas impactadas (>2 milhões MWh):

• Auren

• Enel

• Echoenergia

• Voltalia

• Copel

• Elera

• Engie

  
  

Conjuntos mais afetados (>500 mil MWh):

• Janaúba

• Serra do Mel A e B

• Monte Verde

• Caju

• Laranjeiras

• Arinos 2 – 500 kV

• Rio do Vento

  
  

Destaques de setembro por tipo de geração

Eólica:

Conjuntos no RN e CE foram os mais afetados, ligados às SE João Câmara II e III, Açu II e Acaraú II.

Solar:

As maiores perdas percentuais ocorreram na BA, CE, PI e MG, com destaque para o conjunto Jaíba 4 (MG), que registrou 65% de perda, contribuindo para a média estadual recorde de 38,4% em setembro.

API ePowerBay: dados de Constrained-Off em tempo real

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Benefícios:

• Informações detalhadas e em tempo real

• Histórico completo por conjunto, estado, SE e proprietário

• Fácil integração aos sistemas de controle e análise

• Suporte técnico especializado

  
  

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Conclusão

O mês de setembro de 2025 escancarou a urgência de lidar com os gargalos de infraestrutura no setor elétrico, principalmente no escoamento da geração renovável. A revisão da metodologia do ONS também amplia a visibilidade sobre os reais impactos do constrained-off — o que exige atenção redobrada de investidores, operadores e desenvolvedores.

Na plataforma ePowerBay, nossos usuários têm acesso a análises aprofundadas e ferramentas de visualização que facilitam o entendimento dessas dinâmicas complexas. E agora, com a API de dados, o acompanhamento é ainda mais preciso e automatizado.

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