Faria, Pedro Nuno SilvaNUNES, ANTÓNIO PEDRO DE VAZ2025-09-032025-09-032025-07-11http://hdl.handle.net/10400.22/30346Este trabalho tem como objetivo explorar o papel da Inteligência Artificial (IA) na gestão energética, destacando a sua contribuição para a sustentabilidade e eficiência no setor. A crescente procura de energia e os desafios associados às alterações climáticas tornam urgente a adoção de tecnologias avançadas que otimizem o uso de recursos energéticos e que reduzam os impactos ambientais. A IA, em conjunto com áreas como machine learning, deep learning e algoritmos de otimização, permite previsões precisas de consumo, a integração eficiente de fontes renováveis e a automatização de processos em redes inteligentes (smart grids). O estudo aborda ainda o papel das Comunidades Energéticas como soluções descentralizadas que promovem a produção, consumo e armazenamento de energia renovável a nível local. Estas comunidades, sustentadas por ferramentas como blockchain e contratos inteligentes, promovem a transparência e a democratização no setor energético. Adicionalmente, são discutidos métodos de armazenamento de energia e a sua relevância para mitigar a intermitência de fontes renováveis, além de práticas como Demand Response, que equilibram a oferta e a procura, maximizando a flexibilidade e a estabilidade do sistema elétrico. As inovações tecnológicas analisadas neste trabalho demonstram o potencial da IA e de sistemas avançados para superar desafios e transformar a gestão energética, alinhando‐a com as metas globais de sustentabilidade. Palavras‐This study aims to explore the role of Artificial Intelligence (AI) in energy management, highlighting its contribution to sustainability and efficiency in the sector. The growing demand for energy and the challenges associated with climate change make it urgent to adopt advanced technologies that optimize the use of energy resources and reduce environmental impacts. AI, combined with machine learning, deep learning, and optimization algorithms, enables accurate consumption forecasts, efficient integration of renewable energy sources, and automation of processes in smart grids. The study also addresses the role of Energy Communities as decentralized solutions that promote the production, consumption, and storage of renewable energy at the local level. These communities, supported by tools such as blockchain and smart contracts, foster transparency and democratization in the energy sector. Additionally, methods of energy storage and their relevance in mitigating the intermittency of renewable sources are discussed, along with practices like Demand Response, which balance supply and demand while maximizing flexibility and stability in the electrical system. The technological innovations analyzed in this study demonstrate the potential of AI and advanced systems to overcome challenges and transform energy management, aligning it with global sustainability goals.porArtificial IntelligenceEnergy CommunitiesEnergy EfficiencyEnergy ManagementSmart GridsSustainabilityComunidades energéticasEficiência energéticaGestão energéticaInteligência artificialRedes inteligentesSustentabilidademaster thesis203995430