[pt] Portfólios de fontes renováveis de energia elétrica são mecanismos de gerenciamento de risco interessantes para comercialização de energia em mercados de negociação bilateral. Quando formados por agentes que pertencem a diferentes companhias sua estabilidade depende da maneira com que os benefícios de mitigação de risco gerados pelo portfólio são alocados individualmente entre os participantes. O problema de se encontrar uma solução estável pode ser matematicamente formulado através da busca de um vetor de alocação de quotas que pertença ao núcleo do jogo cooperativo, que por sua vez pode ser formulado como um conjunto de restrições lineares que aumenta exponencialmente com o número de participantes. Adicionalmente, o lado direito de cada restrição que define o núcleo do jogo cooperativo define o valor de uma determinada coalisão que, no presente trabalho, é obtido através de um modelo de otimização estocástica de dois estágios. Este trabalho compara diferentes metodologias computacionalmente eficientes baseadas em programação linear inteira mista e na técnica de decomposição de Benders para encontrar vetores de alocação de quotas que pertençam ao núcleo de portfólios de larga escala de geradores de energia renovável. São apresentados estudos de casos que utilizam dados reais do sistema elétrico brasileiro. / [en] Portfolios of renewable electricity sources are interesting risk-management mechanisms for trading in electricity contract markets. When they are formed by players belonging to different companies, their stability relies on the way the riskmitigation benefit generated by the optimal portfolio is allocated through individual participants. The problem of reaching a stable allocation can be mathematically formulated in terms of finding a quota-sharing vector belonging to the Core of a cooperative game, which can be formulated as a set of linear constraints that exponentially grows with the number of participants. Moreover, the right-hand-side of each constraint defining the Core relies on a given coalition value which, in the present work, is obtained by a two-stage stochastic optimization model. This work presents and compares efficient methodologies mainly based on mixed integer linear programming and Benders decomposition to find quota allocation vectors that belongs to the Core of large-scale renewable energy portfolios. Case studies are presented with realistic data from the Brazilian power system.