Estimação espaço-temporal das perdas não técnicas no sistema de distribuição de energia elétrica - Faria, Lucas Teles de [UNESP] (2016)
Neste trabalho o espaço geográfico é incorporado ao estudo das perdas não técnicas. Os trabalhos avaliados em perdas comumente não consideram a localização espacial das mesmas de forma explícita. No entanto, o estudo das características do lugar onde elas ocorrem pode trazer informações imprescindíveis para melhor compreensão do problema. O espaço é incorporado via técnicas de análise espacial de dados geográficos. A saber: análise espacial de padrões de pontos e análise espacial de dados agregados por áreas. A localização das perdas é obtida através de dados de inspeções reais georreferenciados obtidos a partir de uma concessionária de energia elétrica. Os atributos socioeconômicos do censo demográfico e da rede de distribuição de energia do lugar onde ocorrem as perdas são considerados via técnicas de regressões espaciais. São elas: modelo aditivo generalizado (GAM) e regressão geograficamente ponderada (GWR). Esses atributos são as variáveis independentes das regressões espaciais e auxiliam na explicação da disposição das perdas no espaço geográfico do município em estudo. Essas regressões são combinadas com as cadeias de Markov para produção de mapas de probabilidades de perdas. Esses mapas indicam as subáreas do município que são mais vulneráveis às perdas em termos probabilísticos. Por meio deles, estima-se a evolução das perdas não técnicas no espaço geográfico do município ao longo do tempo. Os mapas de probabilidade de perdas são uma ferramenta gráfica, de fácil interpretação e que auxiliam no planejamento de uma série de ações de prevenção e combate às perdas. Este estudo foi realizado em um município de porte médio do interior paulista com aproximadamente 81 mil unidades consumidoras, sendo que os resultados das simulações foram comparados com dados reais de inspeções em campo. A taxa de acerto para estimação das áreas vulneráveis às perdas via modelo aditivo generalizado (GAM) e cadeias e Markov foi superior a 80%.