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Estudo Geoestatístico entre Variáveis Sócio- Econômicas e Perdas de Energia Eduardo de Rezende Francisco Vice-Presidência Comercial Eduardo Bortotti Fagundes.

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1 Estudo Geoestatístico entre Variáveis Sócio- Econômicas e Perdas de Energia Eduardo de Rezende Francisco Vice-Presidência Comercial Eduardo Bortotti Fagundes Vice-Presidência de Operações I Encontro Nacional sobre Geoprocessamento no Setor Elétrico 13 e 14 / Dezembro, Brasília – DF

2 Estudo Geoestatístico entre Variáveis Sócio-Econômicas e Perdas de Energia Introdução - Contexto Geral Relevância do Tema • AES Eletropaulo deixa de faturar 2.700 GWh em decorrência de perdas não-técnicas • Perda Comercial de Energia no Setor Elétrico brasileiro de 2005 foi de cerca de R$ 5,1 bilhões (ANEEL, 2005) Gestão de Perdas Comerciais • Área estratégica para as distribuidoras de energia elétrica • Detecção e Combate  Prevenção  Entendimento • Esforço dedicado – Alta Complexidade • Alto retorno potencial para a empresa Uso da Análise Espacial • Disponibilidade de informações georreferenciadas na companhia (GIS para apoio à gestão técnica) • Avaliação da Influência Espacial para o fenômeno Propensão à Perda: Ação conjunta da empresa, Multidisciplinaridade, Uso de Técnicas sofisticadas Geoestatística

3 Contribuições Anteriores Apuração das Perdas Totais por Estação Transformadora de Distribuição (ETD) • Instalação de Medidores Eletrônicos no Secundário do Transformador da Estação • Contabilização da Diferença entre a Energia Medida e a Energia Faturada • Melhor forma de apuração da perda Estudo da Relação entre Consumo de Energia Elétrica e Renda Domiciliar • Unidade de Investigação: Áreas de Ponderação do Censo Demográfico 2000 (IBGE) • Relação de 91% na explicação da Renda pelo Consumo de Energia no município de São Paulo • Consumo pode ser usado como medida substituta de Renda (FRANCISCO, 2006) Consumo de Energia Elétrica Renda Familiar Estudo Geoestatístico entre Variáveis Sócio-Econômicas e Perdas de Energia

4 Propensão à Perda Concentração de Favelas Perda Total Concentração de Clientes Cortados Renda Domiciliar (Consumo de Energia Elétrica) Modelo de Regressão Multivariada (explicação da Perda Total) Criação de Indicador de Propensão à Perda   Modelo Adotado Unidade: ETD (ponto) Unidade: Quadrículas de 1 km 2 Origem: Áreas de Favelas do PMSP Unidade: Quadrículas de 1 km 2 Ponderação entre os construtos Estudo Geoestatístico entre Variáveis Sócio-Econômicas e Perdas de Energia

5 1.Extração dos Circuitos (Rede Primária) do GIS 2.Associação dos circuitos às ETDs 3.Determinação da Cobertura dos Circuitos das ETDs  GeoEstatística: Determinação de Polígonos de Thiessen (proximidade de cada ponto geográfico aos trechos de rede)  Geração de Malha (GRID) de proximidade por ETD  Conversão para formato vetorial  Recorte da Área de concessão da AES Eletropaulo 4.Percentual de Perdas por Estação  Diferença percentual entre a Energia Faturada e a Energia Medida Metodologia Estudo Geoestatístico entre Variáveis Sócio-Econômicas e Perdas de Energia

6 Metodologia (cont.) 5.Clientes Cortados  Criação de malha quadriculada, com células de 1 km de lado  Associação Espacial: Concentração de clientes por situação  Indicador Selecionado: Percentual de Clientes em Situação 3 e 4 6.Nível de Renda  Proxy: Concentração de Consumo de Energia Elétrica (FRANCISCO, 2006)  Ponderação entre as concentrações de consumo por áreas censitárias do IBGE e por quadrícula de 1 km de lado 7.Cobertura de Favelas  Disponível para PMSP  Substituição por Índice de Vulnerabilidade Social 1- Ligados com Medidor2- Ligados sem Medidor 3- Desligados com Medidor4- Desligados sem Medidor 1 km 2 • Extração de toda a base de Clientes BT cadastrados no Sistema Comercial (SICON-B) • Associação com a coordenada do Ponto de Carga do Cliente Estudo Geoestatístico entre Variáveis Sócio-Econômicas e Perdas de Energia

7 Mapa das Áreas de Maior Propensão à Incidência de Perdas Comerciais + + + + Cada Polígono contém: - Perda Percentual por Estação - Renda (Consumo) Médio por Domicílio - Percentual da Área Ocupado por Favelas - Percentual de Clientes Cortados Sobreposição Geográfica Overlay Espacial Maior Propensão à Perda Estudo Geoestatístico entre Variáveis Sócio-Econômicas e Perdas de Energia

8 Estatística Concentração de Favelas Clientes Cortados Renda Domiciliar Perda Total x1x1 x2x2 x3x3 y X y =  X +  X y y y y y y Geo Regressão Multivariada  Wy + Espacial W = Matriz de Vizinhança 1/2 1/4 1/2 1/3 1/4 y =  WX +  X +  X X X X X Estudo Geoestatístico entre Variáveis Sócio-Econômicas e Perdas de Energia

9 REGRESSION SUMMARY OF OUTPUT: ORDINARY LEAST SQUARES ESTIMATION Data set : fase1 Dependent Variable : Perda Percentual Number of Observations: 7651 Mean dependent var :1.21553e-008 Number of Variables : 4 S.D. dependent var : 0.999935 Degrees of Freedom : 7647 R-squared : 0.111343 F-statistic : 319.373 Adjusted R-squared : 0.110994 Prob(F-statistic) : 0 Sum squared residual: 6798.23 Log likelihood : -10404.2 Sigma-square : 0.889006 Akaike info criterion : 20816.4 S.E. of regression : 0.942871 Schwarz criterion : 20844.2 Sigma-square ML : 0.888541 S.E of regression ML: 0.942625 REGRESSION SUMMARY OF OUTPUT: SPATIAL LAG MODEL - MAXIMUM LIKELIHOOD ESTIMATION Data set : fase1 Spatial Weight : fase1.GAL Dependent Variable : Perda Percentual Number of Observations: 7651 Mean dependent var :1.21553e-008 Number of Variables : 5 S.D. dependent var : 0.999935 Degrees of Freedom : 7646 Lag coeff. (Rho) : 0.545362 R-squared : 0.320782 Log likelihood : -9571.13 Sq. Correlation : - Akaike info criterion : 19152.3 Sigma-square : 0.67913 Schwarz criterion : 19187 S.E of regression : 0.824093 Regressão Multivariada SIMPLES Regressão Multivariada com Termo Auto-Regressivo O uso da Geoestatística aumentou o poder de explicação da Perda de 11% para 32% Indicador de Auto- correlação Espacial (I de Moran): 43% da propensão à Perda está correlacionada com a perda das áreas vizinhas Estudo Geoestatístico entre Variáveis Sócio-Econômicas e Perdas de Energia

10 Próximos Passos • Extensão e Amadurecimento da Metodologia Geoestatística – Aplicação de outras matrizes de vizinhança – Teste de Significância de outras variáveis independentes: Índice de Vulnerabilidade Social, IDH, variáveis demográficas da PNAD 2005, Indicadores internos da AES Eletropaulo • Apropriação de Indicadores de Satisfação de Clientes da Pesquisa ABRADEE 2006 e de outras pesquisas de Satisfação da AES Eletropaulo –Associação dos resultados das pesquisas à regiões geográficas –Inclusão de novo layer à metodologia de overlay espacial –Análise da Correlação entre Perda e Satisfação do Cliente Estudo Geoestatístico entre Variáveis Sócio-Econômicas e Perdas de Energia

11 Conclusões • Associação Significativa entre as variáveis analisadas: Renda, Inadimplência, Concentração de Favelas e Perdas de Energia • Fácil implantação e manutenção da metodologia geoestatística • Ferramenta de apoio para definição de estratégias, tais como: –Regularização de núcleos clandestinos –Resgate de clientes cortados através de estratégias comerciais –Direcionamento de possíveis instalações de redes anti-fraude e equipamentos específicos • Direcionamento das equipes de Fraude somente em clientes ligados e em determinadas áreas geográficas Priorização das ações conforme indicador de Propensão à Perda Comercial Estudo Geoestatístico entre Variáveis Sócio-Econômicas e Perdas de Energia

12 Muito Obrigado !!! Eduardo de Rezende Francisco Eduardo Bortotti Fagundes Estudo Geoestatístico entre Variáveis Sócio-Econômicas e Perdas de Energia 13 e 14 / Dezembro, Brasília – DF I Encontro Nacional sobre Geoprocessamento no Setor Elétrico


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