Eduardo de Rezende Francisco Eduardo Bortotti Fagundes 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

Introdução - Contexto Geral 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

Consumo de Energia Elétrica Estudo Geoestatístico entre Variáveis Sócio-Econômicas e Perdas de Energia 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) Renda Familiar Consumo de Energia Elétrica

Estudo Geoestatístico entre Variáveis Sócio-Econômicas e Perdas de Energia Unidade: ETD (ponto) Modelo Adotado Perda Total Ponderação entre os construtos Renda Domiciliar (Consumo de Energia Elétrica) Propensão à Perda Unidade: Quadrículas de 1 km2 Concentração de Clientes Cortados Unidade: Quadrículas de 1 km2  Criação de Indicador de Propensão à Perda Concentração de Favelas  Modelo de Regressão Multivariada (explicação da Perda Total) Origem: Áreas de Favelas do PMSP

Estudo Geoestatístico entre Variáveis Sócio-Econômicas e Perdas de Energia Metodologia Extração dos Circuitos (Rede Primária) do GIS Associação dos circuitos às ETDs 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 Percentual de Perdas por Estação Diferença percentual entre a Energia Faturada e a Energia Medida

Estudo Geoestatístico entre Variáveis Sócio-Econômicas e Perdas de Energia Metodologia (cont.) 1- Ligados com Medidor 2- Ligados sem Medidor 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 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 Cobertura de Favelas Disponível para PMSP Substituição por Índice de Vulnerabilidade Social 1 km2 Extração de toda a base de Clientes BT cadastrados no Sistema Comercial (SICON-B) Associação com a coordenada do Ponto de Carga do Cliente 3- Desligados com Medidor 4- Desligados sem Medidor

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

y =  X +  Wy + y = WX +  X +  y x1 x2 x3 X Estudo Geoestatístico entre Variáveis Sócio-Econômicas e Perdas de Energia Estatística Geo x1 Renda Domiciliar x2 y Clientes Cortados Perda Total Regressão Multivariada Espacial x3 Concentração de Favelas y =  X +  Wy + X W = Matriz de Vizinhança y X 1/2 1/4 1/3 y X y = WX +  X + 

Estudo Geoestatístico entre Variáveis Sócio-Econômicas e Perdas de Energia O uso da Geoestatística aumentou o poder de explicação da Perda de 11% para 32% Regressão Multivariada SIMPLES 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 Regressão Multivariada com Termo Auto-Regressivo 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 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 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 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

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