Transcript Estudo Geoestatístico entre Variáveis SócioEconômicas 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.

Estudo Geoestatístico
entre Variáveis SócioEconômicas 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
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
Ação conjunta da
empresa,
Multidisciplinaridade,
Uso de Técnicas
sofisticadas
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: Geoestatística
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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
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Variáveis Sócio-Econômicas e Perdas de Energia
Modelo
Adotado
Renda Domiciliar
(Consumo de Energia Elétrica)
Unidade: ETD (ponto)
Perda Total
Propensão à
Perda
Unidade: Quadrículas de 1 km2
Concentração de
Clientes Cortados
Ponderação
entre os construtos
Unidade: Quadrículas de 1 km2
Concentração de
Favelas
Origem: Áreas de Favelas do PMSP
de Indicador de
 Criação
Propensão à Perda
Modelo de Regressão Multivariada
 (explicação da Perda Total)
Estudo Geoestatístico entre
Variáveis Sócio-Econômicas e Perdas de Energia
Metodologia
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
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Variáveis Sócio-Econômicas e Perdas de Energia
Metodologia
(cont.)
1- Ligados com Medidor
2- Ligados sem Medidor
5. Clientes Cortados
• Extração
Criação de
demalha
toda aquadriculada,
base de
com
células
de
1
km
de lado
Clientes BT cadastrados
no
 Associação
Espacial:
Sistema Comercial
Concentração
(SICON-B) de clientes
por situação
• Associação com a coordenada
 do
Indicador
Ponto deSelecionado:
Carga
do Cliente
Percentual
de Clientes
em
Situação 3 e 4
6. Nível de Renda
3- Desligados com Medidor
 Proxy: Concentração de
Consumo de Energia Elétrica
(FRANCISCO, 2006)
4- Desligados sem Medidor
 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 km2
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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
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Variáveis Sócio-Econômicas e Perdas de Energia
Geo Estatística
x1
x2
Renda
Domiciliar
x3
Concentração
de Favelas
Clientes
Cortados
Perda Total
y
Regressão Multivariada Espacial
y = Wy +  X + 
X
Matriz de Vizinhança
y
X
Xy
y
X
y
X
yX
1/2
1/4
W=
Xy
1/2
1/4 1/4 1/4
1/2
1/2
1/3 1/3
1/3
1/3 1/3 1/3
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
Perda  0  1 NívelRenda 2 PercentualCortados 3 PercentualFavelas
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
:
Adjusted R-squared :
Sum squared residual:
Sigma-square
:
S.E. of regression :
Sigma-square ML
:
S.E of regression ML:
0.111343 F-statistic
0.110994
6798.23
0.889006
0.942871
0.888541
0.942625
Prob(F-statistic)
Log likelihood
Akaike info criterion
Schwarz criterion
:
:
:
:
:
319.373
0
-10404.2
20816.4
20844.2
Regressão Multivariada com Termo Auto-Regressivo
Perda  0  1 NívelRenda 2 PercentualCortados 3 PercentualFavelas  5 W
Perda
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
Sq. Correlation
Sigma-square
S.E of regression
:
: :
:
0.320782 Log likelihood
0.67913
0.824093
Akaike info criterion :
Schwarz criterion
:
:
-9571.13
19152.3
19187
Indicador de Autocorrelação Espacial
(I de Moran):
43% da propensão à Perda
está correlacionada com a
perda das áreas vizinhas
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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
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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
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