Utilisation possible du territoire public

2.5.1 Contexto de aplicação

Este trabalho foi desenvolvido baseando-se no ambiente de informação da companhia CELESC (Centrais Elétricas de Santa Catarina), uma concessionária do serviço público brasileiro de energia elétrica, fundada em 1955. Abrangendo 262 municípios em SC e um no Paraná (CELESC, 2003) (além de 25 outros municípios indiretamente), a CELESC atende hoje a 1.927.916 clientes e é responsável pela distribuição de energia em 91,79% da área do Estado de Santa Catarina (CELESC, 2004).

2.5.2 Ambiente de dados corporativo

A CELESC divide a rede de distribuição elétrica dentro do Estado em 16 grandes áreas. Em cada uma delas, a Companhia possui uma agência regional, a qual é responsável por coletar, armazenar e replicar informações, além, é claro, de prestar serviços aos consumidores da respectiva área.

Figura 2.1 - Divisão política das agências regionais da CELESC

Cada região é comumente chamada pelo nome da cidade onde se encontra o escritório – cidade de maior influência naquela área –, por exemplo, “Agência Regional de Joinville”. A divisão política das agências regionais está descrita na Figura 2.1.

Os sistemas corporativos da empresa reúnem dados históricos, sumarizações e dados detalhados sobre toda a rede de distribuição de energia no Estado. Tais sistemas estão distribuídos pela maioria das regionais onde contêm dados relativos àquela regional em que se encontram.

As agências que não possuem bancos de dados em suas respectivas cidades-sede armazenam seus dados no escritório central de administração da companhia, na capital do Estado, Florianópolis. Além desses dados, a administração também centraliza muitas das informações da companhia.

O ambiente computacional para apoio aos processos gerenciais dentro da empresa é formado basicamente por dois principais sistemas de informação: SIMO (Sistema Integrado de Manutenção e Operação) e GENESIS (Gerência Integrada de Sistemas de Distribuição de Energia Elétrica).

O sistema SIMO, entre outras funções, registra os problemas ocorridos na rede de distribuição, os dados sobre a manutenção desses problemas, as informações sobre a interrupção no fornecimento de energia, as reclamações de consumidores, etc. Este sistema atua dando suporte de informações principalmente aos atendentes de plantão na companhia, às equipes de manobra, planejamento e execução de manutenção na rede elétrica (TODESCO et al., 2004c).

O sistema GENESIS armazena informações cartográficas (organização urbana em torno da rede – ruas, edificações, disposição do circuito, etc.), grandezas elétricas (como, por exemplo, carregamento de potência, queda de tensão, tensão em cada fase elétrica), estrutura física (equipamentos, postes, cabos) e características topológicas da rede de distribuição, tanto primária quanto secundária (TODESCO et al., 2004a).

2.5.3 Metodologia para a obtenção de dados sobre equipamentos

Para estimar e validar as regras de classificação encontradas quanto à sua capacidade de predição, exige-se que a base de dados contenha um período histórico de informações, o qual poderá prover o suporte e a confiança da regra (item 1.1.3.3.10) a partir de análise através de períodos de tempo. Porém, para que as regras, uma vez postas em operação, sejam capazes de “padronizar” problemas é necessário também analisar as fontes dos dados em relação à sua validade no tempo, à rigidez dos cálculos que alimentam essas fontes, à confiabilidade dos métodos utilizados, bem como à regularidade com que elas são atualizadas.

A escolha entre as possíveis abordagens para efetuar a medição das grandezas elétricas baseia-se principalmente na viabilidade econômica das alternativas. Atualmente, a coleta dos dados não é feita apenas por meio da medição em campo dos equipamentos, mas também são feitos cálculos elétricos que estimam a potência demandada e a tensão (entre outros aspectos) desses equipamentos da rede. Tais cálculos são realizados de forma indireta, baseando-se no consumo apontado na fatura elétrica mensal de cada consumidor ligado àquele circuito da rede.

Esse método gera uma aproximação dos reais valores, mas sem dúvida não é a forma mais precisa para obter os dados (TODESCO et al., 2004c). No entanto, a confiabilidade desses dados é válida, isto é, eles possuem margem de erro aceitável, já que são utilizados pela companhia em outras atividades e nos sistemas de informação corporativos.

Existe ainda outro método que não exige que a medição seja feita diretamente por técnicos eletricistas. Porém, tal metodologia requer a modificação dos atuais medidores de energia dos consumidores, bem como a instalação de um sistema de teleleitura nos transformadores, o qual faria varreduras no equipamento e transmitiria os dados elétricos coletados através de ondas portadoras (por exemplo, VHF) (TODESCO et al., 2004c). O método de teleleitura já é bastante utilizado em equipamentos de média e alta-tensão em subestações transformadoras.

2.5.4 Possibilidades de aplicação de business intelligence na área de distribuição de energia elétrica

Este estudo inseriu-se no contexto de um projeto de P&D cujo objetivo principal é conceber e implantar uma plataforma de gestão que organiza, em um único ambiente, informações relativas ao projeto de redes de distribuição de energia, manutenção, realização de obras e operação do sistema, e comercialização de energia. Para isso, aplicam-se técnicas de Data Warehousing e de Mineração de Dados. Tal plataforma de gestão visa subsidiar análises de cenário, prover acompanhamento contínuo da qualidade do fornecimento, reduzindo custos, otimizando processos operativos e de tomada de decisão e, conseqüentemente, melhorando a qualidade do atendimento aos clientes quanto ao fornecimento de energia (TODESCO et al., 2004a).

Diante das exigências impostas pela Agência nacional que regula o setor elétrico no Brasil (ANEEL) em relação à qualidade na distribuição de energia, as empresas de energia elétrica no País têm buscado constantemente melhorar os serviços prestados (TODESCO et al., 2004a). Além disso, Todesco et al. (2004a) acrescentam que a preocupação com a evolução dos serviços tem, como fator motivador, a crescente competitividade e, como fator condicionante, a sobrevivência da empresa no mercado.

O ambiente estruturado pelo projeto citado para mineração de dados fornece diversas perspectivas quanto à descoberta de conhecimento aplicável, principalmente, considerando-se o fato de que se trata de uma base de dados ainda em desenvolvimento, isto é, pouco explorada por aplicações de mineração de dados. Hoje já existem projetos de pesquisa dentro da CELESC utilizando-se da diversidade, padronização e sumarização dos dados armazenados nos data marts até agora desenvolvidos, entre os quais, podem ser citados um sistema especialista (TODESCO et al., 2004b) e um sistema de previsão de demanda de energia (TODESCO et al., 2004c).

A integração entre esses sistemas de informação é desejável visto que a intersecção do conhecimento já alcançado por eles, a realimentação de forma colaborativa e até mesmo a validação inteligente e contínua entre tais sistemas contribuirão inevitavelmente para a sua própria evolução.