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

Estudo Estudo Geoestatístico entre Geoestatístico entre

Variáveis Sócio-Variáveis Sócio-Econômicas e Perdas Econômicas e Perdas

de Energiade EnergiaEduardo de Rezende Francisco

Vice-Presidência Comercial

Eduardo Bortotti FagundesVice-Presidência de Operações

I Encontro Nacional sobreGeoprocessamento no Setor Elétrico 13 e 14 / Dezembro , Brasília – DF

http://www.aneel.gov.br/

Estudo Geoestatístico entreVariáveis 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 daempresa, Multidisciplinaridade, Uso de Técnicas sofisticadas

Geoestatística

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 deEnergia 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 deEnergia Elétrica

Renda Familiar


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 dePropensão à Perda

ModeloAdotado

Unidade: ETD (ponto)

Unidade: Quadrículas de 1 km2

Origem: Áreas de Favelas do PMSP

Unidade: Quadrículas de 1 km2

Ponderaçãoentre os construtos


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


Metodologia (cont.)

5. Clientes Cortados Criação de malha

quadriculada, com células de 1 km de lado

Associação Espacial:Concentração de clientespor 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 Medidor 2- Ligados sem Medidor

3- Desligados com Medidor 4- Desligados sem Medidor

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


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 GeográficaOverlay Espacial

Maior Propensão à Perda


Estatística

Concentração de Favelas

ClientesCortados

RendaDomiciliar

Perda Total

x1

x2

x3

y

Xy = X +

XXyy yy

yy

yy

yy

yy

Geo

Regressão Multivariada

Wy +Espacial

W =

Matriz de Vizinhança

1/2 1/2

1/4

1/2 1/2

1/3 1/3 1/3

1/3 1/3 1/3

1/4 1/4 1/4

y = WX + X + X

X

X

X

X


FavelasPercentualCortadosPercentualNívelRendaPerda 3210

PerdaW5

REGRESSIONSUMMARY OF OUTPUT: ORDINARY LEAST SQUARES ESTIMATION Data set : fase1 Dependent Variable : Perda Percentual Number of Observations: 7651Mean dependent var :1.21553e-008 Number of Variables : 4S.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

REGRESSIONSUMMARY OF OUTPUT: SPATIAL LAG MODEL - MAXIMUM LIKELIHOOD ESTIMATION Data set : fase1 Spatial Weight : fase1.GAL Dependent Variable : Perda Percentual Number of Observations: 7651Mean dependent var :1.21553e-008 Number of Variables : 5S.D. dependent var : 0.999935 Degrees of Freedom : 7646Lag 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%

FavelasPercentualCortadosPercentualNívelRendaPerda 3210

Indicador de Auto-correlação Espacial(I de Moran):

43% da propensão à Perda está correlacionada com a perda das áreas vizinhas


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


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 dePropensão à Perda Comercial


Muito Obrigado !!!

Eduardo de Rezende Francisco

Eduardo Bortotti Fagundes


13 e 14 / Dezembro , Brasília – DFI Encontro Nacional sobreGeoprocessamento no Setor Elétrico

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