Combate Otimizado as Perdas Não Técnicas em Sistemas de Distribuição de Energia Elétrica

• Processo: 24/13452-1
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de outubro de 2024
• Data de Término da vigência: 30 de setembro de 2025
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia Elétrica - Sistemas Elétricos de Potência
• Pesquisador responsável: Lucas Teles de Faria
• Beneficiário: Isabela Mendes de Oliveira
• Instituição Sede: Faculdade de Engenharia e Ciências (FEC). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Rosana. Rosana , SP, Brasil
• Assunto(s): Distribuição de energia elétrica Otimização combinatória
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Distribuicao de energia eletrica | Furto de Energia Elétrica | Otimização Combinatória | Perdas Comerciais | Perdas Não Técnicas | Distribuição de Energia Elétrica

Resumo

As perdas não técnicas ou perdas comerciais estão presentes em todos os sistemas de distribuição de energia elétrica e representam um dos principais desafios enfrentados pelas concessionárias de energia elétrica. Elas são resultantes principalmente de práticas ilícitas como furtos e fraudes nos medidores de energia. As perdas não técnicas acarretam impactos financeiros substanciais tanto para as distribuidoras de energia e para a sociedade tais como: curtos-circuitos, blecautes, prejuízos à qualidade da energia e a confiabilidade da rede de distribuição. A maioria dos trabalhos em perdas não técnicas aplicam técnicas eficientes de sistemas inteligentes para detecção de unidades consumidores irregulares; no entanto, não consideram a relação custo-benefício, ou seja, o custo das inspeções em campo e o retorno financeiro dessas inspeções (energia recuperada). Nesse sentido, este projeto visa o desenvolvimento de uma metodologia que consiste em três etapas: (i) detecção de unidades consumidoras irregulares a partir do histórico de consumo mensal em kWh, (ii) estimação da energia perdida e (iii) construção de um fluxo otimizado para as inspeções em campo considerando a minimização da relação custo-benefício. A detecção e a estimação da energia perdida serão executadas via rede neural multilayer perceptron com entradas atrasadas no tempo ou time delay neural network (TDNN). O consumo futuro será estimado a partir do consumo anterior. Se houver diferença significativa entre o consumo real e o consumo estimado, então a unidade consumidora será adicionada a uma lista de consumidores possivelmente irregulares. Essa lista compõe os dados de entrada de um modelo matemático para definição de um fluxo otimizado de inspeções considerando o custo das inspeções em campo e a energia recuperada.