{"id":2247,"date":"2023-04-21T11:37:56","date_gmt":"2023-04-21T14:37:56","guid":{"rendered":"https:\/\/pixforce.ai\/?p=2247"},"modified":"2023-09-04T12:18:08","modified_gmt":"2023-09-04T15:18:08","slug":"case-a-inteligencia-artificial-pode-ajudar-no-controle-de-perdas-de-energia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/pixforce.com\/pt-br\/case-a-inteligencia-artificial-pode-ajudar-no-controle-de-perdas-de-energia\/","title":{"rendered":"Case: A intelig\u00eancia artificial pode ajudar no controle de perdas de energia?"},"content":{"rendered":"<p>Voc\u00ea j\u00e1 ouviu falar de <em>perdas n\u00e3o-t\u00e9cnicas<\/em>? Trata-se, segundo a Ag\u00eancia Nacional de Energia El\u00e9trica (ANEEL), do que chamamos popularmente de \u201cgatos\u201d. Esse tipo de perda \u00e9 um grande desafio para o setor e, por isso, a Pix Force e a Neoenergia se juntaram para um importante estudo que visa mitigar esse problema a partir da intelig\u00eancia artificial.<\/p>\n<p>Apresentamos o case neste texto. Tenha uma boa leitura!<\/p>\n<h2>O que s\u00e3o perdas n\u00e3o t\u00e9cnicas?<\/h2>\n<p><a href=\"https:\/\/antigo.aneel.gov.br\/documents\/654800\/18766993\/Relat%C3%B3rio+Perdas+de+Energia_+Edi%C3%A7%C3%A3o+1-2021.pdf\/143904c4-3e1d-a4d6-c6f0-94af77bac02a\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Segundo a ANEEL<\/a>, perdas n\u00e3o t\u00e9cnicas t\u00eam origem em diversos problemas causados na rede el\u00e9trica. Essa perdas, tamb\u00e9m denominadas popularmente de \u201cgatos\u201d, s\u00e3o associadas \u00e0 gest\u00e3o das empresas de energia e \u00e0s condi\u00e7\u00f5es socioecon\u00f4micas das \u00e1reas afetadas.<\/p>\n<p>Entre os principais problemas que causam essa perda, podemos destacar:<\/p>\n<ul>\n<li>Furtos<\/li>\n<li>Liga\u00e7\u00e3o clandestina<\/li>\n<li>Desvio de rede<\/li>\n<li>Adultera\u00e7\u00e3o no medidor<\/li>\n<li>Erros de leitura, medi\u00e7\u00e3o e faturamento<\/li>\n<\/ul>\n<p>Ainda segundo a ag\u00eancia, o percentual das perdas n\u00e3o-t\u00e9cnicas t\u00eam crescido nos \u00faltimos anos, se igualando \u00e0s perdas t\u00e9cnicas em 2020. O mesmo estudo mostra que os impactos s\u00e3o grandes tanto para as concession\u00e1rias, quanto para o consumidor.<\/p>\n<p>Apenas em 2020, houve um custo de R$5,6 bilh\u00f5es referente a essas perdas. \u00c9 importante ressaltar que esse valor acaba implicando na tarifa para o consumidor e, por isso, \u00e9 preciso pensar: como diminuir essas perdas e otimizar a ind\u00fastria de energia el\u00e9trica?<\/p>\n<p>A partir deste questionamento a <a href=\"https:\/\/www.pixforce.com.br\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Pix Force<\/a> se juntou \u00e0 <a href=\"https:\/\/www.neoenergia.com\/pt-br\/Paginas\/default.aspx\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Neoenergia<\/a> para desenvolver um estudo que solucionasse esse problema.<\/p>\n<p>Intelig\u00eancia artificial na solu\u00e7\u00e3o dos problemas<br \/>\nMuito al\u00e9m dos custos, as perdas n\u00e3o-t\u00e9cnicas trazem diversos problemas para as concession\u00e1rias. Dentre eles, podemos citar:<\/p>\n<ul>\n<li>Redu\u00e7\u00e3o da receita<\/li>\n<li>Queda na efici\u00eancia do sistema de distribui\u00e7\u00e3o<\/li>\n<li>Sobrecarga de equipamentos<\/li>\n<li>Perda na credibilidade, qualidade e confiabilidade do mercado<\/li>\n<\/ul>\n<p>Em parceria com a Neoenergia, uma das maiores distribuidoras de energia el\u00e9trica do Brasil, a Pix Force participou do programa SOFTEX IA\u00b2 para desenvolver solu\u00e7\u00f5es para o setor el\u00e9trico. Com o uso do produto <a href=\"https:\/\/www.pixgrid.com.br\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Pix Grid<\/a>, pensamos em uma alternativa a partir da intelig\u00eancia artificial para inspecionar, controlar e otimizar redes el\u00e9tricas.<\/p>\n<blockquote><p>Leia mais: <a href=\"https:\/\/pixforce.com\/inteligencia-artificial-no-setor-eletrico\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Intelig\u00eancia Artificial no Setor El\u00e9trico<\/a><\/p><\/blockquote>\n<h3>Mas como funciona o projeto?<\/h3>\n<p>De forma mais espec\u00edfica, a Pix Force buscou uma solu\u00e7\u00e3o a partir dos dados coletados pela Neoenergia e outras fontes externas. Profissionais de vis\u00e3o computacional, sensoriamento remoto e de outras frentes ajudaram no desenvolvimento de uma metodologia capaz de criar um mapa de calor.<\/p>\n<p>Neste mapa, foi poss\u00edvel apontar a probabilidade de fraudes e furtos de energia nas redes de \u00e1reas rurais, principais regi\u00f5es que o estudo abarcou.<\/p>\n<p>Para isso, partimos da busca autom\u00e1tica de imagens de sat\u00e9lites dispon\u00edveis para segmenta\u00e7\u00e3o e classifica\u00e7\u00e3o de propriedades rurais, piv\u00f4s centrais de irriga\u00e7\u00e3o e outros pontos de interesse. As an\u00e1lises levaram em considera\u00e7\u00e3o as dist\u00e2ncias entre os medidores de energia el\u00e9trica em rela\u00e7\u00e3o \u00e0 rede de distribui\u00e7\u00e3o e \u00e0 localiza\u00e7\u00e3o dos pontos de interesse. Assim, visitas t\u00e9cnicas puderam ser priorizadas por meio de uma an\u00e1lise de probabilidade de irregularidades.<\/p>\n<p>O projeto desenvolveu uma plataforma web, que permitia aos analistas criarem miss\u00f5es de fiscaliza\u00e7\u00e3o de campo a partir do mapa de calor e um aplicativo mobile. Esses facilitam aos agentes de campo o recebimento das informa\u00e7\u00f5es das miss\u00f5es definidas com as devidas orienta\u00e7\u00f5es geogr\u00e1ficas.<\/p>\n<p>O aplicativo permitiu, ainda, a captura e o envio de fotos para tomadas de decis\u00f5es direcionadas. A ferramenta desenvolvida para a cria\u00e7\u00e3o dos mapas de calor teve o envolvimento de diversas tecnologias. Tudo foi poss\u00edvel a partir da captura de imagens de sat\u00e9lite Sentinel-2 e CBERS, de dados do Cadastro Ambiental Rural (CAR) e de dados da Ag\u00eancia Nacional de \u00c1guas (ANA), al\u00e9m de dados hist\u00f3ricos comuns \u00e0 opera\u00e7\u00e3o da Neoenergia.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>A partir da estrutura\u00e7\u00e3o desses dados, eles foram processados por algoritmos de detec\u00e7\u00e3o de bordas e alimentaram redes neurais e algoritmos de classifica\u00e7\u00e3o treinado ao longo dos meses de projetos:<\/p>\n<ol>\n<li>O CircleNet realizou a detec\u00e7\u00e3o dos piv\u00f4s e extra\u00e7\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es sobre eles.<\/li>\n<li>RandomForest e SVM fizeram a sele\u00e7\u00e3o e classifica\u00e7\u00e3o das demais caracter\u00edsticas<\/li>\n<\/ol>\n<p>A sele\u00e7\u00e3o das regi\u00f5es de interesse foi feita com a prepara\u00e7\u00e3o de dados vetoriais dos recursos h\u00eddricos e com o apontamento de medidores por meio dos dados da Neoenergia. Esses foram usados para os treinamentos que resultaram na gera\u00e7\u00e3o de mapas de calor com as probabilidades de poss\u00edveis fraudes e furtos.<\/p>\n<p>Com isso, a metodologia utilizada se mostrou adequada ao objetivo do projeto, com a obten\u00e7\u00e3o de resultados significativos e inovativos para o <a href=\"https:\/\/pixforce.com\/o-setor-eletrico-brasileiro-e-a-sua-evolucao-tecnologica\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">setor el\u00e9trico<\/a>.<\/p>\n<h2>Conhe\u00e7a mais do Pix Grid<\/h2>\n<p>O Pix Grid \u00e9 uma solu\u00e7\u00e3o que utiliza da vis\u00e3o computacional para inspecionar o setor el\u00e9trico. Ele parte de alguns pontos de interesse que ajudam a otimizar os processos e ter uma melhor an\u00e1lise de todo o campo.<\/p>\n<p>Utilizar a intelig\u00eancia artificial para essas atividades, traz uma s\u00e9rie de benef\u00edcios como:<\/p>\n<ol>\n<li>Aumento da produtividade<\/li>\n<li>Acesso mais r\u00e1pido aos dados<\/li>\n<li>Identifica\u00e7\u00e3o dos pontos de interesse<\/li>\n<li>Produ\u00e7\u00e3o de alertas autom\u00e1ticos<\/li>\n<\/ol>\n<p>Al\u00e9m do monitoramento de perdas n\u00e3o t\u00e9cnicas, o Pix Grid permite outras atividades como a inspe\u00e7\u00e3o de linhas de transmiss\u00e3o e sistema de prioriza\u00e7\u00e3o de poda.<\/p>\n<p>Quer conhecer com mais detalhes? <a href=\"https:\/\/www.pixgrid.com.br\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Acesse o site<\/a> e fale com a Pix Force.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Voc\u00ea j\u00e1 ouviu falar de perdas n\u00e3o-t\u00e9cnicas? 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