Redes Subterrâneas 2019 – Digitalização a caminho

CONCESSIONÁRIA DE ENERGIA ANUNCIA PROJETO DE PESQUISA E DESENVOLVIMENTO COM BASE NOS MÉTODOS DE MACHINE LEARNING.

REPORTAGEM: PAULO MARTINS

O mercado de redes subterrâneas de energia apresentou importante evolução no Brasil, nos últimos anos. Naturalmente, ainda serão necessários muitos estudos, pesquisas, desenvolvimentos e investimentos para elevar o patamar do País nesse campo.

Como se esses desafios não bastassem, os agentes incumbidos de promover a modernização da infraestrutura de energia se deparam agora com um novo fenômeno a ser considerado: o processo de digitalização, que vem atingindo o mundo todo como um tsunami.

Esse foi um dos assuntos discutidos durante o fórum Redes Subterrâneas de Energia Elétrica/2019, realizado em junho em São Paulo.
Na ocasião, a Light, uma das maiores concessionárias do Brasil, apresentou um projeto que prevê a aplicação de métodos de machine learning para otimizar os trabalhos de manutenção preditiva nas redes subterrâneas de distribuição de energia.

Proprietária de 3.500 quilômetros de redes subterrâneas de média tensão (a maior rede da América Latina), a Light concentra 3,9 milhões de unidades consumidoras no Rio de Janeiro. Dessas, 10% são atendidas por rede subterrânea. Os ativos incluem mais de 5.524 câmaras transformadoras, 7.330 transformadores subterrâneos, 4.168 chaves de manobra e 2.627 protetores network.

Para ajudar a melhorar a operacionalização de todo esse sistema, no momento a Light vem se dedicando à implantação de um projeto inspirado em um trabalho realizado pela concessionária Con Edison na cidade de Nova York.

O projeto de pesquisa e desenvolvimento ‘Previsão de probabilidades de falhas e estimação de sinistros em estruturas, equipamentos e circuitos das redes de distribuição subterrâneas’ (PD-00382-0111/2018) conta com patrocínio da Aneel (Agência Nacional de Energia Elétrica) e está sendo realizado em parceria com o Centro de Estudo em Regulação e Infraestrutura da Fundação Getúlio Vargas (FGV CERI). A ideia é concluir o projeto de P&D no final deste ano.

André de Araújo Carneiro, engenheiro da Gerência de Planejamento da Operação e Manutenção (DDP) da Light, destaca que o machine learning (aprendizado de máquina) se insere na esfera da Inteligência Artificial. Trata-se de um conjunto de métodos estatísticos e matemáticos capaz de identificar padrões entre variáveis e, com o mínimo de intervenção humana, ser capaz de prever determinado evento. O algoritmo é treinado a partir de dados históricos de modo que seja capa de, a partir de novos dados, antecipar ou prever eventos.

Conforme observa André, convivemos em nosso dia a dia com diversos tipos de modelo preditivo. Quando um e-mail que recebemos é classificado como spam, isso, por si só, envolve uma técnica de machine learning. Outro exemplo se dá quando pesquisamos sobre um produto na internet e na sequência passamos a ‘receber’ propaganda desse produto ou similares quando navegamos na internet. Isso nada mais é do que a aplicação de técnicas de machine learning no marketing. De acordo com André, a ideia, com o projeto de P&D em questão, é levar a técnica para o mundo da distribuição de energia, principalmente no que se refere aos processos de manutenção.

Rafael Martins de Souza, executivo do Centro de Estudos em Regulação e Infraestrutura da Fundação Getúlio Vargas, destacou a tradição da instituição na atuação em projetos de P&D, incluindo trabalhos cada vez mais aprofundados. Com apoio de profissionais de áreas diversas da própria FGV, têm sido realizadas atividades que permitem levar desenvolvimentos recentes de machine learning, Inteligência Artificial e estatística aplicada a Big Data para o setor de infraestrutura. “No nosso entendimento, este projeto de P&D é um bom exemplo dos potenciais que estão associados à introdução dessas técnicas no setor de infraestrutura, mais especificamente na área de energia elétrica”, comenta.

O evento
Realizado pela RPM Brasil, o evento Redes Subterrâneas de Energia Elétrica/ 2019 – Expo & Fórum chegou neste ano à sua 15ª edição ininterrupta, com o tema “A retomada da conversão de redes aéreas em subterrâneas, frente a uma nova perspectiva gerencial das distribuidoras”. O evento ocorreu nos dias 17 e 18 de junho, na capital paulista, e contou com a presença de 580 participantes de todo o Brasil e de 6 países, 38 palestrantes brasileiros e 2 internacionais, 12 entidades apoiadoras e 21 empresas patrocinadoras. A Revista Potência foi uma das apoiadoras promocionais do encontro, que reuniu especialistas das áreas de energia, administração pública, indústria e infraestrutura, entre outras.

Metodologia CRISP – Segundo Rafael, para obter uma aplicação de machine learning que realmente entregue valor e resolva o problema que se apresenta é preciso agregar equipes multidisciplinares que tenham o entendimento profundo do negócio e também reunir os dados disponíveis.

Na sequência tem início o processo de modelagem, que faz parte de uma metodologia chamada Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP) – normalmente empregada em projetos de machine learning e que se aplica a qualquer área que faça uso intensivo de dados para tomada de decisão.

Nessa fase os modelos são reavaliados, ‘retreinados’ e discutidos entre as pessoas que estão à frente do projeto. Após avaliações, todo o ciclo recomeça. “O processo de avaliação é contínuo e intenso até chegar o momento em que de fato começa-se a partir para a implementação e aplicação dos modelos”, explica Rafael.

Durante o evento em São Paulo foram apresentados dois modelos que estão em fase de desenvolvimento e que são candidatos a serem implementados no âmbito do projeto de P&D: modelo de inspeções em estruturas (basicamente câmaras de transformação) e modelo de cabos de média tensão.

No caso dos dois modelos exemplificados, há duas medidas de qualidade a serem quantificadas: precisão e recall. No quesito ‘precisão’, o objetivo é levantar, entre os casos que o modelo identificou como defeito, quantos realmente o são, percentualmente? Quanto ao quesito ‘recall’, o propósito é saber: de todos os defeitos, quantos o modelo identifica, percentualmente?

A ideia é de que o uso da modelagem matemática na identificação de falhas e defeitos nas redes de distribuição venha a produzir um ganho de produtividade relevante para as equipes de trabalho da Light.

Visão de futuro – No modelo atual de trabalho, os procedimentos de inspeção realizados pela Light em câmaras transformadoras envolve um número grande de profissionais. Há a geração de relatórios de inspeção, que são preenchidos manualmente e posteriormente digitados, chegam a uma rede interna e então subsidiam a tomada de decisões.

A meta, a partir da aplicação das técnicas de machine learning, é de que sejam feitas menos inspeções, uma vez que se reconheceria de maneira mais fácil quais são os equipamentos que apresentam defeitos.

Também seria possível fazer relatórios de forma digital e agregá-los automaticamente ao sistema, ou seja, a um servidor que usa algoritmos machine learning de estatística para gerar não só um conjunto de sugestões, mas na verdade um direcionamento bastante objetivo, baseado na modelagem matemática, de como devem ser as ações.

No caso dos circuitos de média tensão, as bases são ainda mais dispersas, o que dificulta o trabalho das equipes de planejamento na tomada das melhores decisões. “A experiência e a intuição deles têm papel importante, mas essa intuição, combinada com modelos matemáticos, gera uma tomada de decisão muito mais assertiva”, observa Rafael Martins de Souza.

Desafios e perspectivas – André Carneiro reconhece que o projeto de P&D tende a proporcionar transformações significativas na forma de trabalhar das equipes da Light. O executivo destaca quatro pontos-chave que merecerão uma atenção especial nesse processo.

1. Implementação – Como a empresa vai operacionalizar os modelos propostos de forma a não impactar o dia a dia das equipes e, ao mesmo tempo, de maneira que ela consiga extrair os benefícios do projeto.
   
2. Manutenção dos modelos – É importante que nesse projeto haja uma etapa de transferência de tecnologia, ou seja, as equipes da Light deverão receber o devido treinamento por parte das equipes da FGV.
   
3. Convencimento – É preciso convencer ao mesmo tempo a alta hierarquia da empresa e também o pessoal de campo de que o modelo proposto é adequado.
   
4. Gestão de dados – É esperado um salto de qualidade em relação à estruturação dos dados. Como conclusão, André destaca que a tecnologia dos modelos preditivos se mostra como uma ferramenta que torna menos empírica as indicações utilizadas para o direcionamento das manutenções dos ativos, sendo também essencial para o tratamento da crescente massa de dados oriunda do monitoramento contínuo desses ativos. O especialista recomenda ainda que as distribuidoras capacitem suas equipes para lidar com essas novas ferramentas.
   

Conversão de redes subterrâneas

Flávia Areal de Souza Gonçalves, engenheira da Gerência de Engenharia de Redes Subterrâneas da Light apresentou a palestra “Conversão de rede subterrânea”.

A especialista destacou que fazer a conversão de uma rede para o sistema subterrâneo significa de fato construir uma rede subterrânea, e não apenas ‘enterrar cabos e postes’. “Depois, teremos todo o custo da operação dela com a gente. Então, a conversão tem que ser feita baseada nos critérios de planejamento e critérios técnicos que temos com nossas redes desde o início”, observa.

Para converter uma rede aérea em rede subterrânea, é necessário aplicar todo o padrão de rede subterrânea da concessionária, que inclui a utilização de câmara transformadora subterrânea, cabos de rede subterrâneos, conexões para rede subterrânea, transformador submersível e equipamentos de manobra e redes em dutos.

Como critérios para conversão, Flávia explica que a expansão só se dá com redes subterrâneas quando há esgotamento da rede aérea ou solicitação do cliente – o interessado precisa arcar com os custos necessários.

O planejamento para conversão para redes subterrâneas envolve uma série de aspectos. Um deles é o horizonte do processo de conversão, que precisa ser muito bem administrado. É necessário ter sempre em mente o tempo que está disponível para fazer a obra, lembrando que o trabalho envolve licenças de órgãos como prefeituras.

Convém considerar o envolvimento das demais concessionárias de serviços para repartir custos. Existem contratos para compartilhamento entre as concessionárias (de telefonia, por exemplo), e construir uma rede subterrânea implica na retirada de postes que são usados por todas.

Também é preciso definir áreas de conversão com base nas taxas de crescimento. As áreas onde há tendência ao esgotamento da rede aérea para atendimento das expansões são candidatas a receber uma rede subterrânea.

Por fim, é preciso compatibilizar os padrões de atendimento dos clientes de média e de baixa tensão considerando o horizonte da conversão. Durante o estudo de caso, é difícil mensurar quanto vai gastar para converter um padrão de entrada do cliente. Como vai mexer ‘na casa’ da pessoa, o ideal é que se tenham padrões que possibilitem um atendimento menos traumático nas áreas de conversão quando efetivamente fizer a construção da rede subterrânea.

Flávia reforçou alguns pontos que precisam ser considerados nos projetos de conversão de redes subterrâneas:
✘ O alimentador deve ser convertido na sua totalidade – converter a rede com um todo, e não apenas trechos de rede;
✘ Fazer a conversão do padrão de entrada dos clientes de média e baixa tensão;
✘ O serviço pode gerar prejuízo na mobilidade urbana (transtorno à população);
✘ Planejar a interligação das estruturas subterrâneas com a iluminação pública (envolver a empresa responsável);
✘ Identificar as interferências no subsolo e as condições das calçadas e pistas.

Estrutura para atendimento de redes

‘A experiência da CPFL Piratininga na composição das equipes próprias para atuação nas redes subterrâneas’ foi o tema apresentado por Ednilson José Menatti, engenheiro de soluções e manutenção da CPFL Paulista, empresa do Grupo CPFL Energia.

O especialista disse que um desafio que a companhia tem para atender as redes subterrâneas sob sua responsabilidade é a grande área de concessão – – existem ativos espalhados por quase todas essas localidades. Por conta disso, a empresa tem estudado iniciativas para tentar minimizar os impactos das ocorrências emergenciais nos ativos da rede subterrânea.

Uma das ações envolve a especificação técnica e desenvolvimento de equipamento transformador móvel de distribuição para atendimentos emergenciais e que possa atender todas empresas do grupo.

Quanto aos métodos de trabalho, foi feito um trabalho amplo junto ao pessoal que atua na operação de campo, segurança do trabalho e treinamento para promover melhor organização das equipes para atendimento das redes subterrâneas.

Como resultados do esforço coletivo, a empresa destaca que passou ter uma lista mais própria de ferramentas para o trabalho das equipes. Destacam-se itens como ferramenta para transporte de Trafo em espaço confinado; bastão pega-tudo para espaço confinado; dispositivo para tamponar e aterrar terminações desconectáveis, etc. Também foi feita reavaliação do manual de procedimentos das equipes. Foram revisadas 46 tarefas e incluídas outras, conforme a necessidade apontada pelas equipes. Houve ainda a identificação de materiais para reposição e composição de reserva técnica.

A experiência da Europa

Alexis Rafailov, diretor da Elos Eletrotécnica, ministrou a palestra ‘Sistema de manobra, proteção, derivação e transformação aflorada’. Segundo o executivo, no Brasil, as redes subterrâneas vêm se desenvolvendo em descompasso em relação ao que é praticado no âmbito internacional. “Somos extremamente criativos no Brasil. Procuramos, obviamente, soluções caseiras para resolver os problemas, mas às vezes elas fogem daquilo que é praticado no exterior”, comenta.

Para Rafailov, há uma confusão de conceitos. De acordo com ele, em alguns casos é confundido ‘submersível’ com ‘à prova d´água’ e a conotação dada tem sido ‘enterrar postes’.

O especialista destaca que um dos objetivos das redes subterrâneas é ‘despoluir’ o ambiente. Mas, ao mesmo tempo, é necessário manter os equipamentos à disposição dos profissionais para poderem fazer manutenção e manobras necessárias.

Portanto, ‘esconder’ o equipamento não significa necessariamente colocá-lo debaixo da terra. Rafailov conta que na Europa é comum encontrar subestações compactas à prova de arco interno aplicadas no meio urbano.

Para conhecer as soluções existentes, Rafailov recomenda que os profissionais da área façam viagens ao exterior. “Vão para fora, visitem concessionárias e vejam como eles resolvem os problemas deles”, sugere.