Análise de eventos emergenciais em empresa de distribuição de energia elétrica baseada em simulação

Abstract

O setor de distribuição de energia elétrica no Brasil é fundamental para o desenvolvimento socioeconômico de todas as regiões do País. Por meio de manuais e regras, a ANEEL (Agência Nacional de Energia Elétrica) fiscaliza e garante um fornecimento de energia elétrica constante para o consumidor final. Nesse setor, ordens de serviço emergenciais são aquelas onde há falta de fornecimento de energia para o consumidor final, já ordens comerciais são aquelas que não interferem no fornecimento de energia elétrica. Um desafio importante para as empresas de distribuição é o atendimento desses dois tipos de ordens dentro de seus prazos. Em situações atípicas, o alto volume de demanda dificulta o atendimento no prazo principalmente das ordens emergenciais, devido ao seu prazo reduzido e às limitações das horas de trabalho disponíveis dos eletricistas. Por isso, muitas vezes as políticas de gerenciamento de capacidade acabam se baseando em experiências práticas passadas do gestor da área. Nesse contexto, portanto, este estudo busca apresentar um modelo de simulação de apoio para análise de eventos emergenciais atípicos, de forma a compreender o impacto destes eventos em diferentes dias da semana e o desempenho das políticas de gerenciamento utilizadas. O método de pesquisa possui natureza aplicada e seguiu as etapas típicas de um estudo com modelagem de simulação. Um primeiro modelo foi construído em planilha eletrônica, que serviu de base para o desenvolvimento de um segundo modelo. O modelo final foi desenvolvido na linguagem de programação Python de forma a aproveitar todos os recursos gráficos e estatísticos disponibilizados em suas bibliotecas. Como resultado, obteve-se maior compreensão do desempenho das contramedidas utilizadas para dias de semana e finais de semana. A capacidade de sobreaviso utilizada pela empresa apresentou-se suficiente para atender eventos atípicos em dias de semana. Contudo, observou- se que a menor capacidade nos finais de semana impacta no atendimento de eventos atípicos, demandando contramedidas além do sobreaviso, como hora extra ou deslocamento de equipes.

The electricity distribution sector in Brazil is fundamental for the socioeconomic development of all regions of the country. Through manuals and rules, ANEEL (National Electric Energy Agency) supervises and guarantees a constant supply of electric energy to the consumer. Final. In this sector, emergency service orders are those where there is a lack of energy supply to the final consumer, whereas commercial orders are those that do not interfere with the supply of electricity. An important challenge for distribution companies is to fulfill these two types of orders within their deadlines. In atypical situations, the high volume of demand makes it difficult to meet the deadline, mainly for emergency orders, due to its short term and the limitations on the hours of work available to electricians. For this reason, capacity management policies often end up being based on past practical experiences of the area manager. In this context, therefore, this study seeks to present a support simulation model for the analysis of atypical emergency events, to understand the impact of these events on different days of the week and the performance of the management policies used. The research method has an applied nature and followed the typical steps of a study with simulation modeling, a first model was built in a spreadsheet, which served as a basis for the development of a second model. Then, the final model was developed in the Python programming language to take advantage of all the graphic and statistical resources available in its libraries. As a result, a greater understanding of the performance of the countermeasures used for weekdays and weekends was obtained. The on-call duty capacity used by the company was sufficient to attend atypical events on weekdays. However, it was observed that the lower capacity on weekends impacts the attendance of atypical events, requiring countermeasures beyond warning, such as overtime or displacement of teams.