Abstract
Na sequência do trabalho de identificação dos fatores ambientais de impacto na fiabilidade e tempo de vida restante das linhas elétricas de transmissão [1-6], os autores apresentam uma ferramenta de visualização que permite combinar dados de incidentes de rede com distribuições espaciotemporais de fatores de risco, possibilitando cálculos de índices de risco espaciotemporais (ou outras heurísticas equivalentes) associados aos circuitos elétricos. Esta ferramenta é uma parte integrante do projeto designado por “Grid Intelligence & Optimisation”, resultante duma colaboração nacional entre 3 entidades distintas: 1) um Departamento de Informática universitário; 2) o operador nacional de rede elétrica (transmissão); e 3) uma empresa privada de I&D trabalhando em processamento de sinal.
A ferramenta evidencia a correlação entre as causas observadas no terreno ou nos registos do despacho, os indicadores de risco que se pretende modelem os fatores de risco e os fenómenos e descrições de ativos que caracterizam a rede de transmissão e o ecossistema em que ela opera.
São apresentados casos práticos para fatores ambientais como fogos florestais, cegonhas e outra avifauna, lavagem de isoladores, coberto florestal e ocupação do solo, taxas de crescimento de vegetação, cadastro agrícola, descargas atmosféricas.
Porém, correlação não implica causalidade e é preciso validar as possíveis relações entre causas e consequências, sendo que muitos dos dados correlacionados traduzem realidades físicas ou fenómenos dependentes (fogos florestais dependem da temperatura, lavagens de isoladores dependem do tipo de isoladores e da poluição existente, cegonhas dependem das bacias hidrográficas e da ocupação do solo, etc.).
O artigo inicia-se com a introdução aos diversos fatores a considerar para fiabilidade e tempo de vida restante das linhas e aos modelos que estão por trás da criação dos índices de risco. Segue-se uma descrição das ferramentas de correlação e da relação com a infraestrutura de bases de dados de referenciação espaciotemporal que é a infraestrutura que se liga ao sistema de informação geográfica e ao sistema de gestão de ativos. Depois apresenta-se a interface com o utilizador e as formas de visualização dos dados guardados.
A discussão da ferramenta é ilustrada com a descrição de exemplos do terreno, começando pelas correlações evidentes e fáceis de interpretar (e que inspiram a passagem da correlação à causalidade) até aos casos em que há correlações múltiplas de fenómenos aparentemente independentes e que requerem uma melhor análise para reduzir o espaço de ambiguidade e eventualmente encontrar outros fenómenos que sejam causas primordiais ou diferentes daquelas que já estão representadas na base de dados.
Termina-se com uma discussão das limitações encontradas – sobretudo no reporte e modelação espaciotemporal dos dados - e com propostas de extensão a outras redes e outras causas de análise e com referência ao impacto que esta metodologia teve na interpretação por parte da REN dos fatores que afetam a fiabilidade e o tempo de vida restante da sua rede de linhas aéreas.
Original language | Portuguese |
---|---|
Title of host publication | Encuentro Regional Iberoamericano de Cigré |
Pages | 8 pages |
Publication status | Published - 17 May 2015 |
Event | XVI Encuentro Regional Iberoamericano de Cigré (XVI ERIAC) - Duration: 1 Jan 2015 → … |
Conference
Conference | XVI Encuentro Regional Iberoamericano de Cigré (XVI ERIAC) |
---|---|
Period | 1/01/15 → … |
Keywords
- Gestão de Ativos Baseada em Risco
- Causas Ambientais
- Sistemas de Informação Geográfica
- Correlação
- Causalidade
- Índice de Risco
- Fiabilidade
- Indicadores de Qualidade de Energia
- Visualização
- Interface Homem-Máquina