06 de noviembre de 2026
Inovação na Gestão Operacional do Setor Elétrico com Apoio da Ciência de Dados
Vitor Musetti de Freitas; Anna Carolina Martins
DOI: 10.22167/2675-6528-202603964
Artigo derivado de Trabalho de Conclusão de Curso (TCC), com conteúdo baseado no trabalho original do aluno e adaptado ao formato editorial da Revista E&S com apoio da ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege para síntese e organização textual.
Resumo
A aplicação da ciência de dados na gestão operacional da distribuição de energia elétrica foi investigada com o objetivo de otimizar processos e a tomada de decisão estratégica. O estudo analisou como algoritmos preditivos e painéis de Business Intelligence podem potencializar a gestão operacional, visando otimizar o despacho de equipes, prever demandas e monitorar indicadores em tempo real para decisões mais ágeis e sustentáveis. A pesquisa teve caráter aplicado e considerou dados históricos, geográficos e operacionais da EDP São Paulo em São José dos Campos, abrangendo o período de janeiro de 2018 a dezembro de 2024. Os dados foram tratados em ambiente de Business Intelligence e submetidos a algoritmos de machine learning, como regressão linear múltipla e redes neurais recorrentes, para previsão de demanda e identificação de padrões de falhas. Adicionalmente, utilizou-se clustering para identificar áreas críticas. Os resultados indicaram que a integração de modelos de previsão com indicadores operacionais em tempo real reduziu o tempo de resposta a ocorrências, aumentou a eficiência na alocação de recursos e promoveu a melhoria contínua da operação. As redes neurais recorrentes demonstraram maior precisão na previsão de demanda, e a análise de correlação apontou a precipitação como fator relevante para o aumento de interrupções. A identificação de áreas críticas por clustering permitiu priorizar ações de manutenção. Concluiu-se que a adoção de métodos de ciência de dados moderniza o setor, reduz custos, aumenta a confiabilidade e promove maior sustentabilidade, oferecendo subsídios para decisões mais ágeis e sustentáveis na gestão energética.
Palavras-chave: Algoritmos preditivos; Business Intelligence; Ciência de dados; Distribuição de energia; Gestão operacional.
1. Introdução
A crescente digitalização do setor elétrico tem impulsionado a adoção de ferramentas de ciência de dados para aprimorar a gestão operacional das distribuidoras de energia. A análise de dados históricos, geográficos e operacionais permite identificar padrões de consumo, prever falhas e otimizar o uso de recursos, tornando-se um diferencial competitivo para empresas que buscam eficiência e inovação. A International Energy Agency (IEA, 2021) considera a integração de soluções digitais e analíticas um dos pilares para a modernização das redes de distribuição de energia, contribuindo para maior confiabilidade e sustentabilidade do sistema.
Nesse contexto, diversos estudos têm demonstrado o impacto positivo da aplicação de algoritmos preditivos e painéis de Business Intelligence na gestão de operações elétricas. García, López e Torres (2023) destacam que o uso de modelos de previsão baseados em machine learning possibilita reduzir o tempo de resposta a ocorrências e melhorar a alocação de equipes de campo. De forma semelhante, Silva e Pereira (2022) apontam que a adoção de ferramentas de Business Intelligence em distribuidoras brasileiras tem promovido maior transparência nos indicadores operacionais e facilitado a tomada de decisão estratégica.
A relevância deste estudo reside na necessidade de alinhar práticas de gestão de projetos e inovação tecnológica às demandas crescentes do setor elétrico, especialmente em contextos urbanos como o de São José dos Campos. A utilização de ciência de dados na gestão operacional não apenas contribui para a eficiência dos processos internos, mas também fortalece a capacidade de resposta das distribuidoras frente a eventos críticos, como picos de demanda ou falhas na rede, o que se alinha às tendências globais de inovação no setor.
Diante desse cenário, a aplicação de algoritmos preditivos e painéis de Business Intelligence surge como uma abordagem promissora para potencializar a gestão operacional na distribuição de energia elétrica. Esta pesquisa justifica-se pela busca por otimização do despacho de equipes, previsão de demandas e monitoramento de indicadores em tempo real, visando promover decisões mais ágeis e sustentáveis. O objetivo deste trabalho é analisar como a ciência de dados pode potencializar a gestão operacional na distribuição de energia elétrica, por meio da aplicação de algoritmos preditivos e painéis de Business Intelligence, visando otimizar o despacho de equipes, prever demandas e monitorar indicadores em tempo real, promovendo decisões mais ágeis e sustentáveis.
2. Material e Métodos
A pesquisa foi de natureza aplicada, buscando analisar como a ciência de dados pode potencializar a gestão operacional na distribuição de energia elétrica, conforme o objetivo central do estudo. Para tanto, empregou-se uma abordagem metodológica que combinou a análise de dados históricos, geográficos e operacionais com a aplicação de algoritmos preditivos e painéis de Business Intelligence (BI), visando otimizar o despacho de equipes, prever demandas e monitorar indicadores em tempo real.
O objeto empírico da pesquisa consistiu em dados operacionais e geográficos da distribuidora EDP São Paulo, especificamente na cidade de São José dos Campos, São Paulo. O período de análise abrangeu de janeiro de 2018 a dezembro de 2024, com os dados coletados e organizados em periodicidade mensal, totalizando 84 observações para cada variável considerada no banco de dados.
Os dados foram extraídos de bases públicas do setor elétrico, incluindo relatórios da Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL), e de dados meteorológicos disponibilizados pelo Instituto Nacional de Meteorologia (INMET). Adicionalmente, foram consultados relatórios internacionais sobre digitalização de redes e eficiência operacional, que serviram como base para contextualização e comparação das práticas.
Foram utilizadas 12 variáveis históricas e operacionais, detalhadas para a análise. Estas incluíram: demanda por região, precipitação, temperatura média, tempo médio de atendimento, frequência de interrupções, Duração Média das Interrupções por Consumidor (DIC), Frequência Média das Interrupções por Consumidor (FIC), densidade populacional, tipo de ocorrência, zona geográfica, consumo industrial e consumo residencial. As variáveis numéricas foram mensuradas em unidades como mm/mês para precipitação e °C para temperatura, enquanto as categóricas classificaram tipos de falha e zonas geográficas.
O tratamento dos dados ocorreu em um ambiente de Business Intelligence (BI), onde foram utilizadas ferramentas para integração e visualização. O processo de ETL (Extract, Transform, Load) foi estruturado em três etapas: extração dos dados operacionais e meteorológicos, transformação para padronização de formatos, tratamento de valores ausentes e normalização, e carga dos dados tratados em painéis de BI para integração com os modelos analíticos e visualização de indicadores.
Na etapa de modelagem, aplicaram-se algoritmos de machine learning. A regressão linear múltipla foi empregada para identificar relações entre variáveis independentes, como precipitação, temperatura e densidade populacional, e a variável dependente, demanda de energia. Este modelo permitiu estimar tendências gerais e avaliar a significância estatística dos coeficientes.
As redes neurais recorrentes (RNN) foram utilizadas para capturar dependências temporais e prever padrões de consumo e falhas operacionais. A arquitetura da RNN consistiu em uma camada de entrada com as 12 variáveis selecionadas, duas camadas ocultas LSTM com 64 neurônios cada, e uma camada de saída com função de ativação linear para a previsão da demanda. O treinamento foi realizado com batch size de 32 e learning rate de 0,001, utilizando o otimizador Adam.
As features selecionadas para os modelos incluíram demanda por região, precipitação, temperatura média, tempo médio de atendimento, frequência de interrupções, DIC, FIC, densidade populacional, tipo de ocorrência, zona geográfica, consumo industrial e consumo residencial. Essas variáveis foram escolhidas com base em sua relevância operacional e correlação com eventos críticos na rede elétrica. O processo metodológico seguiu práticas descritas por Marković, Bossart e Hodge (2023) e Wang et al. (2023).
Adicionalmente, utilizou-se a técnica de clustering, inspirada em aprendizado de máquina, para identificar áreas críticas na cidade de São José dos Campos, agrupando regiões com características semelhantes para otimizar a alocação de recursos, seguindo recomendações metodológicas de Chin e Hug (2022). A acurácia dos modelos preditivos foi avaliada por meio de métricas como RMSE (Root Mean Square Error) e MAE (Mean Absolute Error), que mensuraram a diferença entre os valores previstos e os observados, fornecendo uma avaliação da precisão dos algoritmos.
3. Resultados e Discussão
A aplicação dos métodos de ciência de dados na gestão operacional da distribuição de energia elétrica revelou resultados promissores, alinhados ao objetivo de otimizar processos e a tomada de decisão estratégica. Os achados demonstram que a integração de algoritmos preditivos e painéis de Business Intelligence pode, de fato, potencializar a eficiência operacional, a alocação de recursos e a capacidade de resposta a ocorrências. A análise dos dados históricos de consumo de energia na cidade de São José dos Campos, abrangendo o período de janeiro de 2018 a dezembro de 2024, forneceu a base empírica para essas constatações, permitindo uma avaliação robusta do desempenho dos modelos e suas implicações práticas.
A avaliação do desempenho dos modelos preditivos constituiu um dos pilares da investigação. Os modelos de regressão linear múltipla, utilizados para identificar relações entre variáveis independentes como precipitação, temperatura e densidade populacional com a demanda de energia, apresentaram um erro médio absoluto (MAE) de 5,1%. Em contraste, as redes neurais recorrentes (RNN), aplicadas para capturar dependências temporais e prever padrões de consumo e falhas operacionais, demonstraram um desempenho superior, reduzindo o MAE para 3,4%. Essa diferença evidencia a maior capacidade das RNN em processar e aprender com variações temporais complexas, um achado que corrobora as discussões de Wang et al. (2023) sobre a eficácia da inteligência artificial em cenários de alta variabilidade.
A análise de correlação entre as variáveis ambientais e a ocorrência de falhas operacionais destacou a precipitação como o fator mais relevante. Observou-se que períodos de chuvas intensas, com índices pluviométricos acima de 50 mm/dia, estavam associados a um aumento de 15% na frequência de interrupções no fornecimento de energia. Este resultado está em consonância com estudos internacionais que abordam a influência de condições meteorológicas na confiabilidade das redes elétricas, como apontado por Marković, Bossart e Hodge (2023). A identificação dessa correlação permite que as distribuidoras adotem medidas preventivas mais eficazes em períodos de maior risco, reforçando a resiliência do sistema elétrico.
Os painéis de Business Intelligence (BI) desempenharam um papel crucial na consolidação e visualização de indicadores operacionais essenciais, como o DIC (Duração de Interrupção por Unidade Consumidora) e o FIC (Frequência de Interrupção por Unidade Consumidora). Durante o período analisado, o DIC médio registrado foi de 2,3 horas, enquanto o FIC apresentou um valor de 1,8 interrupções por consumidor/ano. A integração desses indicadores com os modelos preditivos possibilitou a simulação de cenários futuros, permitindo uma avaliação proativa do impacto de diferentes condições climáticas e operacionais na continuidade do fornecimento de energia, facilitando a tomada de decisões estratégicas e operacionais.
A utilização do DIC e do FIC como métricas integradas aos modelos de previsão tem implicações diretas na confiabilidade do sistema elétrico e na satisfação dos consumidores. Ao antecipar cenários críticos e planejar ações preventivas com base nesses indicadores, a distribuidora pode minimizar custos operacionais e impactos econômicos decorrentes de interrupções. O acompanhamento contínuo desses indicadores não apenas reflete o desempenho atual da rede, mas também orienta estratégias de manutenção e investimentos futuros, contribuindo para fortalecer a sustentabilidade e a eficiência da operação, conforme as recomendações de Chin e Hug (2022) sobre a importância do agrupamento de regiões para otimizar a alocação de recursos.
A aplicação de técnicas de clustering, inspiradas em machine learning, mostrou-se eficaz na identificação de áreas críticas na cidade de São José dos Campos, permitindo uma alocação de recursos mais eficiente. Foram identificados três clusters principais. O primeiro cluster compreendeu as regiões centrais, caracterizadas por alta densidade populacional e maior estabilidade operacional. O segundo cluster abrangeu as áreas periféricas, que apresentaram maior vulnerabilidade a falhas e um tempo médio de atendimento superior a três horas. O terceiro cluster incluiu as zonas industriais, marcadas por alta demanda e pela necessidade de resposta rápida, devido ao impacto econômico significativo das interrupções.
Essa categorização das áreas por meio do clustering permitiu à distribuidora priorizar ações de manutenção preventiva e otimizar o despacho de equipes de campo de forma mais eficiente. Ao direcionar recursos para as áreas de maior vulnerabilidade ou impacto, a empresa pode reduzir proativamente a frequência e a duração das interrupções, melhorando a qualidade do serviço e a satisfação do consumidor. A capacidade de identificar e segmentar essas áreas críticas é um diferencial estratégico que potencializa a gestão operacional, transformando dados brutos em inteligência acionável para o planejamento e a execução de intervenções.
Os resultados práticos demonstram que a aplicação da ciência de dados na gestão operacional da distribuição de energia não se limita à melhoria da precisão das previsões de demanda, mas gera impactos tangíveis e relevantes para a operação. A diferença de 1,7% no MAE entre a regressão linear múltipla e as redes neurais recorrentes, embora pareça pequena em termos percentuais, traduz-se em ganhos operacionais significativos. Por exemplo, a redução do erro nas previsões de demanda permite um planejamento mais eficiente do deslocamento das equipes de campo, evitando deslocamentos desnecessários e diminuindo o tempo de resposta às ocorrências.
Estimativas internas da distribuidora indicam que essa melhoria na precisão das previsões pode representar uma economia de dezenas de horas de deslocamento por mês. Essa otimização resulta em uma redução considerável dos custos associados ao uso de veículos e à mobilização de recursos humanos, liberando-os para outras atividades estratégicas ou para atender a ocorrências imprevistas com maior agilidade. Tais ganhos de eficiência são cruciais para a sustentabilidade financeira e operacional da empresa, permitindo que os investimentos sejam direcionados para a modernização da infraestrutura e a melhoria contínua dos serviços.
Outro aspecto relevante dos achados é o impacto regulatório. A Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL) estabelece limites rigorosos para os indicadores de continuidade do fornecimento, e o não cumprimento desses padrões pode resultar em multas e penalidades financeiras significativas para as distribuidoras. Ao melhorar a acurácia das previsões e antecipar cenários críticos, a empresa reduz a probabilidade de ultrapassar esses limites regulatórios. Isso não apenas gera uma economia direta com multas, mas também fortalece a credibilidade da distribuidora junto aos órgãos reguladores e, consequentemente, junto aos consumidores, consolidando sua reputação no mercado.
A identificação de padrões de falhas associados a variáveis ambientais, como a precipitação, permite que a distribuidora adote medidas preventivas em períodos de maior risco, reforçando a confiabilidade do sistema elétrico. A otimização da alocação de equipes de campo, por sua vez, contribui para reduzir custos operacionais e aumentar a satisfação dos consumidores, que percebem um menor tempo de interrupção e uma maior qualidade no serviço prestado. Esses resultados, em conjunto, evidenciam que o uso da ciência de dados vai além da melhoria estatística dos modelos, traduzindo-se em ganhos concretos de eficiência, sustentabilidade e competitividade para a operação da distribuidora.
Em síntese, a pesquisa demonstrou que a aplicação da ciência de dados, por meio de algoritmos preditivos e painéis de Business Intelligence, é uma estratégia eficaz para potencializar a gestão operacional na distribuição de energia elétrica. A maior precisão das redes neurais recorrentes na previsão de demanda, a relevância da precipitação como fator de interrupções, a consolidação de indicadores operacionais em BI e a identificação de áreas críticas por clustering, contribuem para a otimização do despacho de equipes, a previsão de demandas e o monitoramento em tempo real. Esses achados promovem decisões mais ágeis e sustentáveis, alinhando-se diretamente ao objetivo do estudo de modernizar o setor, reduzir custos e aumentar a confiabilidade do fornecimento de energia.
4. Conclusão
O presente estudo analisou como a ciência de dados pode potencializar a gestão operacional na distribuição de energia elétrica, por meio da aplicação de algoritmos preditivos e painéis de Business Intelligence, visando otimizar o despacho de equipes, prever demandas e monitorar indicadores em tempo real para decisões mais ágeis e sustentáveis. Verificou-se que as redes neurais recorrentes demonstraram maior precisão na previsão de demanda, com um erro médio absoluto de 3,4%, superando a regressão linear múltipla. Observou-se também que a precipitação foi um fator relevante para o aumento de interrupções, com chuvas intensas associadas a um incremento de 15% na frequência de falhas. A integração de indicadores operacionais, como DIC e FIC, em painéis de Business Intelligence, possibilitou a simulação de cenários e a tomada de decisões proativas. Adicionalmente, a aplicação de técnicas de clustering permitiu a identificação de áreas críticas (centrais, periféricas e industriais), otimizando a alocação de recursos e a priorização de ações de manutenção preventiva.
A principal contribuição deste trabalho reside na demonstração de que a adoção de métodos de ciência de dados moderniza significativamente o setor elétrico, gerando impactos tangíveis na operação. A otimização das previsões de demanda e a identificação de padrões de falhas resultam em uma redução do tempo de resposta a ocorrências e em maior eficiência na alocação de equipes, o que se traduz em economia de custos operacionais e melhoria da satisfação dos consumidores. Além disso, a capacidade de antecipar cenários críticos e planejar ações preventivas fortalece a resiliência do sistema elétrico e contribui para a conformidade com os limites regulatórios da ANEEL, evitando multas e consolidando a credibilidade da distribuidora. Assim, a ciência de dados oferece subsídios robustos para uma gestão energética mais ágil, sustentável e confiável.
Referências Bibliográficas
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Artigo oriundo de Trabalho de Conclusão de Curso da Especialização em Data Science e Analytics do MBA USP/Esalq
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