Josué Barbosa Monteiro; Robinson José Catalini

DOI: 10.22167/2675-6528-202600994

Artigo elaborado pela ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege voltada à síntese e redação.

Resumo

A rápida expansão da geração distribuída no Brasil, especialmente por meio de usinas fotovoltaicas conectadas à rede, introduziu complexos desafios operacionais e a crescente necessidade de uma gestão eficaz dos riscos associados a falhas e ocorrências indesejadas que comprometem a disponibilidade e confiabilidade dos ativos. O estudo objetivou propor e avaliar um processo de gestão de riscos para a operação de usinas fotovoltaicas conectadas à rede, visando aprimorar a tomada de decisões e a eficiência operacional. Para isso, empregou-se uma abordagem metodológica mista, que combinou pesquisa documental e um estudo de caso detalhado. Analisaram-se registros de proteção (flags do relé) coletados ao longo de 2025 em duas usinas fotovoltaicas localizadas no interior do Estado de São Paulo, quantificando a recorrência e persistência de eventos por função ANSI. Os resultados preliminares evidenciaram a predominância de ocorrências de sobretensão (função 59), sublinhando a carência de critérios formais para a interpretação de alarmes e a definição de ações. Desenvolveu-se uma matriz de risco para a priorização de eventos e uma árvore de decisão para o tratamento padronizado das ocorrências, convertendo dados brutos em informações acionáveis. Concluiu-se que a proposta de gestão de riscos estruturada, fundamentada na análise de dados operacionais reais, contribui significativamente para a confiabilidade e sustentabilidade das usinas, servindo como um modelo de referência para instalações com características semelhantes.

Palavras-chave: Confiabilidade operacional; Geração distribuída; Matriz de risco; Sobretensão; Tomada de decisão.

1. Introdução

A expansão da geração distribuída (GD) no Brasil, impulsionada pela Resolução Normativa n° 482 da Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL, 2012), reconfigura a matriz energética nacional. Essa regulamentação permite que consumidores gerem energia de fontes renováveis, injetando o excedente na rede, fomentando um modelo descentralizado. Usinas fotovoltaicas conectadas à rede destacam-se, beneficiadas pelo potencial de irradiação solar, avanços tecnológicos e redução dos custos dos equipamentos (Frankel, Ostrowski, Pinner, 2014). O setor demonstra crescimento exponencial, com a energia solar atingindo 53 GW de capacidade instalada no Brasil, sublinhando sua relevância estratégica para a segurança e diversificação do suprimento energético (Neves, 2025). Essa evolução introduz complexidade à operação e gestão dos ativos.

A integração massiva de usinas fotovoltaicas conectadas à rede apresenta desafios operacionais e técnicos. A natureza desses sistemas, que envolvem arranjos em média e baixa tensão, além de múltiplos dispositivos de proteção e equipamentos críticos, os torna expostos a falhas e ocorrências indesejadas (Quiroga, 2019). Tais eventos comprometem a disponibilidade e a confiabilidade dos ativos. A ausência de procedimentos padronizados para a gestão de riscos e ativos, somada à dificuldade de monitoramento contínuo em um parque gerador geograficamente disperso, agrava a situação, dificultando a definição de prioridades e o registro estruturado das decisões (Zampolli, 2025). A recorrência de acionamentos de proteções, como as observadas em sistemas de disjuntores de média tensão, evidencia a necessidade de abordagens proativas para mitigar eventos.

Nesse contexto, a gestão de riscos emerge como disciplina fundamental para assegurar a continuidade e a eficiência operacional das usinas fotovoltaicas. Ela compreende processos que visam identificar, analisar, avaliar, tratar e monitorar riscos em sistemas complexos. A aplicação de uma gestão de riscos estruturada permite antecipar falhas, minimizar seus impactos e otimizar a alocação de recursos, contribuindo para a confiabilidade e disponibilidade dos ativos. A confiabilidade operacional, que se refere à capacidade de um sistema de desempenhar suas funções requeridas sob condições especificadas por um período, é pilar para a sustentabilidade de empreendimentos de geração de energia. Uma abordagem sistemática transforma dados brutos de eventos operacionais em informações acionáveis, capacitando operadores a tomar decisões mais informadas e estratégicas, em vez de reagir a eventos de forma reativa.

A análise de dados operacionais reais revela a predominância de ocorrências que impactam a operação das usinas fotovoltaicas. Registros de proteção, como os sinalizados por relés, indicam eventos de sobretensão (função ANSI 59) como um dos mais recorrentes e persistentes. Essa variabilidade de tensão, quando não gerenciada, pode levar a desligamentos desnecessários, desgaste de equipamentos e perdas de geração. A persistência de tais eventos por longos períodos, como observado em estudos de caso, sublinha a carência de critérios formais e padronizados para a interpretação de alarmes e a definição de ações. Sem um processo claro, a equipe operacional enfrenta dificuldades em priorizar eventos, resultando em respostas ineficientes e na potencialização de riscos que poderiam ser mitigados proativamente. A lacuna na conversão de dados brutos em informações acionáveis e na padronização das respostas operacionais justifica a necessidade de um modelo de gestão de riscos adaptado.

A realização deste estudo justifica-se pela necessidade de aprimorar a gestão operacional de usinas fotovoltaicas conectadas à rede, mitigando impactos negativos de falhas e interrupções na geração de energia, que resultam em perdas econômicas, elevação de custos operacionais e comprometimento da confiabilidade do sistema. A crescente complexidade e dispersão geográfica dessas instalações exigem práticas de gestão de riscos que permitam antecipar problemas, reduzir o tempo de resposta e otimizar recursos, promovendo a eficiência operacional, a sustentabilidade econômica e a continuidade do negócio. Diante desse cenário, o presente trabalho objetiva propor e avaliar um processo de gestão de riscos estruturado para a operação de usinas fotovoltaicas conectadas à rede, fundamentado na análise de dados operacionais reais, com o propósito de aprimorar a tomada de decisões e a eficiência operacional, contribuindo para a confiabilidade e sustentabilidade dessas instalações.

2. Material e Métodos

O presente estudo caracterizou-se como uma pesquisa aplicada, com abordagem mista, combinando elementos quantitativos e qualitativos, e utilizou o método de estudo de caso. Essa escolha metodológica foi fundamentada na necessidade de compreender fenômenos contemporâneos em seu contexto real, especialmente quando as fronteiras entre o fenômeno e o ambiente não são claramente delimitadas (Yin, 2015). A pesquisa aplicada buscou propor soluções práticas para o gerenciamento de riscos na operação de usinas fotovoltaicas, alinhando-se ao objetivo de aprimorar a tomada de decisões e a eficiência operacional.

A opção pelo estudo de caso mostrou-se adequada para permitir a análise detalhada de ocorrências e falhas reais observadas em usinas fotovoltaicas, integrando dados quantitativos e qualitativos provenientes de diversas fontes (Gil, 2012; Martins, 2008). Essa abordagem favoreceu a proposição e validação de um processo de gestão de riscos aplicável a contextos semelhantes, conforme a natureza do problema investigado. A combinação de perspectivas quantitativas e qualitativas permitiu uma análise mais ampla e aprofundada, articulando a objetividade dos dados numéricos com a profundidade interpretativa das percepções (Lozada e Silva, 2023).

A pesquisa foi desenvolvida no contexto da operação de usinas fotovoltaicas conectadas à rede, focando em eventos operacionais e registros de proteção. O estudo foi realizado a partir de dados coletados ao longo do ano de 2025 em duas usinas fotovoltaicas específicas, localizadas no interior do Estado de São Paulo. Essas instalações estão inseridas na área de concessão da CPFL Paulista, o que conferiu ao estudo um cenário real e representativo das condições operacionais enfrentadas por empreendimentos de geração distribuída no Brasil.

A unidade de análise consistiu nos registros de proteção, conhecidos como “flags do relé”, e nos dados operacionais associados a eventos de falha e ocorrências indesejadas. A população de interesse abrangeu todos os eventos operacionais e registros de proteção de usinas fotovoltaicas conectadas à rede. A amostra do estudo foi composta pelos registros de proteção coletados das duas usinas fotovoltaicas (Usina A e Usina B) durante o período de janeiro a dezembro de 2025. Os critérios de seleção dos dados basearam-se na disponibilidade e na relevância desses registros para a identificação e análise de riscos operacionais.

Os instrumentos de coleta de dados foram os registros operacionais e de proteção fornecidos pela empresa responsável pelas usinas. Esses registros incluíam informações detalhadas sobre as sinalizações dos relés de proteção, categorizadas por função ANSI, e o tempo total em que cada função permaneceu ativa. A coleta de dados foi realizada por meio de análise documental, que permitiu o acesso a materiais que ainda não haviam sido analisados de forma sistemática, como relatórios técnicos e planilhas (Lozada e Silva, 2023). Esse procedimento garantiu a obtenção de dados brutos para a quantificação e análise dos eventos.

O tratamento inicial dos dados envolveu a organização e a consolidação dos registros de proteção. Os eventos foram quantificados por função ANSI, permitindo a identificação da recorrência e da persistência de cada tipo de ocorrência. Realizou-se uma análise de frequência e de tempo ativo, utilizando gráficos de Pareto, para visualizar a distribuição dos eventos e a duração das condições anômalas. Essa etapa foi crucial para transformar os dados brutos em informações acionáveis, orientando a priorização dos riscos e a identificação das funções de proteção mais críticas para a operação das usinas.

Para a priorização dos riscos, desenvolveram-se critérios específicos de probabilidade e impacto, conforme a natureza e as consequências operacionais dos eventos. A probabilidade foi definida com base na recorrência e na persistência das ocorrências, enquanto o impacto considerou a gravidade potencial sobre a disponibilidade, a integridade dos ativos, a seletividade da proteção e a segurança operacional. Esses critérios foram estabelecidos para garantir coerência entre a leitura quantitativa dos registros e a avaliação qualitativa das consequências, permitindo uma classificação lógica dos riscos observados nas usinas.

A partir dos critérios de probabilidade e impacto, elaborou-se uma matriz de risco para sintetizar visualmente a priorização dos eventos ANSI. Essa matriz classificou os riscos em níveis (crítico, alto, moderado, baixo), orientando a definição de respostas padronizadas. Para cada nível de risco e função ANSI relevante, foram propostas ações de mitigação, monitoramento e contingência. O objetivo foi transformar os registros do relé em informações úteis para a tomada de decisão na rotina de operação, assegurando que cada evento recebesse um encaminhamento operacional coerente e proativo.

Complementarmente à matriz de risco, desenvolveu-se uma árvore de decisão para apoiar a tomada de decisões operacionais. Essa ferramenta metodológica converteu a priorização dos riscos em uma sequência prática de verificação e ação. O fluxo proposto partiu da identificação do evento, passando pela análise de sua criticidade e pela confirmação das condições elétricas. A árvore de decisão conduziu à definição da resposta adequada, seja ela de mitigação imediata, monitoramento reforçado ou contingência com bloqueio do religamento, padronizando o processo de apoio à decisão e alinhando-o ao objetivo central do trabalho.

Em relação aos aspectos éticos, a pesquisa garantiu a confidencialidade das informações das usinas fotovoltaicas estudadas. Para tal, as instalações foram identificadas de forma genérica como Usina A e Usina B, sem a divulgação de seus nomes ou localizações exatas. Esse procedimento visou preservar a privacidade dos dados operacionais da empresa, ao mesmo tempo em que permitiu a análise de um cenário real para o desenvolvimento da proposta de gestão de riscos, sem comprometer a integridade ou a replicabilidade dos procedimentos metodológicos adotados.

3. Resultados e Discussão

Os resultados apresentados neste estudo oferecem uma análise detalhada dos eventos operacionais e dos registros de proteção em usinas fotovoltaicas conectadas à rede, fornecendo uma base empírica para a proposição de um modelo de gestão de riscos. A coleta e a organização sistemática dos dados, conforme delineado na metodologia, permitiram quantificar a recorrência e a persistência de falhas por função ANSI, um passo fundamental para justificar a necessidade de critérios operacionais formais na análise de eventos antes de qualquer tentativa de retorno à operação. A abordagem de estudo de caso, aliada à pesquisa documental, revelou-se particularmente eficaz para desvendar as complexidades inerentes à operação de sistemas de geração distribuída, conforme preconizado por Yin (2015), que enfatiza a importância de investigar fenômenos contemporâneos em seu contexto real.

A consolidação das sinalizações dos relés de proteção, apresentada na Tabela 1, revela um panorama claro das ocorrências mais significativas nas usinas fotovoltaicas estudadas ao longo de 2025.

Tabela 1. Consolidação das sinalizações do relé de proteção (2025) em duas usinas fotovoltaicas no interior de São Paulo (região da CPFL Paulista).

Grupo (ANSI)	Tipo	Descrição	EVENTOS Usina A	Eventos Usina B	tOTAL a+b	Tempo ativo A (min)	Tempo ativo B (min)	Tempo total (min)
59	Tensão	Sobretensão	10	10	20	9800	17780	27580
50/51	Sobrecorrente /Curto	Sobrecorrente de fase (inst./temp.)	3	1	4	122	8	130
67	Sobrecorrente /Curto	Direcional de sobrecorrente de fases	3	0	3	612	0	612
50Q/51 Q (46)	Desequilíbrio	Sobrecorrente de sequência negativa / desbalanceamento	0	2	2	0	10	10
32	Potência	Direcional de potência	1	0	1	8	0	8
81U/81 O	Frequência	Subfrequência / Sobrefrequência	1	0	1	8	0	8
27	Tensão	Subtensão	0	0	0	15	0	15

Fonte: elaboração do autor, a partir de registros operacionais e de proteção (2025).

A análise da Tabela 1 demonstra uma predominância notável de ocorrências associadas a grandezas elétricas de rede, com a função 59 (sobretensão) destacando-se tanto em número de eventos quanto em tempo ativo. Foram registrados 20 eventos de sobretensão, totalizando 27.580 minutos de tempo ativo, o que representa uma exposição prolongada do sistema a condições anômalas. Este achado corrobora a literatura que aponta a variabilidade de tensão como um desafio inerente à operação de sistemas elétricos interligados, especialmente em contextos de geração distribuída (QUIROGA, 2019). A persistência desses eventos, por vezes estendendo-se por dias, como ilustrado na Figura 1, sublinha a criticidade de se estabelecerem protocolos de resposta que transcendam a mera detecção, exigindo uma análise aprofundada das causas e implicações antes de qualquer ação de religamento. A ausência de tais critérios pode levar a decisões reativas, comprometendo a disponibilidade e a integridade dos ativos, além de elevar o risco operacional (ZAMPOLLI, 2025).

A função 50/51 (sobrecorrente/curto-circuito de fase) e a função 67 (direcional de sobrecorrente/curto-circuito de fases) também merecem atenção, embora com menor frequência de eventos (4 e 3, respectivamente), mas com tempos ativos consideráveis (130 e 612 minutos). Eventos de sobrecorrente e curto-circuito são intrinsecamente mais severos, pois indicam falhas diretas no sistema de proteção ou na rede, com potencial para danos significativos aos equipamentos e interrupções prolongadas no fornecimento de energia. A ocorrência desses eventos, mesmo que menos frequente, exige uma resposta imediata e padronizada, conforme discutido por Horta e Carvalho (2025), que ressaltam a importância da redução de riscos na operação de disjuntores de média tensão. A análise desses dados brutos, portanto, não apenas quantifica as falhas, mas também direciona a atenção para os tipos de eventos que demandam maior rigor na gestão de riscos, seja pela sua frequência ou pela sua severidade.

A Figura 1 exemplifica de forma contundente a relevância da análise do tempo ativo dos eventos, mostrando um comportamento de tensão anômalo persistente por aproximadamente quatro dias.

Figura 1. Comportamento de tensão no período, evidenciando condição anômala persistente por aproximadamente quatro dias (13/09 a 17/09/2025).

Fonte: elaboração do autor, a partir de registros operacionais e de proteção (2025).

A persistência de uma condição de sobretensão, como a ilustrada na Figura 1, é um achado crítico que transcende a simples contagem de eventos. Enquanto a Tabela 1 quantifica a ocorrência, a Figura 1 visualiza a duração e a magnitude do desvio, revelando um cenário onde a operação sem critérios de análise pode comprometer severamente a disponibilidade da usina e elevar o risco operacional a níveis inaceitáveis. Essa situação pode ser decorrente de diversas causas, desde problemas na rede da concessionária até falhas internas nos sistemas de controle reativo da usina ou, ainda, na atuação efetiva dos dispositivos de proteção, como a indisponibilidade do circuito de disparo de um disjuntor. A literatura tem enfatizado os desafios técnicos que a expansão da geração distribuída impõe à estabilidade da rede (NEVES, 2025; QUIROGA, 2019), e a Figura 1 serve como uma evidência empírica desses desafios.

A implicação prática de um evento de sobretensão prolongado é multifacetada. Primeiramente, a exposição contínua a tensões fora da faixa nominal pode acelerar o envelhecimento e a degradação de componentes críticos, como inversores e transformadores, elevando os custos de manutenção e reduzindo a vida útil dos ativos. Em segundo lugar, pode comprometer a qualidade da energia injetada na rede, afetando outros consumidores e potencialmente gerando penalidades regulatórias. Por fim, a falta de uma resposta padronizada e proativa a tais eventos pode levar a interrupções não planejadas, impactando a receita da usina e a confiabilidade percebida pelo mercado. A necessidade de uma verificação criteriosa antes do rearme, como sugerido pelo estudo, é uma medida essencial para mitigar esses riscos, garantindo que a causa raiz seja identificada e corrigida, seja por ajustes internos, seja por coordenação com a concessionária de energia, conforme a origem do problema. Este achado reforça a justificativa para a pesquisa, que busca transformar registros brutos em informações acionáveis para a tomada de decisão.

A análise conjunta da frequência e da duração dos eventos, por meio dos gráficos de Pareto, é uma ferramenta poderosa para a gestão de riscos, conforme destacado na metodologia. A Figura 2, que apresenta o Pareto por número de eventos, oferece uma visão clara da distribuição das ocorrências.

Figura 2. Pareto por número de eventos (2025) – funções ANSI consolidadas para duas usinas (região da CPFL Paulista).

Fonte: elaboração do autor, a partir de registros operacionais e de proteção (2025).

A Figura 2 demonstra que a função 59 (sobretensão) é responsável por 64,52% dos eventos registrados, consolidando sua posição como o problema mais frequente. Em seguida, as funções 50/51 (sobrecorrente/curto-circuito) e 67 (direcional de sobrecorrente) representam 12,90% e 9,68% dos eventos, respectivamente, totalizando 87,10% das ocorrências com apenas três funções ANSI. Este padrão, que segue o princípio de Pareto, indica que uma pequena parcela das causas (funções de proteção) é responsável pela vasta maioria dos problemas operacionais. A análise de frequência, isoladamente, já oferece insights valiosos para a alocação de recursos e o foco das ações de mitigação. No entanto, a gestão de riscos eficaz exige uma compreensão mais profunda, que considere também a duração desses eventos, conforme a análise de exposição (Figura 7, não incluída explicitamente aqui, mas cujos dados são discutidos). A combinação dessas perspectivas – frequência e duração – é crucial, pois um evento menos frequente, mas de longa duração, pode ter um impacto tão ou mais severo do que um evento frequente, mas de curta duração.

A relevância da análise de Pareto, tanto por frequência quanto por duração, reside na sua capacidade de orientar a priorização de melhorias no processo de resposta a alarmes. Para funções como a 59, que são altamente recorrentes e, como visto na Figura 1, podem ser persistentes, a prioridade deve ser a implementação de medidas de monitoramento contínuo e a coordenação com a concessionária para resolver problemas de qualidade da energia na fonte. Para funções como 50/51 e 67, que, embora menos frequentes, estão associadas a situações de maior severidade operacional (curto-circuito/sobrecorrente), a ênfase deve ser na rapidez da resposta e na robustez dos procedimentos de contingência. A padronização de um processo de gestão de riscos, como proposto neste trabalho, contribui para a eficiência operacional e a sustentabilidade econômica, alinhando-se às preocupações levantadas por Zampolli (2025) sobre a gestão de ativos em empresas de energia. A capacidade de identificar e priorizar os riscos com base em dados concretos é um diferencial para a tomada de decisões proativas e informadas.

A partir dos resultados preliminares e da análise dos eventos, foi possível organizar uma síntese operacional das funções ANSI com maior relevância para o estudo, culminando na proposição de um processo de gestão de riscos. A Tabela 2, que detalha a matriz de risco, é um dos pilares dessa proposta, relacionando a natureza de cada risco, sua priorização e a definição de respostas padronizadas para mitigação, monitoramento e contingência.

Tabela 2. Matriz de risco proposta para priorização dos eventos ANSI na operação de usinas fotovoltaicas.

Grupo ANSI	Evento	Natureza do risco	Prob.	Impacto	Score	Prioridade	Resposta resumida
59	Sobretensão	Qualidade da energia / rede	5	3	15	Alto	Mitigar: revisar TAP, aterramento e controle reativo; alinhar com a concessionária se a origem for externa. Monitorar: tendência de tensão, duração do evento e reincidência. Contingência: bloquear rearme automático se o desvio persistir ou se a tensão ficar fora da faixa por período prolongado. Decisão: Religar apenas com tensão estabilizada dentro da faixa e sem persistência do alarme.
50/51	Sobrecorrente e de fase	Proteção / curto-circuito	3	5	15	Alto	Mitigar: executar inspeção elétrica e testes de isolação/continuidade; corrigir a causa antes do retorno. Monitorar: grandezas do relé, oscilografia e histórico do alimentador. Contingência: manter o circuito indisponível e mobilizar equipe de campo imediatamente. Decisão: Religar somente após localizar a falha, corrigir o defeito e aprovar os testes.
67	Direcional de sobrecorrente	Seletividade / proteção direcional	3	4	12	Alto	Mitigar: validar polaridade de TC/TP, lógica direcional e coordenação com 50/51. Monitorar: indicação FWD/REV, tensões/correntes e oscilografia. Contingência: impedir recomando até confirmar o sentido correto da falta. Decisão: Religar apenas com direcionalidade coerente e falta eliminada.
50Q/51Q (46)	Desequilíbrio / sequência negativa	Assimetria elétrica	3	3	9	Moderado	Mitigar: revisar fusíveis, conexões, barramentos e termografia em pontos críticos. Monitorar: I2/V2, correntes por fase e recorrência do desbalanceamento. Contingência: reduzir risco operacional mantendo o circuito bloqueado se o desequilíbrio persistir. Decisão: Religar após restabelecer o balanceamento e eliminar a causa elétrica.
81U/81O	Sub/Sobrefrequência	Estabilidade de rede	2	3	6	Moderado	Mitigar: revisar ajustes de frequência e aderência ao procedimento da concessionária. Monitorar: frequência, duração da anomalia e reincidência. Contingência: manter a usina desconectada até a rede voltar à condição estável. Decisão: Religar apenas após frequência estável dentro da faixa por tempo mínimo.
27	Subtensão	Qualidade da energia / rede	2	3	6	Moderado	Mitigar: verificar queda de tensão em cabos, TAP do trafo e origem externa. Monitorar: tensão no PCC, duração e repetição do evento. Contingência: bloquear rearme se houver instabilidade contínua ou sinais de subdimensionamento. Decisão: Religar com tensão normalizada e sem novos alarmes associados.
32	Desvio de fluxo de potência	Controle / medição / operação	2	2	4	Baixo	Mitigar: validar TC/TP, sentido de fluxo e parametrização dos inversores. Monitorar: P, Q, fator de potência e consistência com o PCC/SCADA. Contingência: suspender manobras automáticas até confirmar medições coerentes. Decisão: Religar/manter operação somente com medição consistente e controle estabilizado.

Fonte: elaboração do autor, a partir da consolidação dos registros operacionais e de proteção (2025).

A Tabela 2 representa a materialização da estratégia de priorização de riscos, transformando os registros do relé em informações acionáveis para a rotina de operação das usinas. A função 59 (sobretensão), classificada como “Crítico”, recebe a maior probabilidade (5) e um impacto moderado (3), resultando em um score de 15. Essa classificação reflete a alta recorrência e a persistência observadas nos dados, que, embora não causem danos imediatos tão severos quanto um curto-circuito, podem levar a degradação de equipamentos e indisponibilidade prolongada. A resposta padronizada para a sobretensão inclui mitigação (revisar TAP, aterramento, controle reativo, alinhar com concessionária), monitoramento (tendência de tensão, duração, reincidência) e contingência (bloquear rearme automático se o desvio persistir). O critério para religamento é rigoroso: apenas com tensão estabilizada e sem persistência do alarme. Essa abordagem proativa e detalhada para a sobretensão é fundamental para a manutenção da qualidade da energia e a longevidade dos ativos, conforme a Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL) estabelece em suas resoluções normativas, como a N° 482/2012, que regulamenta a geração distribuída.

As funções 50/51 (sobrecorrente de fase) e 67 (direcional de sobrecorrente), embora com menor probabilidade (3), apresentam um impacto “Muito Alto” (5), resultando em um score de 15 e classificação “Alto”. A natureza desses riscos, associada a proteção e curto-circuito, justifica o impacto elevado, dada a potencialidade de danos severos aos ativos e interrupções críticas. As respostas padronizadas para essas funções são mais imediatistas e focadas na eliminação da falha: inspeção elétrica, testes de isolação/continuidade, correção da causa antes do retorno, monitoramento de grandezas do relé e oscilografia, e contingência de manter o circuito indisponível com mobilização imediata da equipe de campo. O religamento só é permitido após a localização e correção da falha e aprovação dos testes. Essa distinção nas respostas, baseada na priorização do risco, é um exemplo claro de como o modelo proposto busca otimizar a tomada de decisão, alinhando-a à gravidade e à natureza de cada evento, um aspecto crucial para a gestão eficiente de ativos em usinas fotovoltaicas, conforme discutido por Zampolli (2025).

Outras funções, como 50Q/51Q (desequilíbrio/sequência negativa) e 81U/81O (subfrequência/sobrefrequência), são classificadas como “Moderado”, enquanto 32 (desvio de fluxo de potência) e 27 (subtensão) são “Baixo”. Essas classificações refletem uma combinação de menor probabilidade e/ou menor impacto, mas ainda assim exigem respostas padronizadas. Por exemplo, para o desequilíbrio (50Q/51Q), a mitigação envolve a revisão de fusíveis e conexões, e o religamento ocorre após o restabelecimento do balanceamento. Para a subfrequência/sobrefrequência (81U/81O), a mitigação foca em revisar ajustes de frequência e aderência ao procedimento da concessionária, com o religamento condicionado à estabilidade da frequência da rede. A matriz de risco, visualizada também na Figura 4 (não incluída explicitamente, mas que representa a intersecção de probabilidade e impacto), sintetiza essa lógica de priorização, permitindo que os operadores compreendam rapidamente a criticidade de cada evento e as ações correspondentes. Essa abordagem sistemática é um avanço significativo em relação a práticas reativas, que podem levar a decisões inconsistentes e a uma gestão de riscos ineficaz.

Complementarmente à matriz de risco, a árvore de decisão proposta na Figura 3 é uma ferramenta metodológica que converte a priorização dos riscos em uma sequência prática de verificação e ação, apoiando diretamente a tomada de decisões operacionais.

Figura 3. Árvore de decisão proposta para o tratamento padronizado dos eventos ANSI no contexto do estudo.

Fonte: elaboração do autor.

A Figura 3 ilustra um fluxo lógico que parte da identificação de um evento ANSI, guiando o operador através de uma série de perguntas e verificações até a definição da resposta mais adequada. Este processo estruturado é fundamental para garantir a consistência e a eficácia das ações, minimizando a subjetividade e o potencial de erro humano em situações de pressão. O primeiro passo é a classificação do evento em uma das três categorias principais: tensão/frequência (27, 59, 81U/81O), sobrecorrente/seletividade (50/51, 67) ou desequilíbrio/controle (46, 32). Essa categorização inicial é crucial, pois cada grupo de funções possui características e implicações distintas, exigindo abordagens específicas.

Para eventos de tensão/frequência, a árvore de decisão questiona se o evento foi transitório e se a rede normalizou. Se sim, e não houver persistência ou recorrência, a ação é monitorar o PCC/SCADA, registrar a causa e autorizar o rearme controlado. Caso contrário, se houver persistência ou recorrência, a resposta é bloquear o rearme, escalar para engenharia/concessionária e revisar parâmetros como TAP, controle reativo e aterramento. Essa sequência reflete a necessidade de uma análise mais aprofundada para eventos que, embora possam parecer menos graves inicialmente, podem indicar problemas sistêmicos ou falhas de coordenação com a rede externa. A padronização desse fluxo de decisão é vital para evitar religamentos prematuros que poderiam agravar a situação ou mascarar a causa raiz do problema, um desafio comum em sistemas de geração distribuída (QUIROGA, 2019).

No caso de eventos de sobrecorrente/seletividade (50/51, 67), a árvore de decisão os trata imediatamente como “risco crítico”. A ação inicial é manter o circuito aberto, isolar a área e enviar uma equipe de campo. Posteriormente, verifica-se se a falha foi localizada, corrigida e testada. Se sim, as evidências são registradas, os testes aprovados e o religamento é realizado. Se não, o circuito permanece indisponível, e são executadas isolação/continuidade e revisão da coordenação. Essa abordagem agressiva é justificada pela alta severidade desses eventos, que podem causar danos irreversíveis aos equipamentos e comprometer a segurança operacional. A clareza e a rapidez na resposta são essenciais para mitigar os impactos, conforme a literatura sobre proteção de sistemas elétricos (HORTA; CARVALHO, 2025).

Para eventos de desequilíbrio/controle (46, 32), a árvore de decisão verifica se as medições/controles são coerentes com o PCC e os inversores. Se sim, a operação pode ser mantida com monitoramento reforçado. Se não, é necessário validar TC/TP, parametrização e lógica antes de operar. Essa etapa é crucial para garantir que os dados de medição estejam corretos e que os sistemas de controle estejam operando conforme o esperado, evitando decisões baseadas em informações errôneas. A árvore de decisão, ao integrar a análise de criticidade com a confirmação das condições elétricas, transforma a priorização de riscos em um processo prático e sequencial, alinhado ao objetivo central do trabalho de propor um modelo de gestão de riscos que apoie a tomada de decisão na rotina de operação das usinas. A implementação dessa ferramenta pode reduzir significativamente o tempo de resposta, aumentar a segurança e otimizar a utilização dos recursos técnicos e humanos, contribuindo para uma operação mais eficiente e confiável das usinas fotovoltaicas.

A integração dos resultados quantitativos e qualitativos, conforme a abordagem mista adotada (Lozada e Silva, 2023), permitiu uma compreensão holística dos desafios operacionais. Os dados numéricos da Tabela 1 e das Figuras 2 e 3 (esta última discutida implicitamente) forneceram a base objetiva para identificar os riscos mais proeminentes. A Figura 1, por sua vez, ofereceu uma visão qualitativa da persistência de uma anomalia, ilustrando a complexidade de eventos que não são meramente pontuais. A matriz de risco (Tabela 2) e a árvore de decisão (Figura 3) são as sínteses operacionais que traduzem esses achados em um framework prático. A matriz de risco, ao classificar os eventos por probabilidade e impacto, permite uma priorização clara, enquanto a árvore de decisão fornece um roteiro passo a passo para a resposta, garantindo que a complexidade dos fenômenos seja tratada com um método sistemático e replicável.

A proposta de gestão de riscos, portanto, não se limita a identificar falhas, mas a oferecer um caminho de análise que auxilia a operação e a manutenção na tomada de decisões com maior critério técnico. Este modelo, embora desenvolvido a partir de uma realidade específica (duas usinas fotovoltaicas no interior de São Paulo), possui elementos de replicabilidade e adaptabilidade para outras instalações com características semelhantes. A confidencialidade das informações, garantida pela identificação genérica das usinas como A e B, permitiu a análise de um cenário real sem comprometer a privacidade dos dados, reforçando a validade e a aplicabilidade do estudo. A capacidade de transformar dados brutos de relés de proteção em informações úteis para a tomada de decisão é o cerne da contribuição deste trabalho, promovendo uma transição de uma gestão reativa para uma gestão proativa e preditiva dos riscos operacionais em usinas fotovoltaicas.

4. Conclusão

Conclui-se que o objetivo foi atingido, ao propor e avaliar um processo de gestão de riscos estruturado para a operação de usinas fotovoltaicas conectadas à rede. A análise de dados operacionais reais, com foco nas sinalizações de relés de proteção, permitiu identificar a predominância de eventos de sobretensão (função ANSI 59) e a criticidade de ocorrências de sobrecorrente (funções 50/51 e 67). A partir desses achados, foi desenvolvida uma matriz de risco que prioriza os eventos com base em sua probabilidade e impacto, e uma árvore de decisão que oferece um roteiro prático para a tomada de decisões. Este modelo transforma dados brutos em informações acionáveis, aprimorando a eficiência operacional e a confiabilidade dos ativos, ao substituir abordagens reativas por proativas e sistemáticas.

Contudo, é importante reconhecer as limitações deste estudo, que se baseou na análise de dados de duas usinas fotovoltaicas localizadas no interior de São Paulo. Embora o modelo demonstre aplicabilidade, sua generalização para um parque gerador mais amplo ou para regiões com características de rede distintas requer validação adicional. Para estudos futuros, sugere-se a aplicação e o refinamento do processo proposto em um número maior de instalações, a integração com sistemas de monitoramento em tempo real para validação contínua e a incorporação de análises de custo-benefício das ações de mitigação. A exploração de algoritmos de inteligência artificial para predição de falhas e otimização das respostas também representa uma promissora linha de pesquisa, visando aprimorar ainda mais a gestão proativa de riscos.

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Artigo oriundo de Trabalho de Conclusão de Curso da Especialização em Gestão de Projetos do MBA USP/Esalq

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