Aluno: Catarina Regueira Cruz
Resumo
O fornecimento contínuo de eletricidade é um pilar fundamental da sociedade. Interrupções, mesmo que breves, podem ter impactos significativos a nível operacional, económico e social. Com o aumento da complexidade das redes elétricas, torna-se cada vez mais crucial garantir a resiliência e fiabilidade das infraestruturas energéticas, nomeadamente das linhas aéreas de alta e média tensão. Em Portugal, a EDP Labelec tem um papel de destaque neste domínio, inspecionando anualmente mais de 23000 km de linhas de alta e média tensão. No entanto, o crescente volume de dados resultante das inspeções levanta novos desafios na identificação e priorização das linhas elétricas. Como os preditores disponíveis neste estudo estão agregados a nível municipal (e não por linha individual), a priorização será feita agrupando as linhas por município, em vez de analisá-las individualmente.
Este Trabalho Final de Mestrado apresenta um modelo de priorização baseado em dados de inspeções de linhas aéreas de alta e média tensão, desenvolvido no âmbito de um estágio curricular no departamento de Inspeções de Ativos da EDP Labelec. Recorrendo a dados de anomalias, o estudo combina modelos estatísticos clássicos como Regressão Linear, Árvore de Regressão e Regressão Logística com técnicas de aprendizagem automática, como Random Forest, Gradient Boosting Machines e Redes Neuronais, para estimar um índice de criticidade por município. Este índice reflete não só a frequência e gravidade das anomalias, ajustadas ao comprimento das linhas, como também integra fatores contextuais, tais como o consumo de eletricidade, densidade populacional, área abrangida pela Rede Natura 2000 e exposição costeira.
O ranking de criticidade resultante, por município, permite um planeamento mais estratégico das inspeções, ajudando a EDP Labelec a concentrar os seus recursos nas zonas de maior risco, melhorando a eficiência operacional e reduzindo custos. Ao promover inspeções mais eficazes e orientadas, esta abordagem contribui para uma gestão mais sustentável e robusta da infraestrutura energética.
Trabalho final de Mestrado