1. 10.1: Indicadores de Confiabilidade
1.1. Avaliar a confiabilidade da rede de distribuição
1.2. Caracterizam a frequência e a duração das interrupções
1.2.1. Durante um determinado período
1.2.2. Geralmente anos
1.3. São índices de desempenho ponderados
1.4. Enfatizam o desempenho dos circuitos de pior desempenho e o desempenho durante tempestades
1.5. Não são necessariamente bons indicadores do desempenho típico dos clientes
1.6. Principais índices
1.6.1. SAIFI
1.6.1.1. Índice de frequência de interrupção média do sistema
1.6.1.2. Normalmente, os clientes de uma concessionária têm em média entre uma e duas interrupções sustentadas por ano
1.6.2. SAIDI
1.6.2.1. Índice de frequência de duração média de interrupção do sistema
1.6.2.2. Quantifica a duração média total das interrupções
1.7. Outros índices
1.7.1. CAIDI
1.7.1.1. Índice de frequência média de duração de interrupção do cliente
1.7.1.2. Tempo de reparo "aparente" (da perspectiva dos clientes)
1.7.1.3. Costuma ser muito mais curto do que o tempo real de reparo
1.7.1.3.1. As concessionárias normalmente dividem os circuitos para reenergizar o maior número possível de clientes antes que as equipes consertem o dano real
1.7.2. ASAI
1.7.2.1. Índice médio de disponibilidade de serviço
1.7.2.2. Quantifica a disponibilidade
1.7.3. CEMI
1.7.3.1. Clientes experimentando múltiplas interrupções
1.7.3.2. Rastreia clientes com níveis específicos de confiabilidade
1.8. Fatores que influenciam a variação dos índices entre as concessionárias
1.8.1. Clima
1.8.2. Cobertura de árvores
1.8.3. Densidade de carga
1.8.4. Tensão de distribuição
1.8.5. Idade
1.8.6. Porcentagem subterrânea
1.8.7. Métodos de registro de interrupções
1.9. Índices baseados em carga
1.9.1. Avaliar de forma mais justa os clientes maiores
1.9.1.1. Clientes residenciais podem representar 80% da contagem de clientes de uma concessionária típica
1.9.1.2. Clientes residenciais podem ter apenas 40% da carga da concessionária
1.9.2. ASIFI
1.9.2.1. Índice de frequência média de interrupção do sistema
1.9.2.2. Equivalente a SAIFI, mas dimensionado por carga
1.9.3. ASIDI
1.9.3.1. Índice médio de duração de interrupção do sistema
1.9.3.2. Equivalente a SAIDI, mas dimensionado por carga
1.9.4. São difíceis de rastrear
1.9.4.1. Menos de 8% das concessionárias rastreiam ASIFI e ASIDI
1.9.4.2. Saber que a carga foi interrompida é mais difícil do que saber o número de clientes interrompidos
2. 10.2: Efeitos Climáticos
2.1. A maioria das concessionárias terá mais de 2 dias de eventos importantes
2.2. Grandes tempestades ou interrupções de eventos importantes
2.2.1. Normalmente excluídos de muitos dos dados de confiabilidade
2.2.1.1. Alteram significativamente os índices de duração
2.2.1.2. O desempenho de uma concessionária durante tempestades não representará necessariamente o verdadeiro desempenho do sistema de distribuição
2.2.2. Inclusão de tempestades nos dados
2.2.2.1. Introduz uma variação considerável de ano para ano nos resultados
2.2.2.2. Duração da interrupção (CAIDI) e tempo médio total de interrupção (SAIDI) são os que mais aumentam
2.3. Categorias comuns para classificação de tempestades
2.3.1. Método estatístico
2.3.1.1. Considerar 10% dos clientes afetados em uma área operacional
2.3.2. Definição baseada no clima
2.3.2.1. Definições comuns
2.3.2.1.1. Interrupções causadas por tempestades nomeadas pelo serviço meteorológico nacional
2.3.2.1.2. Interrupções causadas durante tempestades que levam a uma declaração de estado de emergência
2.4. Alguns reguladores não permitem a exclusão dos eventos nos dados
2.4.1. Do ponto de vista do cliente, uma interrupção sempre é um prejuízo
2.4.1.1. Perda de produção
2.4.1.2. Estoque estragado
2.4.1.3. Perda de produtividade
2.5. Compreender a variabilidade nos índices de confiabilidade de ano para ano
2.5.1. Incentivos e penalidades baseados em confiabilidade afetam diretamente o negócio de distribuição
2.5.2. Essencial para gerenciar o risco financeiro para uma concessionária de distribuição
2.6. Clima e confiabilidade
2.6.1. Clima varia consideravelmente de ano para ano
2.6.1.1. Afeta diretamente os índices de confiabilidade
2.6.2. Anos com muitos raios ou anos excessivamente quentes pioram os índices
2.7. Estatísticas do clima e estatísticas de interrupção
2.7.1. Quantificar o efeito do clima nas interrupções
2.7.2. Estatísticas meteorológicas
2.7.2.1. Raios, vento, temperatura e outras
2.7.2.2. Disponíveis nos serviços meteorológicos nacionais, bem como em grupos privados
2.7.2.3. Muitas estatísticas têm longos registros históricos
2.7.3. Correlações entre estatísticas meteorológicas e interrupções podem ajudar a quantificar as variações
2.7.3.1. Pode-se extrapolar o quanto os índices de confiabilidade podem variar usando dados meteorológicos históricos
3. 10.4: Topologias e Impacto nos Indicadores
3.1. Circuitos de Distribuição Radial
3.1.1. Clientes nas extremidades dos circuitos têm a confiabilidade mais baixa
3.1.2. Confiabilidade é analisada usando combinações em série de elementos individuais
3.1.2.1. Se qualquer componente em série entre a estação e o cliente falhar, o cliente perderá energia
3.1.3. Seccionalização e circuitos com elementos paralelos ou retroalimentação
3.1.3.1. Cálculos para estimar os índices de confiabilidade dos circuitos radiais tornam-se complexos
3.1.4. Programas de análise de confiabilidade
3.1.4.1. Modelam circuitos com entradas semelhantes a um programa de fluxo de carga
3.1.4.2. As características de chaves estão incluídas, bem como as taxas de faltas e de falhas de equipamentos
3.1.5. Taxas de faltas
3.1.5.1. Entradas mais difíceis de estimar com precisão
3.1.5.2. Variam amplamente com base nas condições locais e práticas de construção
3.2. Sistemas de Distribuição Paralela
3.2.1. Melhoram drasticamente a confiabilidade para os clientes
3.2.2. Analisar a confiabilidade desses sistemas interconectados é difícil
3.2.3. Várias técnicas analíticas estão disponíveis e algumas são bastante complicadas
3.2.3.1. Reduz a rede a uma combinação de vários elementos em série ou em paralelo
3.2.3.2. São encontradas as taxas de faltas e durações
3.2.4. Dependências entre faltas
3.2.4.1. Instalações compartilham espaço comum (dois circuitos em uma estrutura)
3.2.4.2. Fornecimentos separados contêm um ponto comum a montante
3.2.4.3. Faltas se agrupam durante as tempestades
3.2.4.4. Manutenção deve ser considerada
3.2.4.5. Faltas ocultas podem estar presentes
3.2.5. Faltas ocultas
3.2.5.1. Difíceis de rastrear
3.2.5.2. Redundância pode mascarar faltas
3.2.5.3. Equipamentos de proteção e equipamentos de diagnóstico que podem isolar ou identificar faltas
3.2.5.3.1. Especialmente úteis na redução de faltas ocultas
3.2.5.4. Estratégias que ajudam a reduzir a possibilidade de faltas sobrepostas
3.2.5.4.1. Espaço comum
3.2.5.4.2. Tempestades
3.2.5.4.3. Manutenção
3.2.5.4.4. Teste
3.2.5.4.5. Carregamentos
4. 10.6: Estratégias para Melhoria da Confiabilidade
4.1. Métodos para melhoria da confiabilidade
4.1.1. Reduzir faltas
4.1.1.1. Manutenção de árvores, cabos de árvores, para-raios
4.1.2. Encontrar e reparar faltas mais rapidamente
4.1.3. Limitar o número de clientes interrompidos
4.1.3.1. Mais fusíveis, religadores, seccionadores
4.1.4. Interromper os clientes apenas em faltas permanentes
4.1.4.1. Religadores em vez de fusíveis
4.1.4.2. Esquemas de preservação de fusíveis
4.2. Reduzir o número de faltas
4.2.1. Reduz interrupções de longa duração
4.2.2. Reduz interrupções momentâneas
4.2.3. Reduz o número de quedas de tensão
4.2.4. Torna o sistema mais seguro para os trabalhadores e a para população
4.2.5. Investigações no local de falhas específicas podem ajudar a reduzir as falhas subsequentes
4.2.6. Falhas tendem a se repetir nos mesmos locais e seguir padrões
4.2.7. A institucionalização das práticas de redução de faltas é a melhor maneira de reduzir as faltas ao longo do tempo
4.2.8. Opções para programas de redução de faltas
4.2.8.1. Manutenção e Inspeções
4.2.8.1.1. Para muitas concessionárias, a melhor manutenção é a manutenção de árvores
4.2.8.1.2. Chaves, religadores e reguladores cheios de óleo precisam apenas de manutenção ocasional
4.2.8.1.3. A maior parte da manutenção envolve a identificação de equipamentos antigos e com defeito e direcioná-los para substituição
4.2.8.1.4. Tempestades geram muita manutenção
4.2.8.1.5. Circuitos aéreos
4.2.8.1.6. Circuitos subterrâneos
4.2.8.1.7. Aplicação adequada do equipamento
4.2.8.1.8. Rastrear falhas de cabos e falhas de acessórios
4.2.8.1.9. Técnicas de inspeção de linha de distribuição
4.2.8.2. Acompanhamento de interrupção
4.2.8.2.1. Falhas tendem a se repetir nos mesmos locais e seguir padrões
4.2.8.2.2. Identificar a localização da falha
4.2.8.2.3. Principais objetivos de um programa de revisão de interrupção
4.2.8.2.4. Falhas permanentes
4.2.8.2.5. Falhas temporárias
4.2.8.2.6. Ação corretiva
4.2.8.3. Auditorias de circuitos problemáticos
4.2.8.3.1. Falhas podem se agrupar em alguns circuitos
4.2.8.3.2. Objetivos de uma auditoria de circuitos problemáticos
4.2.8.3.3. Os circuitos problemáticos podem ser
4.2.8.3.4. A concessionária também deve
4.2.8.4. Programas de atualização de construção
4.2.8.4.1. Ajudam a identificar os pontos fracos da construção existente
4.2.8.4.2. Exemplos
4.2.8.4.3. Programas de substituição de equipamentos
5. 10.8: Estratégias para Restabelecimento
5.1. Os tempos de reparo variam consideravelmente
5.1.1. A capacidade de resposta durante o mau tempo influencia muito o tempo de restabelecimento
5.1.1.1. Tempestades impactam muito
5.2. Principal forma de melhorar o tempo de restabelecimento
5.2.1. Seccionar o circuito para trazer o máximo de clientes de volta o mais rápido possível
5.3. Outros métodos que ajudam a reduzir o tempo de reparo
5.3.1. Preparação
5.3.1.1. Usar informações meteorológicas para rastrear tempestades
5.3.1.2. Chamar as equipes antes que as interrupções ocorram
5.3.1.3. Coordenar as equipes para distribuí-las da forma mais eficiente possível
5.3.2. Treinamento
5.3.2.1. O treinamento de resposta a tempestades e outros treinamentos da equipe ajudam a melhorar a capacidade de resposta
5.3.3. Localizar
5.3.3.1. Usar indicadores de circuito com falha e melhor equipamento de localização de cabos
5.3.3.2. Ter melhores mapas do sistema disponíveis para as equipes dos circuitos patrulhados
5.3.4. Priorizar
5.3.4.1. Durante tempestades, priorizar os esforços com base naqueles que restabelecem o serviço a mais clientes e mais rapidamente
5.3.5. Meta
5.3.5.1. Fazer manutenção para lidar com as falhas que requerem longos tempos de reparo
5.3.5.2. As faltas devido árvores têm longos tempos de reparo
5.3.5.2.1. A poda de árvores reduz o tempo de reparo
5.4. Sistema de gerenciamento de interrupção
5.4.1. Ajuda no restabelecimento
5.4.2. Fornece informações às concessionárias para ajudar a melhorar o desempenho
5.4.3. Calcula os índices de confiabilidade das concessionárias
5.4.4. Índices de confiabilidade devem melhorar
5.4.4.1. À medida que as concessionárias usam o sistema de gerenciamento de interrupções para melhorar a capacidade de resposta
5.4.5. Pode gerar relatórios que as concessionárias podem usar para direcionar determinados circuitos para inspeções ou poda de árvores
5.4.6. A satisfação do cliente aumenta
5.4.6.1. Recebem melhores informações sobre os tempos de restabelecimento
5.5. Tempestades
5.5.1. Saber quando a maioria das tempestades tende a ocorrer e quando ocorre a maioria das interrupções ajuda a programar as equipes
5.5.2. Normalmente, os meses de verão são os mais movimentados
5.5.3. Um ou dois dias de forte tempestade podem aumentar consideravelmente a média de um determinado mês
5.6. Priorizar a segurança
5.6.1. Equipes cansadas e apressadas cometem mais erros
5.6.2. Não forçar os reparos tão rapidamente que as equipes tomem atalhos que podem criar situações perigosas
5.6.2.1. Não devem trabalhar durante tempestades com raios ou outras condições perigosas
5.6.2.2. Devem usar as ferramentas certas
5.6.2.3. Fazer pausas suficientes
5.6.2.4. Seguir as precauções normais de segurança
6. 10.1.A: Indicadores de Confiabilidade no Brasil: Módulo 8 do PRODIST
6.1. Avaliar a qualidade do serviço prestado e o desempenho do sistema elétrico
6.1.1. Alcançar maior controle sobre as interrupções
6.1.2. Usados pelas distribuidoras, consumidores, centrais geradoras e pela ANEEL
6.2. Indicadores de continuidade individuais
6.2.1. DIC
6.2.1.1. Duração de Interrupção Individual por Unidade Consumidora ou por Ponto de Conexão
6.2.2. FIC
6.2.2.1. Frequência de Interrupção Individual por Unidade Consumidora ou por Ponto de Conexão
6.2.3. DMIC
6.2.3.1. Duração Máxima de Interrupção Contínua por Unidade Consumidora ou por Ponto de Conexão
6.2.4. DICRI
6.2.4.1. Duração da Interrupção Individual ocorrida em Dia Crítico por unidade consumidora ou por ponto de conexão
6.3. Indicadores de continuidade para cada conjunto de unidades consumidoras
6.3.1. DEC
6.3.1.1. Duração Equivalente de Interrupção por Unidade Consumidora
6.3.2. FEC
6.3.2.1. Frequência Equivalente de Interrupção por Unidade Consumidora
6.4. Períodos de apuração para os indicadores
6.4.1. Mensais, trimestrais e anuais
6.4.2. Indicador DICRI
6.4.2.1. Deverá ser apurado por interrupção ocorrida em Dia Crítico
6.5. Comparação aos indicadores internacionais do IEEE
6.5.1. SAIDI
6.5.1.1. Índice de frequência de duração média de interrupção do sistema
6.5.1.2. Equivalente ao DEC
6.5.2. SAIFI
6.5.2.1. Índice de frequência de interrupção média do sistema
6.5.2.2. Equivalente ao FEC
6.5.3. SAIDI e SAIFI
6.5.3.1. Indicadores coletivos de duração e frequência
6.5.3.2. São os indicadores mais comuns
6.5.3.3. Índices básicos nos estudos de benchmarking relatados em quase todos os países
6.5.3.3.1. Nomes diferentes e/ou com diferentes formas de ponderação das interrupções
7. 10.3: Fatores Que Impactam nos Indicadores
7.1. Exposição do circuito e densidade de carga
7.1.1. Mais interrupções ocorrem com circuitos mais longos
7.1.1.1. Difícil de evitar em circuitos radiais normais
7.1.1.2. Pode ser compensado um pouco adicionando religadores, fusíveis, pontos de chaveamento extras ou automação
7.1.2. O mais impactado é o SAIFI
7.1.3. A duração da interrupção (CAIDI) é menos dependente dos comprimentos do circuito de carga
7.1.4. É mais fácil fornecer maior confiabilidade em áreas urbanas
7.1.4.1. Os comprimentos dos circuitos são mais curtos
7.1.4.2. Sistemas de distribuição mais confiáveis são mais econômicos
7.2. Configuração do fornecimento
7.2.1. Circuitos radiais longos fornecem o serviço mais precário
7.2.2. Redes malhadas fornecem um serviço excepcionalmente confiável
7.2.3. Redundância massiva para redes leva a uma confiabilidade fantástica
7.2.4. A duração da interrupção (CAIDI) aumenta para as configurações mais urbanas
7.2.5. Estar no subsolo e lidar com o tráfego aumenta o tempo para reparos
7.3. Tensão
7.3.1. Tensões primárias mais altas tendem a ser menos confiáveis
7.3.1.1. Principalmente por causa de linhas mais longas
7.3.2. Capacidade de construir linhas muito mais longas e atender mais clientes
7.3.2.1. Aumento da exposição
7.3.3. Normalmente, os circuitos de alta tensão são feitos mais longos
7.3.3.1. Confiabilidade ruim
7.3.4. Circuitos de alta tensão
7.3.4.1. Mais largo é melhor do que mais longo
7.3.5. Alimentador principal longo e menos espesso
7.3.5.1. Confiabilidade insatisfatória
7.4. Correlações e modelos
7.4.1. As correlações mais fortes são com a densidade de carga e com a proporção de linhas aéreas
7.4.2. Há pouca correlação com raios
7.4.3. Técnicas de regressão estatística
7.4.3.1. Usadas para tentar determinar quais variáveis impactam mais o SAIFI e o SAIDI
7.4.3.2. Úteis para prever que faixa de SAIFI e SAIDI esperar de uma concessionária com certas características
7.4.4. Modelos SAIFI
7.4.4.1. O SAIFI é mais fortemente influenciado por uma combinação de densidade de carga e divisão entre circuitos aéreos e subterrâneos
7.4.5. Modelos SAIDI
7.4.5.1. Diferem um pouco na forma dos modelos SAIFI
7.4.5.2. As variáveis mais significativas ainda são os comprimentos aéreos e subterrâneos e o número de clientes
7.4.5.3. Mostram mais variabilidade do que os modelos SAIFI
7.4.6. Muitas variáveis importantes não são incluídas
7.4.6.1. Exemplos de variáveis que não são consideradas
7.4.6.1.1. Níveis de tensão do sistema
7.4.6.1.2. Nível de automação
7.4.6.1.3. Sistemas de gerenciamento de interrupções (ou falta deles)
7.4.6.1.4. Exposição de árvores e ciclos de poda de árvores
7.4.6.2. Não é possível ter uma contabilidade precisa para o impacto de todas as variáveis principais
7.5. Tendências de confiabilidade de longo prazo
7.5.1. Concessionárias raramente têm dados de longo prazo contemplando décadas
7.5.2. No geral, a tendência de confiabilidade está piorando um pouco
7.5.2.1. Prováveis principais fatores
7.5.2.1.1. Mudança gradual para circuitos de distribuição de alta tensão
7.5.2.1.2. Suburbanização
7.5.2.2. Tendências levam a circuitos mais longos e maior exposição
7.5.2.2.1. Interrupções são registradas com mais precisão
8. 10.5: Efeito dos Investimentos na Rede: Seccionamento e Automação
8.1. Seccionamento
8.1.1. Isolar faltas em pedaços menores de circuitos
8.1.1.1. Menos clientes interrompidos
8.1.1.2. Mais fusíveis, interruptores de seccionalização, religadores e seccionalizadores
8.1.2. Religadores em cada uma das seções principais ajudam a melhorar a confiabilidade
8.1.3. Fusíveis
8.1.3.1. Localizadores de faltas baratos
8.1.3.2. Preservação de fusíveis
8.1.3.2.1. O disjuntor da estação desarma antes dos fusíveis da derivação para tentar limpar as faltas temporárias
8.1.3.2.2. Ajuda mais as interrupções de longa duração
8.1.3.2.3. Causa mais interrupções momentâneas
8.1.3.3. Queima de fusíveis
8.1.3.3.1. O fusível sempre queima, mesmo para faltas temporárias
8.1.3.3.2. Causa interrupções de longa duração
8.1.4. Chaves de seccionalização
8.1.4.1. Podem melhorar significativamente o SAIDI e o CAIDI
8.1.4.2. SAIFI não é melhorado, a menos que as chaves sejam automatizadas
8.1.4.3. Permitem que as equipes reenergizem facilmente um número significativo de clientes bem antes de consertar o dano real
8.1.4.4. Interruptores são colocados logo a jusante de grandes blocos de clientes
8.1.4.5. Circuito com uma linha ramificada com muitos clientes
8.1.4.5.1. Chave seccionadora da linha principal logo abaixo do ponto de derivação
8.2. Automação
8.2.1. Oferece opções para melhorar a confiabilidade do fornecimento de distribuição
8.2.2. Transforma interrupções de longa duração em interrupções momentâneas
8.2.3. Configuração de distribuição automatizada de anel automático
8.2.3.1. Maneira popular de melhorar a confiabilidade em um circuito normalmente radial
8.2.3.2. Reconfiguram automaticamente um sistema de distribuição, sem a necessidade de intervenção externa ou comunicações
8.2.3.3. Não ajudarão necessariamente com interrupções momentâneas
8.2.4. Interruptores controlados remotamente
8.2.4.1. Opção para automatizar um circuito de distribuição
8.2.4.2. Comunicação preferida é o rádio
8.2.4.3. Fazer outra etapa de seccionamento dentro da seção isolada pode aumentar a confiabilidade
8.2.5. Melhorias nos esquemas de automação para ajudar com interrupções momentâneas
8.2.5.1. Religadores de linha
8.2.5.1.1. Religadores de linha melhoram significativamente as faltas momentâneas
8.2.5.1.2. Religadores monofásicos ajudam a interromper menos clientes
8.2.5.2. Religadores de tapes
8.2.5.2.1. Usar religadores em tapes laterais longos
8.2.5.2.2. Podem ser usados religadores monofásicos em tapes trifásicos
9. 10.7: Análise dos Históricos de Ocorrências
9.1. Estratégias e programas para melhorar a confiabilidade
9.1.1. Direcionados para o benefício máximo
9.2. Bancos de dados de interrupções
9.2.1. Ajudam em identificações
9.2.1.1. Problemas que levam a falhas
9.2.1.2. Quais circuitos devem ser direcionados
9.2.1.3. Quais áreas têm mais problemas com árvores
9.2.1.4. Quais áreas têm mais problemas com animais
9.2.2. Ajudam a avaliar a eficácia dos programas de melhoria
9.2.3. Os números mudam por região, dependendo de fatores
9.2.3.1. Clima
9.2.3.2. Práticas de construção
9.2.3.3. Densidades de carga
9.2.3.4. Outros fatores
9.3. Análise Temporal
9.3.1. Análises por estações do ano, mês, dia da semana e hora do dia
9.3.2. Pode revelar algumas causas para interrupções
9.3.3. Exemplos
9.3.3.1. Interrupções de animais aumentam no final da primavera e são mais baixas no inverno
9.3.3.2. Raios são mais fortes no verão
9.3.3.3. Contribuições de sobrecarga são mais altas no verão
9.3.3.4. Contribuições de árvores são normalmente mais altas durante o verão
9.3.3.5. Falhas de equipamento são consistentes, mas também aumentam no verão
9.4. Códigos de interrupção
9.4.1. Muitas concessionárias identificam as interrupções com códigos de identificação
9.4.1.1. Rastrear e apontar os tipos de falha
9.4.1.1.1. Ajuda a identificar onde focar as melhorias
9.4.1.2. Identificar a causa raiz primária de cada interrupção
9.4.1.3. A codificação inicial geralmente não identifica a causa raiz primária
9.4.2. Bancos de dados de interrupções precisos e completos
9.4.2.1. Justificar programas de melhoria de confiabilidade
9.4.2.2. Diretrizes e treinamento para inserir os dados de interrupção
9.4.2.3. Fornecer códigos de entrada de banco de dados relativamente simples e campos de comentários
9.4.2.4. Realização de auditorias, avaliações e motivação orçamentária
9.4.2.4.1. Certificar-se de que os códigos estejam sendo inseridos com precisão
9.4.2.5. Códigos usados em combinação uns com os outros
9.4.2.5.1. Bastante precisos para descrever o que se sabe sobre a causa de uma interrupção
9.4.2.5.2. O que não se sabe sobre uma interrupção
9.4.2.5.3. Exemplos de quatro campos de código para uma interrupção
9.4.2.6. Comentário genérico ou seção de observações
9.4.2.6.1. Útil para observar detalhes que podem não estar claros nos códigos de interrupção
9.4.2.6.2. Ajuda na análise posterior
9.4.2.6.3. Permite que pesquisas por palavras-chave revelem padrões
9.5. Códigos de causa
9.5.1. Podem identificar o equipamento com desempenho insatisfatório
9.5.2. Ajuda na manutenção ou substituição do foco
9.5.3. Muitos programas de melhoria de confiabilidade estão diretamente ligados às causas das interrupções
9.5.3.1. Esses programas são melhor direcionados com um bom sistema de causa de interrupções
9.5.4. Bons sistemas de código de interrupção devem ajudar a identificar a causa raiz da interrupção
9.5.5. Alguns problemas particulares
9.5.5.1. Clima
9.5.5.1.1. Muito abrangente
9.5.5.2. Muito genérico
9.5.5.2.1. Não fornecem informações suficientes para agir com precisão suficiente
9.5.5.3. Mistura de propósito
9.5.5.3.1. Quando o mesmo código inclui o dano, a localização ou ação de reparo
9.5.6. Principais causas de interrupções
9.5.6.1. Equipamento
9.5.6.1.1. As falhas de equipamento são o principal ou o segundo contribuidor para SAIFI e SAIDI
9.5.6.1.2. A maioria das concessionárias têm códigos de causa de equipamento
9.5.6.1.3. Algumas concessionárias têm categorias genéricas de falha de equipamento e usam um campo de causa para denotar o equipamento que falhou
9.5.6.2. Vegetação
9.5.6.2.1. As interrupções na vegetação são o principal ou o segundo contribuinte do SAIFI e do SAIDI
9.5.6.2.2. Um dos principais usos das combinações de causa e subcausa da vegetação é usá-las para avaliar a manutenção da vegetação
9.5.6.2.3. A maioria dos impactos em árvores são causados por árvores ou galhos caindo em condutores
9.5.6.3. Desconhecido
9.5.6.3.1. Eventos de interrupção sem causa clara acontecem, tanto com tempo bom quanto durante tempestades
9.5.6.3.2. O uso de "desconhecido" é melhor do que adivinhar
9.5.6.3.3. Os campos de comentário podem ajudar a verificar se as incógnitas são realmente desconhecidas
9.5.6.3.4. As equipes podem relatar o que sabem sobre o evento e as ações que tomaram para diagnosticar a interrupção e restaurar o serviço
9.6. Priorização de circuitos
9.6.1. Importante para a seleção de circuitos para um programa de circuitos de pior desempenho, ou para um programa de confiabilidade
9.6.2. Existem diferentes abordagens para priorizar circuitos
9.6.3. Fatores que devem ser mantidos em mente
9.6.3.1. Variabilidade
9.6.3.1.1. Principal fator
9.6.3.1.2. Todos os índices exibem variabilidade significativa
9.6.3.1.3. Base de dados de três ou mais anos de dados é preferível
9.6.3.2. Grandes tempestades
9.6.3.2.1. A inclusão de grandes tempestades aumenta a variabilidade, especialmente para SAIDI
9.6.4. Diretrizes gerais para priorizar circuitos
9.6.4.1. Grandes tempestades
9.6.4.1.1. A inclusão de tempestades aumenta muito a variabilidade ano a ano
9.6.4.1.2. Torna mais difícil priorizar com precisão as melhorias
9.6.4.2. Ponderação do cliente
9.6.4.2.1. Circuitos com mais clientes devem ter prioridade ao alocar orçamentos de melhoria
9.6.4.3. Quase eventos importantes
9.6.4.3.1. Pode incluir uma tempestade ou tempestades que não correspondem exatamente à definição de grande
9.6.4.3.2. Observar o impacto de eventos fora do comum
9.6.4.4. Registros históricos
9.6.4.4.1. Comparar o desempenho do circuito em um período de tempo mais longo do que apenas um ano
9.6.5. Outras abordagens para priorização de circuitos
9.6.5.1. Determinar a quantidade de esforço a ser despendida em um circuito em um programa regulatório de pior circuito
9.6.5.1.1. Um circuito na lista de pior desempenho pode não precisar de ação corretiva se
9.6.5.2. Considerar a exposição do circuito e o número de clientes
9.6.5.2.1. Grande parte da confiabilidade inerente de um circuito é devido aos comprimentos da linha principal e aos clientes nessas seções
9.6.5.3. Usar dados históricos de interrupção para encontrar taxas de falha para diferentes tipos de circuito
9.6.5.3.1. Rede aérea, subterrânea, tapes monofásicos
9.6.5.3.2. Pode ser usado em um programa de análise de confiabilidade para prever índices de confiabilidade
9.7. Avaliação do desempenho do programa
9.7.1. As concessionárias podem usar dados de interrupção para avaliar programas de melhoria de confiabilidade e programas de manutenção
9.7.2. Os dados de interrupção são a fonte primária de dados para estimar os impactos dos programas
9.7.2.1. Manutenção normal da árvore
9.7.2.2. Piores programas de melhoria de circuito
9.7.2.3. Substituições de cabos
9.7.2.4. Programas de proteção animal
9.7.2.5. Religadores
9.7.2.6. Programas de automação
9.7.3. A avaliação adequada pode ser difícil
9.7.3.1. Alguns fatores a serem considerados
9.7.3.1.1. Comparar conjuntos semelhantes
9.7.3.1.2. Usar pontos de dados suficientes para obter resultados estatisticamente válidos
9.7.3.1.3. Tentar separar os diferentes efeitos
9.7.4. Regressão à média
9.7.4.1. Mais pronunciada em programas de piores circuitos
9.7.4.2. Pode ser considerada em muitas outras avaliações de programa
9.7.4.3. Qualquer programa aplicado com base em classificações de desempenho recente é suscetível a isso
9.7.4.4. Opções para evitar problemas de regressão à média
9.7.4.4.1. Comparar o conjunto de dados um ano antes do ano de seleção com o ano após as melhorias terem sido feitas
9.7.4.4.2. Em vez de comparar um conjunto de circuitos antes com o mesmo conjunto após as melhorias terem sido feitas, comparar o pior conjunto com um conjunto semelhante
9.7.4.4.3. Usar um verdadeiro grupo de controle
9.7.5. Várias estratégias são possíveis para separar diferentes efeitos
9.7.5.1. Separar os circuitos onde uma, a outra ou ambas as medidas foram aplicadas
9.7.5.1.1. Esses conjuntos podem ser comparados entre si e também contra um grupo de controle
9.7.5.2. Parâmetros de referência apropriados podem ser usados para fornecer a separação natural de efeitos
9.7.5.3. Os códigos de causa de interrupção também podem ajudar
10. 10.9: Custos de Interrupção
10.1. Interrupções custam muito dinheiro às concessionárias
10.2. Os custos envolvidos estão associados a
10.2.1. Construção necessária para corrigir o problema (maior parte do custo)
10.2.2. Mão de obra (maior parcela dos custos de restauração)
10.2.3. Equipamentos danificados
10.2.4. Pagamento de horas extras
10.2.5. Vendas perdidas
10.2.6. Reclamações de clientes sobre danos
10.3. Situações que aumentam os custos
10.3.1. Grandes tempestades que danificam gravemente a infraestrutura de distribuição
10.3.2. Interrupções de longa duração
10.4. Os custos de interrupções para os clientes variam amplamente
10.4.1. Depende de vários fatores
10.4.1.1. Tipo de cliente
10.4.1.2. Tamanho do cliente
10.4.1.3. Duração da interrupção
10.4.1.4. Hora do dia e dia da semana
10.4.2. Os custos são mais altos para grandes clientes comerciais e industriais