Cases

CPFL aprimora inspeções contra perda de energia com software de análise preditiva da SPSS Inc.

Perdas de energia ocasionadas por fraude ou falha no medidor são reduzidas pelo software que ajudou
companhia a aumentar o índice de acertos e a economizar custos com inspeções; só com a utilização nas
CPFLs Paulista e Piratininga, a economia em inspeções poderá chegar em torno de R$ 2 milhões por ano

Todos os anos, o Brasil perde cerca de R$ 5,5 milhões em energia elétrica, prejuízo causado por irregularidades ou adulterações nos medidores de energia residenciais e comerciais. De acordo com a Abradee, Associação Brasileira de Distribuidoras de Energia Elétrica, o índice de perdas por furto ou fraudes registrado pelas distribuidoras de energia elétrica alcança 5% de toda a energia produzida no país, o que representa cerca de 21 mil dos 422 mil gigawatts/hora de energia produzidos no país em 2007.

A luta das concessionárias para evitar perdas é de longa data, mas agora, graças à ajuda da tecnologia, algumas companhias de energia começam a vencer essa guerra. É o caso do Grupo CPFL Energia, que atende, através das Companhias Paulista, Piratininga e Santa Cruz de Força e Luz, e da Companhia Rio Grande Energia, a 5,9 milhões de clientes, mercado que representa uma população de 18 milhões de habitantes, em 550 municípios dos Estados de São Paulo, Paraná e do Rio Grande do Sul.

Só entre as CPFLs Paulista e Piratininga, o grupo realiza cerca de 450 mil inspeções por ano a fim de identificar focos de perda de energia, não somente em residências com ligações clandestinas, mas também, em locais com alto consumo de energia como as indústrias e comércios regularmente cadastrados. Em mais de 250 cidades de São Paulo, onde as duas companhias têm a concessão na distribuição de energia, a perda chega a 700GWh e 350GWh de energia, respectivamente, por ano.

Tecnologia contra o desperdício

A lista dos locais escolhidos para a realização dessas inspeções era obtida a partir da junção de algoritmos criados no programa Excel e um sistema desenvolvido internamente para análise de consumo dos clientes. Mas o resultado oferecido pelo método não era totalmente satisfatório, levando a equipe de técnicos a fazer inspeções em locais desnecessários, por conta do baixo índice de acerto.

Pensando na diminuição do número de inspeções e no aproveitamento inteligente das informações coletadas através delas, a Divisão de Recuperação de Energia da CPFL Paulista, adotou o software de data mining (mineração de dados), IBM SPSS Modeler, da SPSS Inc.- fornecedora mundial de soluções de data mining e análise preditiva - para aprimorar e potencializar o índice de acerto nas inspeções.

O IBM SPSS Modeler analisa os dados obtidos nas inspeções e dentro de um universo de medidores fraudados e adulterados, o software verifica as variáveis. A partir disso é que são definidos os locais das próximas inspeções. De acordo com Edson Amaral, coordenador da Divisão de Recuperação de Energia da CPFL Paulista e CPFL Piratininga, o IBM SPSS Modeler foi fundamental para o auxílio na recuperação de energia, principalmente, no setor industrial, para onde é destinado um grande volume de energia e que precisa, necessariamente, de um controle maior do que realmente é consumido. “Com o IBM SPSS Modeler, conseguimos elevar o índice de acertos e economizar com as inspeções, além de aumentar a eficiência na recuperação de energia. A solução consegue analisar o passado e o presente para obter uma boa atuação no futuro”, explica Amaral.

Economia em inspeções e aumento na recuperação de energia

Segundo Amaral, para uma efetividade de no máximo 13% ou 14% na recuperação de energia, antes do IBM SPSS Modeler, as companhias tinham um retorno em torno de 200GWhs por ano. Com a entrada do software em cena, já é possível acertar 20% e em alguns casos até 24% das inspeções, aumentando, assim, o volume de energia recuperada. “Até o final do ano, as companhias Paulista e Piratininga pretendem obter uma economia de 30% com inspeções, cerca de 135.000 inspeções a menos, o equivalente a R$ 2 milhões por ano”, explica.

A partir de uma base de dados com mais de 350 milhões de registros, criada através de inspeções realizadas no passado e atualizações cadastrais mensais de cerca de 5 milhões de clientes, o IBM SPSS Modeler realiza uma segmentação criando “clusters”, ou seja, grupos de consumidores que possuem o mesmo perfil de comportamento, consumo e posição geográfica semelhante.

Airton Florido, analista da Divisão de Recuperação de Energia da CPFL Paulista, explica que, “através de modelos estatísticos, o software indica os clientes que possuem maior probabilidade de ter uma irregularidade na medição, seja ela por falha no medidor de energia, fraude ou cadastro errado”.

“Esses modelos estatísticos dependem do resultado das inspeções anteriores para a “aprendizagem” do software e posterior aplicação da inteligência adquirida. Desta maneira, o IBM SPSS Modeler poderá ter uma maior probabilidade de identificação do ponto de perda”, esclarece o analista. Após essa fase, é gerado um score que indica o grau de certeza do modelo estatístico e baseado nesse score, são escolhidos os clientes que serão inspecionados.

Depois de localizado e constatado o problema, a medição é imediatamente regularizada para que cesse a perda de energia naquele ponto. Inicia-se, então, um processo de cálculo e cobrança da energia utilizada pelo cliente e que não havia sido registrada devido à falha causada na medição. Realizados os cálculos, o cliente é informado e lhe é dado um período para recurso. Logo após, o consumidor poderá efetuar uma negociação dos valores para o ressarcimento à concessionária.

Solução 100 % customizada e integrada com outros sistemas

De acordo com o analista, o IBM SPSS Modeler foi o software que obteve os melhores resultados entre todas as soluções testadas pelo grupo. Após o sucesso de sua utilização em um projeto de pesquisa e desenvolvimento, o software foi introduzido na produção da CPFL Paulista, em novembro de 2007, e logo em seguida na CPFL Piratininga. “A SPSS nos entregou uma solução totalmente customizada, dedicada somente ao trabalho da CPFL em recuperação de energia. Além disso, os colaboradores que atuam diretamente com a ferramenta receberam consultoria e treinamento da equipe SPSS”, afirma.

Florido diz que o sucesso da implementação do software na companhia se deve também à familiaridade que seus analistas tiveram com a solução, que se apresentou muito amigável e dinâmica logo nos primeiros testes. “Hoje em dia, utilizamos o IBM SPSS Modeler em 80% das atividades da Divisão de Recuperação de Energia da CPFL Paulista”, comenta.

Para o analista, uma das grandes vantagens de se utilizar o software é a possibilidade de sua integração com o novo sistema de gestão comercial, o CSS/SAP, que o grupo está implementando. A partir dessa integração, toda a análise de data mining ficará a cargo do IBM SPSS Modeler, restando apenas as análises de consumo para o CSS/SAP. “Para tornar eficaz este processo, a equipe da SPSS também forneceu consultoria técnica para a integração dos sistemas. Até o final do ano, o software será instalado na CPFL Santa Cruz e sua implementação continuará nas demais empresas do grupo em 2009”, finaliza Florido.

Case - CPFL.pdf