Caracterização dos desligamentos por queimadas nas linhas de transmissão da interligação Norte-Sudeste do Sistema Interligado Nacional - Costa, Rafael Maiocchi Alves. (UFRJ, 2018)
[PT] As queimadas estão entre as principais causas de desligamentos nas linhas de transmissão da interligação Norte-Sudeste do Sistema Interligado Nacional, principalmente durante a estação seca do Cerrado brasileiro. Essas interrupções na transmissão de energia podem ocasionar alterações nos processos de intercâmbio de energia entre os subsistemas, sendo que nos casos em que a indisponibilidade se prolonga demasiadamente, pode-se fazer necessário o acionamento de outras fontes de geração com um custo mais elevado. Desse modo percebe-se a necessidade de se ter um entendimento mais adequado da relação entre a dinâmica das queimadas no bioma do Cerrado brasileiro e a ocorrência de desligamentos nas linhas de transmissão da interligação Norte-Sudeste. A partir dessa premissa, foram aplicados métodos estatísticos através de matrizes de correlação e do desenvolvimento de modelo regressivo logístico nos dados de desligamentos por queimadas registrados pelo Operador Nacional do Sistema Elétrico (ONS), no risco de fogo calculado e nos produtos de sensoriamento remoto com base no sensor MODIS alocado nos satélites AQUA e TERRA. As correlações entre os desligamentos por queimadas e as demais variáveis analisadas apresentaram um aumento gradativo no decorrer da transição da estação úmida para a seca. O modelo de regressão logística, mostrou ter um grande potencial preditivo, oferecendo diversas possibilidades no cálculo da probabilidade de desligamento por queimadas. Embora o modelo tenha tido um bom desempenho com o uso dos dados trimestrais das variáveis preditivas (FRP, NDVI e RF), como elas possuem fortes correlações entre si, os coeficientes estimados para cada uma delas não apresentaram significância estatística, consistindo no problema da multicolinearidade dessas variáveis.Portanto, torna-se recomendável o teste de outros modelos de mineração de dados como a árvore de decisão e as redes neurais artificiais para efeitos comparativos em relação a regressão logística, além de se averiguar se as variáveis preditivas não possuem correlação entre si.[EN] Fires are among the main causes of shutdowns in the transmission lines of the North-Southeast interconnection of the National Interligated System, mainly during the Brazilian Cerrado dry season. Such interruptions in the transmission of energy can cause changes in the energy exchange processes between the subsystems, and in cases where the unavailability is prolonged too much, it may be necessary to trigger other sources of generation with a higher cost. In this way, the need to have a better understanding of the relationship between the dynamics of fires in the Brazilian Cerrado biome and the occurrence of shutdowns in the transmission lines of the North-Southeast interconnection. Based on this premise, a statistical analysis was applied to shutdowns by fires recorded by the National Electrical System Operator (ONS), calculated fire risk and remote sensing products based on the MODIS sensor allocated on the AQUA and TERRA satellites. Subsequently a logistic regression model was developed based on the use of some of these variables, with the output indicating the probability of shutdown. The correlations between shutdowns and the other analyzed variables showed a gradual increase during the transition from the wet season to the dry season. The logistic regression model showed a great predictive potential, offering several possibilities in the calculation of the probability of shutdown by fire. Although the model performed well with the use of the quarterly data of the predictive variables (FRP, NDVI and RF), since they have strong correlations between them, the coefficients estimated for each of them did not present statistical significance, consisting of the multicollinearity problem of these variables.Therefore, it is advisable to test other data mining models such as the decision tree and artificial neural networks for comparative purposes in relation to logistic regression, as well as to determine if the predictive variables have no correlation with each other.