Principais causas de interrupções de fornecimento energia elétrica na Bahia
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A disponibilidade de energia elétrica é fundamental para o progresso e bem-estar da sociedade. Nesse sentido, as distribuidoras de energia elétrica têm como principal meta assegurar um serviço confiável, de alta qualidade e com disponibilidade integral. É essencial para as empresas que prestam esse serviço examinar minuciosamente as principais razões que levam aos desligamentos na rede elétrica, a fim de implementar medidas preventivas e fortalecer a infraestrutura elétrica. Esse conhecimento permite uma atuação precisa e eficiente para evitar interrupções no fornecimento de energia, aprimorando os indicadores de qualidade e evitando penalidades e sanções impostas pela ANEEL. Este trabalho tem como principal objetivo analisar o serviço de distribuição de energia elétrica no estado da Bahia, verificando se os limites regulatórios de DEC e FEC estão sendo respeitados, bem como as principais causas das interrupções de fornecimento ao longo dos meses de 2020 a 2022.A partir das bases de dados públicas disponibilizadas pela ANEEL foi possível realizar as análises dos indicadores de qualidade de fornecimento comparando os valores anuais e mensais neste período de três anos, estabelecer relações entre as causas, avaliar seus impactos para a operação da distribuição de energia elétrica no estado. Após as análises, constatou-se que grande parte dos das interrupções estão relacionadas ao meio ambiente e seus fenômenos naturais ou falha de equipamentos e que há uma sazonalidade dos desligamentos sendo observado um comportamento similar ao longo dos meses nos três anos analisados.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle