Principais causas de interrupções de fornecimento energia elétrica na Bahia
Bibliographic record
Abstract
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.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".