Escalonamento de equipes em caso interrupção de fornecimento de energia
1 Motivação para a pesquisa
1.1 Justificativas do projeto
Um problema importante do dia-a-dia das das empresas distribuidoras de energia
elétrica consiste na alocação e remanejamento de equipes de manutenção
em casos
de corte de fornecimento de energia. Abstratamente, o problema e'
considerado em um contexto em que são considerardos como pressupostos:
-
Existe um região geográfica R com pontos claramente definidos
que representam locais vulneráveis onde a transmissão de energia pode
sofrer interrupções.
- Existem pontos dessa região onde equipes de serviço estão
alocadas e estas podem qualquer momento se descolcar para atendimento e
reparação
de eventuais interrupções de fornecimento de energia.
Parâmetros usados pela ANEEL e pelas empresas distribuidoras de energia usados para avaliar a qualidade
do serviço das empresas incluem:
-
DEC: tempo médio de espera por consumidor.
- FEC: número de ocorrências por ano por consumidor.
- TMA: tempo médio de atendimento por consumidor atingido.
O objetivo da empresa distribuidora de energia é reduzir esses índices com o menor gasto possível.
A motivação para reduzi-los está na satisfção do cliente e no fato de
que a ANEEL define metas a cumprir com penalidades na forma de multas
sobre o não cumprimento das mesmas. Em resumo, busca-se:
-
reduzir o tempo de início de atendimento para qualquer falha de
fornecimento de energia;
- reduzir os tempos médios de interrupção de energia;
- reduzir os custos de atendimento, pela redução de deslocamentos
das equipes de atendimwnto.
Computacionalmente, o problema colocado admite várias formulações,
todas elas clássicas na
literatura de computação. Entre elas, podemos, por exemplo, considerar:
- Problema de casamento de servidores e tarefas a realizar
[3, 2], considerando
que os servidores tenham uma lista de preferências, no caso definida
em função da especialidade das equipes de manutenção e distância das
mesmas em relação aos pontos onde serviços são requisitados.
- Problema geral de k servidores.
É um modelo teórico
[1, 4] em que se admite
admite um espaço métrico (M,d), onde M
é um conjunto de pontos, e |M| > k e d definem uma métrica
sobre M. Dada um seqüêcnia de requisições
a=[r0,r1,...,rn], cada ri define um ponto de M
em que um serviço é requisitado.
Uma requisição rj é atendida no instante em que ela se apresenta
se existir um servidor no ponto rj, no momento em que a requisição é
apresentada. A não existência de servidor no ponto rj demanda o
deslocamento de algum servidor de outro ponto de m para rj.
O custo de tal deslocamento é dado pela função d, que codifica uma
função de distância. É importante observar, no entanto, que essa
função de distância não precisa e, no contexto colocado, não deve
ser Euclidiana: o custo de deslocamento de a a b não è necessariamente
igual ao custo de deslocamento b a a e nem tem relação apenas com
distância no sentido geográfico.
Qualquer uma das formulações é flexível o suficiente para acomodar o
problema das empresas distribuidoras de energia e é claro o suficiente para deixar clara a complexidade
do problema.
Um complicador adicional do problema refere-se ao fato de natureza do
mesmo ser essencialmente online: as requisições do sistema não
estão plenamente definidas ao início de execução. Na literatura
clássica de computação várias abordagens têm sido adotadas:
-
tratar o problema como puramente off-line o que demanda a segmentação
das requisições, conforme elas se apresentam;
- tratar o problema com sua natureza on-line, usando algoritmos
clássicos de serviço distribuído de páginas (ver borodin:online.)
- consisderar o problema dentroi do paradigma de acumulação paralela
de dados, em que, fundamentalmente se admite a existência de
um gerador de entradas assíncrono e em que se considera que um segmento
de entrada está processado se a computação de sua solução pode ser terminada antes que novo problema se apresente.
A complexidade computacional do problema indica uma proposta de solução na
seguinte linha:
-
Levantar o histórico de cortes de atendimento, deslocamento de
equipes e tempos de atendimento e interrupção, usando um sistema
informações geográficas.
- Propor solução heurísticas para o problema, levando em conta
o paradima de acumulação de dados.
- Pesquisar solução de desempenho garantido, baseadas em algoritmos de
aproximação.
2 Objetivos do projeto
2.1 Objetivos gerais
-
Reduzir tempo de atendimento em casos de corte de energia.
- Melhorar desempenho nos itens DEC, FEC, TMA.
- Reduzir deslocamentos de equipes.
- Reduzir custos de atendimento.
2.2 Objetivos específicos
-
Desenvolver arquitetura computaional para produzir
avaliação do histórico de falhas e atendimento a fim de
definir realocação de equipes.
- Analisar o problema da alocação de equipes sob ótica dos
problemas clássicos de k servidores e stable matching.
- Produzir sistema computacional que aloque equipes em tempo real,
usando como input localização de falhas e histórico de atendimentos.
2.3 Resultados esperados
-
Definição de novos pontos de localização de equipes de atendimento.
- Redução nos custos e tempos de atendimento.
- Geração de ao menos duas dissertações de mestrado com artigos em
periodicos/confências internacionais, dada a relevância do problema e dos
caminhos a abordar para a solução.
- Geração de ao menos cinco projetos de graduação.
3 Resumo da revisão bibliográfica
4 Pesquisas correlatas
5 Benefícios do projeto
5.1 Benefícios à reputação das instituições
-
Incremento da produção Departamento de Informática da UFES:
dada a relevância do problema e sua generalidade, um projeto desta natureza
certamente trará maior
visibilidade para os pesquisadores deste projeto e do
Departamento de Informática da UFES.
- Aplicabilidade em outras áreas: dada a generalidade do problema de
se alocar servidores para tarefas demandadas, um sistema para solução
desse problema poderá ter ser adaptado para solução de problemas em
outras áreas como distribuição de água, gás, telefonia, por exemplo.
- Artigos em revistas e anais: Várias publicações devem ser originadas a
partir deste projeto em virtude de sua complexidade e grau de inovação.
5.2 Benefícios para a capacitação científica e tecnológica
-
Duas dissertações de mestrado deverão ser geradas.
- Cinco projetos de graduação estão previstos dentro dos estudos
de implementação do sistemas computacionais que resultarão do
projeto.
5.3 Resultados para a(s) concessionária(s)
-
Melhoria na qualidade do serviço prestado pela redução nos tempos de
atendimento ao consumidor afetado por cortes de energia.
- Redução nos custos operacionais pela redução nos custos de
atendimento nos casos de falhas.
References
- [1]
-
Alan Borodin and Ran El-Yaniv.
Online Computation and Competitive Analysis.
Cambridge University Press, 1998.
- [2]
-
Thomas Feder.
Stable Networks and Product Graphs.
American Mathematical Society, 1995.
- [3]
-
Dan Gusfield and Robert W. Irving.
The stable marriage problem: structure and algorithms.
The MIT Press, 1989.
- [4]
-
Rajeev Motwani and Prabhakar Raghavan.
Randomized Algorithms.
Cambridge University Press, 1995.
6 Metodologia
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