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 ocorrência emergiciais.
Uma
Ocorrência Emergencial caracteriza-se como
evento na rede elétrica que prejudique a segurança ou a qualidade de serviço
prestado ao consumidor, demandando conseqüentemente o deslocamento de
equipes de atendimento de urgência.
Abstratamente, o problema e'
considerado em um contexto em que são considerados como pressupostos:
-
Existe um região geográfica R com pontos claramente definidos
que representam locais vulneráveis onde podem acontecer
ocorrências emergenciais.
- Existem pontos dessa região onde equipes de serviço estão
alocadas e estas podem a qualquer momento se deslocar para
serviços de manutenção e correção ligados a uma ocorrência emergencial.
Parâmetros usados pela ANEEL e pelas empresas distribuidoras de energia usados para avaliar a qualidade
do serviço das empresas incluem:
-
Tempo de Espera:
Intervalo de tempo para o atendimento da ocorrência emergencial, expresso em mi
nutos,
compreendido entre o conhecimento da existência de uma ocorrência e o instante
da autorizaçãopara o deslocamento da equipe de emergência.
- Tempo de Deslocamento:
Intervalo de tempo, expresso em minutos, compreendido entre o instante da autorização para o deslocamento da equipe de atendimento de emergência até o
instante de chegada ao local da ocorrência.
- Tempo de Reparo:
Intervalo de tempo, expresso em minutos, compreendido entre a chegada ao local
da ocorrência e a normalização do atendimento de energia das
unidades consumidoras atendidas.
Uma composição a partir das médias desses três parâmteros define o
TMA, tempo médio de atendimento por consumidor atingido, que é
a soma do tempo médio de espera, tempo médio de deslocamento e tempo médio
de reparo. Reduzir o TMA é objetivo importante para as empresas distribuidoras de energia, pois
isso afeta a satisfação do cliente e o desempenho das mesmas na avaliação
da ANEEL, que prevê possibilidades de multas no caso de TMA com valores
elevados.
Além do TMA, dois outros parâmetros são usados para avaliar o desempenho
de uma empresa distribuidora de energia:
-
DEC: Duração Equivalente de Interrupção por Unidade Consumidora, que
é o
intervalo de tempo que, em média, no período de observação, em cada unidade
consumidora de um conjunto considerado ocorreu descontinuidade
da distribuição de
energia elétrica.
- FEC: Freqüência Equivalente de Interrupção por Unidade Consumidora,
que mede o
número de interrupções ocorridas , em média, em um período de observação, em
cada unidade consumidora de um conjunto considerado.
O objetivo da empresa distribuidora de energia é reduzir o TMA com menor custo possível, observando,
no entanto, que uma media média como TMA pode esconder que uma ou mais
unidades consumidoras de detrminado conjunto de unidades podem ter atendimento
prejudicado sem que isso perturbe o TMA. Nesse sentido é importante
reduzir o TMA, mantendo em níveis aceitáveis os valores de DEC e FEC
para os diversos conjuntos de unidades consumidoras atendidos pela
empresa distribuidora de energia.
Em resumo, busca-se:
-
reduzir o tempo de início de atendimento para qualquer ocorrência emergencial;
fornecimento 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,
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, modelo teórico em que,
dada um seqüência de requisições
a=[r0,r1,...,rn], cada ri define um ponto no espaço
em que um serviço é requisitado e localição no espaço dos
possíveis servidores, objetiva-se definir o menor desclocamento
possível dos servidores para atender a todas as requisições.
Uma requisição rj é atendida no instante em que ela se apresenta
se existir um servidor no ponto de 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
proporcional à distância Euclidiana (ou geográfica) entre a e b.
Qualquer uma das formulações é flexível o suficiente para acomodar o
problema das empresas distribuidoras de energia e é claro o suficiente para explicitar a complexidade
do problema.
A complexidade computacional do problema indica a construção de sistema
computacional que implemente um modelo da distribuição geográfica de equipes
de manutenção e das ocorrências e que permita a realização
de simulações que usem os
seguintes dados:
-
dados
históricos de
de casos de ocorrência emergencial, deslocamento de
equipes e tempos de atendimento, fornecidos por um sistema
informações geográficas;
- dados recentes, fornecidos online, sobre novos casos de ocorrência emergencial
e tempos de atendimento;
- interação com especialista que pode definir restrições sobre
o deslocamento de equipes de atendimento, alterando tempos de deslocamento
entre pontos ou até restringindo atendimento a pontos.
Tais simulações forneceriam como resultados:
-
Recomendações para a realocação de equipes de manutenção e
atendimento emergencial;
- Recomendações online para escolha de equipe a mobilizar para
atendimento a uma ocorrência emergencial específica.
2 Objetivos do projeto
2.1 Objetivos gerais
Propor modelagem computacional que englobe os dados de:
-
distribuição geográfica de equipes de manutenção;
- distribuição geográfica de ocorrências emergenciais;
- restrições sobre deslocamentos de equipes;
- dados históricos de ocorrências emergenciais, deslocamentos de equipes e tempos de
atendimento;
- avaliação de parâmetros de de desempenho como DEC, FEC, TMA.
Definir simulações computacionais que forneçam subsídios para a tomada de
decisões que permitam:
-
Reduzir tempo de médio de atendimento em casos de ocorrência emergencial.
- Melhorar desempenho nos itens DEC, FEC, TMA.
- Reduzir deslocamentos de equipes.
- Reduzir custos de atendimento.
2.2 Objetivos específicos
Desenvolver arquitetura computacional para simulação
do problema atendimento a ocorrências emergenciais, que use dados históricos e dados fornecidos
online de ocorrências e respectivos atendimentos e restrições sobre
deslocamentos de equipes de manutenção definidas por especialista
para produzir recomendações para realocação de equipes
e recomendações sobre mobilização de equipes em atendimentos
a ocorrências emergenciais. O projeto deverá produzir:
-
projeto e implementação da arquitetura computacional de
simulação acima descrita;
- estudo do problema da alocação de equipes sob ótica dos
problemas clássicos de k servidores e stable matching.
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 produtividade em pesquisa do
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 ocorrências emergenciais.
- Redução nos custos operacionais pela redução nos custos de
atendimento nos casos de ocorrências emergenciais.
- Redução de gastos com multas e penalidades impostas pela ANEEL por
mau desempenho no atendimento a ocorrências emergenciais.
6 Metodologia de pesquisa
6.1 Diretrizes Metodológicas
6.2 Etapas do Projeto
6.3 Riscos Associados ao Projeto
O problema computacional de alocação de servidores a tarefas é problema
clássico pesquisado há longos anos com vasta literatura porque:
-
é um problema alta complexidade computacional, demandando muito dos
recursos
de máquina (tempo de processamento e espaço);
- tem aplicações as mais diversas variando da alocação de vagas
para estudantes em universidade à paginação em memória de computadores.
Como conseqüência da alta complexidade computacional nenhuma solução genérica
para este problema produzirá programa que gerará sempre as melhores soluções
em curto tempo.
Outros fatores que poderão afetar o cronograma de desenvolvimento do projeto
são:
-
dificuldade de acesso às bases de dados de históricos de atendimento,
que deverão ser fornecidos pela ESCELSA;
- disponibilidade de especialistas para trabalhar no projeto.
6.3.1 Avaliaçãodos riscos
-
Riscos Técnicos: Podem ser considerados baixos desde que se aceite
que não é possível produzir programa que sempre gere a melhor solução
possível para
o problema em tempo aceitável.
- Riscos Financeiros: Praticamente não existem, considerando o montante
apresentado no projeto dentro da capacidade de investimento de uma empresa
do porte da ESCELSA.
- Riscos de atraso no cronograma: Devem ser considerados baixos dado que
a equipe de desenvolvimento já está definida e disponível para trabalhar.
References
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HEVEA.