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dc.contributor.advisorSantos, Laura Lisiane Callai dos
dc.creatorSilveira, Leonardo da
dc.date.accessioned2022-09-01T17:24:33Z
dc.date.available2022-09-01T17:24:33Z
dc.date.issued2021-08-25
dc.date.submitted2021
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufsm.br/handle/1/26046
dc.descriptionTrabalho de Conclusão de Curso (graduação) - Universidade Federal de Santa Maria - Campus Cachoeira do Sul, Curso de Engenharia Elétrica, RS, 2021.por
dc.description.abstractIn the context of electricity distribution in Brazil, the National Electric Energy Agency (ANEEL) is responsible for regulating and inspecting the performance of companies. The quality of services provided by distributors is measured by indicators of continuity of supply, to which performance limits are defined using a comparative analysis methodology. The premise of this methodology is that similar sets of consumer units must have equivalent performance. Such similarity between sets is defined by attributes, which describe characteristics of the electric distribution system and the consumer market. Failure to comply with regulatory limits implies the payment of financial compensation to consumers, which can represent a significant part of the company’s revenue. Thus, the methodology for calculating the limits can influence the financial results of distributors. This work analyzes the step of grouping sets of the current model used by ANEEL for calculating the limits of the DEC and FEC indicators. The limits for different case studies are calculated, in which the selected attributes, the grouping method and the adopted parameters are varied. Then, the sensitivity of variations is analyzed through the limits calculated in each case study. As main results, it was observed a greater sensitivity for variation of attributes and of the clustering method and a lower sensitivity for variation of the parameters of the dynamic method.eng
dc.languageporpor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectQualidade do serviçopor
dc.subjectContinuidadepor
dc.subjectIndicadorespor
dc.subjectAgrupamentopor
dc.subjectLimitespor
dc.subjectService qualityeng
dc.subjectContinuityeng
dc.subjectIndicatorseng
dc.subjectClusteringeng
dc.subjectLimitseng
dc.titleAnálise de métodos de agrupamento de conjuntos de unidades consumidoras aplicados na definição de limites dos indicadores de continuidadepor
dc.title.alternativeAnalysis of grouping methods for sets of consumer units applied in defining limits for continuity indicatorseng
dc.typeTrabalho de Conclusão de Curso de Graduaçãopor
dc.degree.localCachoeira do Sul, RS, Brasilpor
dc.degree.graduationCurso de Engenharia Elétricapor
dc.description.resumoNo contexto da distribuição de energia elétrica no Brasil, cabe a Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL) regular e fiscalizar a atuação das empresas. A qualidade dos serviços prestados pelas distribuidoras é mensurada por indicadores de continuidade do fornecimento, aos quais são definidos limites de desempenho por meio de uma metodologia de análise comparativa. A premissa dessa metodologia é a de que os conjuntos de unidades consumidoras semelhantes devem possuir desempenhos equivalentes. Tal semelhança entre conjuntos é definida por atributos, que descrevem características do sistema elétrico de distribuição e do mercado consumidor. O descumprimento dos limites regulatórios implica o pagamento de compensações financeiras aos consumidores, que podem representar parte expressiva do faturamento da empresa. Dessarte, a metodologia de cálculo dos limites pode ter influência sobre os resultados financeiros das distribuidoras. Este trabalho analisa a etapa de agrupamento de conjuntos do modelo atual de cálculo de limites dos indicadores DEC e FEC empregado pela ANEEL. Calculam-se os limites para diferentes estudos de caso, em que são variados os atributos selecionados, o método de agrupamento e os parâmetros adotados. Então, é analisada a sensibilidade das variações por meio dos limites calculados em cada estudo de caso. Como principais resultados, observou-se uma maior sensibilidade para variação dos atributos e do método de clustering e uma menor sensibilidade para variação dos parâmetros do método dinâmico.por
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.initialsUFSMpor
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICApor
dc.publisher.unidadeUFSM Cachoeira do Sulpor


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