A Con Edison opera o sistema elétrico subterrâneo mais antigo e maior do mundo, com cerca de 94.000 milhas de cabos na cidade de Nova York. Com a infraestrutura envelhecida, substituir tudo é impossível: um programa de US$ 1,2 bilhão em 2011 substituiu 1.550 milhas—apenas uma pequena fração—e a idade por si só é um mau preditor de falha.

Cientistas do MIT e da Columbia se uniram a engenheiros da Con Edison para construir análises que preveem falhas na rede de baixa tensão, usando registros que remontam à década de 1880 e relatórios de despachantes em texto livre. Os modelos classificam poços de visita e cabos por vulnerabilidade, para que a inspeção e o reparo preventivos possam se concentrar nas falhas mais prováveis.

Em um teste cego no Bronx, os poços de visita mais bem classificados capturaram 44% dos eventos de incêndio e explosão. Após reparos de nível I, a vulnerabilidade nos 5.000 poços de visita principais identificados pelo modelo caiu 25%, e os modelos permitiram aos engenheiros projetar custos e benefícios do programa.

Prever onde os cabos falharão; consertar esses primeiro.

A rede é grande demais para consertar tudo, então classificar o risco supera substituir por idade.

Um teste cego provou que as classificações preveem eventos reais, não apenas se ajustam ao histórico.

Os gestores podem simular mudanças de política e trade-offs de custo versus benefício antes de gastar.

A manutenção reativa conserta o que já quebrou; a previsão gasta o mesmo orçamento de reparo nas falhas que teriam acontecido—prove isso com um teste cego, não com dados de treinamento.

O trabalho alimentou os programas de inspeção e reparo preventivos e de substituição de tampas ventiladas da Con Edison, e o artigo da Interfaces documenta os métodos e o impacto medido.

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As fontes

  1. Analytics for Power Grid Distribution Reliability in New York City OpenMETU (Middle East Technical University) · open.metu.edu.tr
  2. Analytics for Power Grid Distribution Reliability in New York City EconPapers (RePEc) · econpapers.repec.org
  3. Analytics for Power Grid Distribution Reliability in New York City INFORMS Interfaces · pubsonline.informs.org