[en] A DATA REFERENCE ARCHITECTURE FOR BRAZILIAN ELECTRICAL COMPANIES

[pt] UMA ARQUITETURA DE REFERÊNCIA PARA DADOS DE EMPRESAS DO SETOR ELÉTRICO BRASILEIRO

[pt] MARCELO DE CARVALHO

[pt] DATA LAKE

[pt] ARQUITETURA DE DADOS

[pt] AZURE DATABRICK

[en] DATA LAKE

[en] DATA ARCHITECTURE

[en] AZURE DATABRICK

[pt] Durante a década de 1990, o setor elétrico brasileiro passou por profundas mudanças em seu modelo operacional. O Estado Brasileiro passou a assumir um papel menos desenvolvimentista e mais regulatório, o que levou a criação da Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL). Um dos papéis da ANEEL é assegurar a qualidade do serviço prestado pelos agentes do setor (empresas de geração, transmissão e distribuição de energia). Quando um agente não cumpre os padrões estabelecidos, a ANEEL pode aplicar penalidades. Nesse sentido, o aprimoramento dos processos de manutenção desempenham um papel crucial na garantia da confiabilidade e eficiência de sistemas elétricos e consequente redução de penalidades. A manutenção preditiva passa a ser adotada, em complemento às metodologias mais tradicionais (reativa e preventiva). Contudo, essa metodologia representa uma mudança fundamental em relação às anteriores, pois busca antecipar falhas com base em dados e análises. Nesse sentido,a incorporação da manutenção preditiva nos processos de manutenção, pressupõe a disponibilidade de dados de operação e manutenção dos equipamentos, bem como de recursos tecnológicos que viabilizem a análise desses dados. Essa dissertação propõe uma arquitetura tecnológica de referência, que habilite o desenvolvimento dessas análises, considerando aspectos de gestão, governança e conformidade empresariais praticados pelos agentes do setor.

[en] During the 1990s, the Brazilian electricity sector underwent profound changes in its operational model. The Brazilian state began to assume a less developmental and more regulatory role, leading to the creation of the National Electric Energy Agency (ANEEL). One of the roles of ANEEL is to ensure the quality of service provided by sector agents (energy generation, transmission, and distribution companies). When an agent does not meet established standards, ANEEL can apply penalties. In this sense, the improvement of maintenance processes plays a crucial role in ensuring the reliability and efficiency of electrical systems and consequently reducing penalties. Predictive maintenance is being adopted, in addition to more traditional methodologies (reactive and preventive). However, this methodology represents a fundamental change compared to previous ones, as it seeks to anticipate failures based on data and analysis. In this sense, the incorporation of predictive maintenance into maintenance processes presupposes the availability of operating and maintenance data of the equipment, as well as the technological resources that enable the analysis of these data. This dissertation proposes a reference technological architecture that enables the development of these analyzes, considering aspects of management, governance, and corporate compliance practiced by the sector s agents.

MARCO ANTONIO CASANOVA

MARCO ANTONIO CASANOVA

EDWARD HERMANN HAEUSLER

LUIZ ANDRE PORTES PAES LEME

2024-06-03

2024-05-02

[pt] TEXTO

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INGLÊS

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https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.66875