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A redução de perdas não técnicas, tais como furtos, fraudes, erros de medição, entre
outros, tem sido uma preocupação constante das concessionárias, pois impacta
fortemente na qualidade de energia e os seus custos atingem todos os segmentos. No
entanto, é difícil de detectar, principalmente em áreas de irrigação que apresentam um
elevado consumo sazonal e encontram-se distantes dos centros urbanos em áreas de
difícil acesso. O maior desafio é tornar o processo de identificação e inspeção de perdas
mais assertivos, reduzindo a quantidade e periodicidade das inspeções em campo.
Também há uma carência de tecnologias para este fim, havendo a necessidade do
desenvolvimento de sistemas inovadores para este tipo de problema de difícil detecção.
Seus resultados refletem em redução nos custos de procedimentos para prevenção de
perdas não- técnicas, normalmente realizado por meio de busca exaustiva, e de tempo
despendido para este tipo de análise.

O sistema proposto é bastante inovador e desafiador, constituindo um novo processo
para detecção de prováveis perdas não técnicas em áreas de irrigação, onde um
aumento da assertividade é bastante compensador, visto que se trata de áreas de difícil
acesso e localizadas longe dos centros urbanos. A proposta se baseia na definição de
valores de referência unitários de consumo de energia elétrica, para os diferentes
cultivares (arroz, café, cana-de-açúcar...), diferenciados pelo sistema de irrigação, tipo
de solo, área de plantio, variáveis meteorológicas, entre outros, estabelecendo novos
indicadores. Desta forma, serão desenvolvidos modelos e métodos para estimar o
consumo de energia elétrica, associando os novos indicadores com as diversas áreas
irrigadas. No entanto, visando uma maior assertividade, as análises serão dinâmicas por
meio do acompanhamento periódico das imagens de satélite, para identificar as áreas
de plantio, e de dados meteorológicos, para estimar o regime de funcionamento dos
sistemas de irrigação. A partir destas informações, os valores estimados são
confrontados com os valores medidos de consumo de energia elétrica para o período
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considerado, sendo identificados os casos divergentes, os quais são indicados para
inspeção técnica no local. Também será analisada e definida a periodicidade e
quantidade necessária de imagens satélites para cada tipo de cultivo objeto de estudo
do projeto. Destaca-se que o sistema proposto difere totalmente das soluções atuais,
sendo passível de obtenção de registro de software de invenção, além de ter
dissertações de mestrado e teses de doutorado associados ao projeto. Além disto, ele
será aplicado no ambiente da empresa, integrado aos diversos sistemas que contém as
informações necessárias para as análises de forma dinâmica e automática. A solução
proposta não é trivial, pois envolve o desenvolvimento de métodos e indicadores que
tratam de forma dinâmica as diversas variáveis meteorológicas e geográficas, estimando
o consumo dos clientes irrigantes, e caracterizando um novo processo de detecção de
prováveis perdas não técnicas. Para as análises, desenvolvimentos e validações, a
plataforma será aplicada em regiões piloto da empresa, abrangendo os Estados do Rio
Grande do Sul e São Paulo. Como o objetivo é desenvolver uma solução abrangente e
robusta, se faz necessário cobrir diferentes áreas de irrigação, uma vez que há mudança
de clima, solo, relevo, entre outros.
Destaca-se que o projeto será desenvolvido em etapas abordando as seguintes fases da
metodologia técnico-científica:
 Revisões bibliográficas
 Fundamentações teóricas
 Planejamento das atividades
 Desenvolvimentos de metodologias e processos
 Análises laboratoriais
 Implementações em campo
 Testes e monitoramento das implementações
 Análises e validações de resultados
 Adequações dos sistemas
 Relatos e conclusões
Pode-se resumir o projeto nas seguintes macro etapas:
 Caracterização do problema e definição de indicadores: caracterização do
problema e definição de KPI’s; definição das funcionalidades do sistema; análise
e especificação da base de dados e necessidades de integração; plano de
aquisição (estações meteorológicas, licenças de software, imagens de satélite);
definição das regiões piloto e seus respectivos cultivos (SP e RS);
 Metodologias para estimar consumo de energia: desenvolvimento de
metodologias para estimar o consumo de energia de diversas culturas;
desenvolvimento de modelos de segmentação de imagens; desenvolvimento de
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modelos para tratamento de dados meteorológicos e geológicos;
desenvolvimento de base de dados consolidada;
 Software: desenvolvimento de algoritmos e software para processamento de
dados meteorológicos e de imagens de satélite:
o Comparação de dados obtidos com estações meteorológicas próprias
com dados comerciais, comparando assertividade e custo benefício, e
recomendando a melhor solução;
o Comparação de dados obtidos com pré-relatórios de imagens de
satélite com os obtidos pela própria análise de imagens, comparando
assertividade e custo benefício, e recomendando a melhor solução
(local das imagens, necessidade de pré-relatório ou não, e
quantidade/periodicidade das imagens necessárias para cada cultura;
 Testes piloto: aplicação, integração, teste e validação do software no ambiente
da CPFL, focando na região piloto (SP e RS);
 Análise dos resultados: análise de performance do software; inspeções em
campo para confirmar os resultados; análise e medição dos resultados a partir
dos KPI’s definidos.
 Encerramento: relatório final do projeto com o relatório completo de todos os
estudos, um resumo de algumas com os principais pontos do projeto, e um
artigo para ser submetido para conferências internacionais especializadas.

Produtos Principais: - Metodologia e plataforma computacional inovadoras para detectar perdas não técnicas em áreas de irrigação, diferenciados pelo uso do processamento de imagens de satélite, associados à monitoração de variáveis climáticas (temperatura, umidade, índice pluviométrico...) e geográficas (relevo, tipo de solo...), com a criação de novos indicadores. Produtos Secundários: - Algoritmo para tratamento e processamento das imagens de satélite; -Algoritmo para tratamento e processamento das variáveis climáticas; - Criação de indicadores para estimação de consumo por hectare plantado