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Título: Modelagem e framework multiagente para otimização e simulação de cenários de remanejamento de equipes de campo para o restabelecimento de energia em eventos climáticos extremos
Título(s) alternativo(s): Multi-agent modeling and framework for optimization and scenario simulation of field crew reallocation for power restoration in extreme weather events
Autor(es): Rebelato, James Gustavo Black
Orientador(es): Giménez Lugo, Gustavo Alberto
Palavras-chave: Energia elétrica - Distribuição
Sistemas multiagentes
Simulação (Computadores)
Mudanças climáticas - Aspectos econômicos
Preparação para emergências
Extremos climáticos - Aspectos econômicos
Electric power distribution
Multiagent systems
Computer simulation
Climatic changes - Economic aspects
Emergency management
Climatic extremes - Economic aspects
Data do documento: 10-Fev-2026
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Curitiba
Citação: REBELATO, James Gustavo Black. Modelagem e framework multiagente para otimização e simulação de cenários de remanejamento de equipes de campo para o restabelecimento de energia em eventos climáticos extremos. 2026. Dissertação (Mestrado em Computação Aplicada) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2026.
Resumo: O aumento da frequência e da intensidade dos eventos climáticos extremos (ECE) tem ampliado os impactos sobre os sistemas de distribuição de energia elétrica, exigindo maior capacidade de coordenação operacional para o restabelecimento do fornecimento. Nesse contexto, a alocação e o remanejamento de equipes de campo tornam-se fatores críticos, pois afetam diretamente tempos de atendimento, custos e impactos associados às interrupções. Esta pesquisa teve como objetivo propor e aplicar um framework de simulação baseado em sistemas multiagentes para análise de estratégias de atendimento, cooperação entre bases operacionais e remanejamento de equipes de campo durante ECE. O modelo foi implementado na plataforma NetLogo, com base na teoria de sistemas multiagentes, integrando dados meteorológicos históricos e dados operacionais de concessionária de distribuição. O framework representa agentes autônomos (equipes, bases operacionais e ocorrências), permitindo simular a dinâmica de resposta em quatro cenários de atendimento: isolado, proximidade, centralizado e antecipado. A abordagem incorpora a conversão de informações climáticas em impactos operacionais, a formação de demanda emergencial e regras de cooperação interbases, viabilizando a comparação de cenários sob incerteza. A dissertação foi desenvolvida por meio de estudo de caso no Paraná (COPEL), considerando distribuição geográfica das bases, rede viária, capacidade das equipes e severidade dos impactos climáticos. A avaliação foi conduzida com base em métricas consolidadas na literatura e na prática operacional, integradas ao ambiente de simulação para análise comparativa de desempenho. Os resultados indicam que a abordagem multiagente favorece a identificação de pontos críticos de decisão, a análise de políticas de cooperação entre bases e a proposição de protocolos operacionais baseados em critérios objetivos, com ganhos de desempenho no restabelecimento e na coordenação da resposta. Conclui-se que o framework multiagente proposto constitui contribuição ao estado da arte da resiliência operacional em sistemas de distribuição de energia ao integrar, em um mesmo ambiente de análise, impactos climáticos, demanda emergencial, cooperação entre bases e remanejamento de equipes com uso de métricas consolidadas. O estudo de caso no Paraná evidencia a aplicabilidade da abordagem em contexto real e seu potencial de adaptação a outras concessionárias por meio de parametrização de características operacionais, geográficas e organizacionais.
Abstract: The increasing frequency and intensity of extreme climate events (ECEs) have amplified impacts on electric power distribution systems, requiring greater operational coordination capacity to restore service. In this context, the allocation and redeployment of field crews become critical factors, as they directly affect response times, costs, and outage-related impacts. This research aimed to propose and apply an agent-based simulation framework to analyze service strategies, cooperation among operational bases, and field crew redeployment during ECEs. The model was implemented in the NetLogo platform, based on multi-agent systems theory, integrating historical meteorological data and operational data from a power distribution utility. The framework represents autonomous agents (crews, operational bases, and incidents), enabling the simulation of response dynamics under four service scenarios: isolated, proximity-based, centralized, and anticipatory. The approach incorporates the conversion of climate information into operational impacts, the formation of emergency demand, and inter-base cooperation rules, enabling scenario comparison under uncertainty. The dissertation was developed through a case study in Paraná (COPEL), considering the geographic distribution of operational bases, road network conditions, crew capacity, and the severity of climate-related impacts. The evaluation was conducted using metrics consolidated in literature and in operational practice, integrated into the simulation environment for comparative performance analysis. The results indicate that the agent-based approach supports the identification of critical decision points, the analysis of cooperation policies among operational bases, and the proposition of operational protocols based on objective criteria, with performance gains in service restoration and response coordination. It is concluded that the proposed agent-based framework contributes to the state of the art in operational resilience of power distribution systems by integrating, within a single analytical environment, climate impacts, emergency demand, cooperation among operational bases, and crew redeployment using consolidated metrics. The case study in Paraná demonstrates the applicability of the approach in a real-world context and its potential for adaptation to other utilities through the parameterization of operational, geographic, and organizational characteristics.
URI: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/39745
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