[en] AUTOMATIC SELECTION OF MODELS FOR PANEL DATA: AN APPLICATION FOR SETTING NON-TECHNICAL LOSSES TARGETS OF BRAZILIAN ELECTRICITY DISTRIBUTION UTILITIES

• Other Authors: RODRIGO FLORA CALILI
• Language: pt
• Published: MAXWELL 2021
• Subjects: [pt] METROLOGIA; [pt] DISTRIBUIDORAS DE ENERGIA ELETRICA; [pt] DADOS EM PAINEL; [pt] REGULACAO ECONOMICA; [pt] PERDAS NAO TECNICAS; [en] METROLOGY; [en] ELECTRICITY UTILITIES; [en] PANEL DATA; [en] ECONOMIC REGULATION; [en] NON TECHNICAL LOSSES
• Online Access: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=53283@1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=53283@2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.53283

[pt] A perdas não técnicas de energia elétrica (PNT) constituem, atualmente, um dos principais problemas enfrentados pelas concessionárias de distribuição de eletricidade no Brasil. Entende-se que parte desses fatores não são gerenciáveis pelas distribuidoras, e assim, são repassadas aos consumidores através de tarifas de eletricidade, seguindo os limites definidos pela Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL). Apesar do progresso realizado pela ANEEL, a metodologia atualmente empregada pela Agência utiliza-se de dados em painel para formulações desses limites, no entanto, define-se algumas medidas ad-hoc que acabam resultando em metas de perdas pouco condizentes com a realidade das distribuidoras brasileiras. Essa dissertação tem por objetivo selecionar modelos de forma automática para dados em painel, avaliando sua aplicabilidade na definição das metas de perdas não técnicas. Os modelos propostos foram empregados a um painel de dados contendo observações anuais de 62 concessionárias de distribuição de energia elétrica brasileira no período de 2007 a 2017, gerando, assim, 1.097.789 modelos com respeitando os tipos de regressões em dados em painel, resultando em 3 modelos potenciais com metas de PNT mais aderentes às PNT reais das distribuidoras brasileiras. === [en] Non-technical electricity losses (NTL) are currently one of the main problems faced by electricity distribution utilities in Brazil. It is understood that part of these factors is not manageable by the utilities, and thus, they are passed on to consumers through electricity tariffs, following the limits defined by the Brazilian Electric Energy Agency (ANEEL). Despite the progress made by ANEEL, the methodology currently used by the Agency uses panel data to formulate these limits, however, some ad hoc measures are defined which end up resulting in loss targets that are not consistent with the reality of Brazilian distribution utilities. This dissertation aims to select models automatically for panel data, evaluating their applicability in setting non-technical loss targets. The proposed models were used in a panel data containing annual observations from 62 Brazilian electricity distribution utilities in the period from 2007 to 2017, thus generating 1,097,789 models with respect to the types of regressions in panel data, resulting in 3 potential models with NTL targets more adherent to the real possibilities of the Brazilian distribution utilities.