Como dados estruturais orientam a proteção da fauna na rede elétrica
Acidentes envolvendo fauna silvestre e redes elétricas são uma preocupação crescente para concessionárias de energia, que precisam equilibrar confiabilidade operacional e conservação ambiental. O desafio está em priorizar intervenções sem depender de tecnologias complexas de monitoramento, aproveitando melhor os dados que já existem sobre ocorrências e características da rede.
A análise de dados estruturais — ou seja, informações estáveis sobre o ativo e o território — permite identificar padrões de risco e orientar ações preventivas com base em evidências. Com isso, o planejamento de mitigação se torna mais eficiente.
Continue lendo para entender o poder dessa estratégia e entender como ela pode ser aplicada para auxiliar na proteção da fauna.
1. O que é “risco estrutural”?
O conceito de risco estrutural refere-se à probabilidade inerente de acidentes de fauna associada às características permanentes da infraestrutura e do habitat. Ou seja, ele avalia o perigo de choques elétricos com base em fatores estáveis como a geometria de postes e condutores, a configuração da rede, o histórico local de incidentes, a cobertura vegetal ao redor, entre outros.
Esse tipo de análise é focado no planejamento de intervenções preventivas, não em monitoramento em tempo real. Ou seja, trabalha-se com variáveis estáveis e de longo prazo para priorizar trechos e ativos, definir padrões construtivos mais seguros (isoladores, espaçadores, afastamentos), orientar manejo de vegetação e programar retrofits em vãos críticos.
1. Pipeline mínimo de dados
Quando falamos em pipeline, estamos nos referindo a uma linha de montagem de dados que organiza e enriquece informações já existentes para que sirvam, de forma confiável, à análise de risco estrutural.
Nesse cenário, utiliza-se exclusivamente dados já disponíveis, sem recorrer a sensores adicionais.
O pipeline básico segue três etapas:
- Curadoria e padronização: Reúne e integra bases de dados existentes sobre ocorrências de acidentes com fauna na rede elétrica (eletroplessões, impactos, etc.) e sobre ações de atendimento (resgates, intervenções). É preciso deduplicar registros, unificar classificações de eventos e espécies, e georreferenciar cada ocorrência para relacioná-la a pontos ou trechos da rede.
- Enriquecimento geoespacial: Acrescenta variáveis adicionais ao banco de dados analítico, como características dos ativos (tipo de poste/cruzeta, tensão, idade), presença de vegetação próxima, distância a fragmentos florestais e corredores ecológicos, além de indicadores de ocorrência prévia na região.
- Governança de dados: Mantém versões das bases e critérios claros de inclusão/exclusão (por exemplo, quais registros contam como “eletrocussão”). Registra logs e trilhas de auditoria para rastrear atualizações. Isso garante transparência e reprodutibilidade no pipeline de dados.
2. Modelos interpretáveis para estimar risco
Para estimar o risco de eletrocussão por ponto ou trecho da rede, utiliza-se modelagem estatística simples e explicável (como regressão logística e árvores de decisão). “Interpretável” significa conseguir entender quais fatores pesaram e por quê. O modelo recebe variáveis como tipo de poste/cruzeta, tensão, proximidade de vegetação e histórico de ocorrências e, a partir disso, aprende padrões: certas combinações elevam a probabilidade de evento, enquanto outras (maior afastamento, isoladores específicos) reduzem.
Na regressão logística, cada variável recebe um peso que indica se aumenta ou diminui o risco. O resultado é um escore de risco por local, convertido em faixas de criticidade (baixo, médio, alto) e acompanhado de um ranking de priorização. Essa transparência permite às áreas de engenharia, operação e compliance justificar classificações e vincular ações. Como uma troca de isolador ou manejo de vegetação, por exemplo.
3. Priorização guiada por risco: onde agir primeiro?
Com o escore de risco em mãos, passa-se à fase de decisão de mitigação. Essa etapa combina múltiplos critérios além do risco: espécies mais sensíveis ou ameaçadas, custo das intervenções, viabilidade técnica e fatores socioambientais.
Em geral cria-se um ranking de criticidade dos trechos/instalações, que orienta ondas de obras em curto, médio e longo prazo.
As soluções de mitigação comumente incluem:
- Instalação de capas isolantes em postes e cruzetas (proteções físicas nos terminais energizados).
- Uso de barreiras mecânicas/antiposagem que impedem que aves e outros animais pousem sobre partes vivas.
- Ajustes de geometria da fiação (ex.: aumentar espaçamento entre condutores) para dificultar contatos simultâneos.
- Proteções específicas em subestações e transformadores para evitar acesso de fauna.
4. Medir resultado e revisar
A implementação das medidas não é o fim do processo, mas parte de um ciclo gerencial iterativo. Define-se um conjunto de indicadores-chave para monitorar resultados, como número de incidentes por km de rede, porcentagem de pontos críticos tratados e tempo médio para reincidência após intervenção. Esse acompanhamento permite avaliar se as obras estão surtindo efeito (por exemplo, redução de mortes de animais) e informar ajustes futuros.
O ranking de criticidade e o próprio conjunto de dados são revisados periodicamente (por exemplo, a cada x meses) para incorporar novas evidências: intervenções executadas entram novamente no pipeline de dados, realimentando o modelo com resultados reais.
Assim, o histórico de operações e incidentes alimenta continuamente o modelo sem reclassificação diária por clima. O foco é medir a efetividade das medidas aplicadas e reajustar as prioridades de intervenção com base em evidências atualizadas.
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