Relatórios Automáticos de Roço e Corte: Otimizando a Gestão de Risco Arbóreo com Inteligência Artificial no Setor Elétrico

Quando a Natureza Ameaça a Continuidade do Fornecimento

O setor de transmissão de energia elétrica no Brasil opera sob a constante pressão de garantir a continuidade e a qualidade do fornecimento. Com uma malha que se estende por mais de 175 mil quilômetros, e em expansão, a manutenção da infraestrutura é um desafio logístico e operacional de escala monumental.

Neste cenário, a gestão de vegetação em linhas de transmissão emerge como um dos pontos de maior criticidade. Longe de ser um mero detalhe paisagístico, o crescimento descontrolado da vegetação nas faixas de servidão é uma ameaça direta à confiabilidade da rede. Dados do setor indicam que a vegetação é uma das principais causas de interrupções no fornecimento, com estimativas de que até 40% dos desligamentos em algumas concessionárias são atribuíveis a essa causa [1]. Além do impacto na qualidade do serviço, falhas causadas por risco arbóreo representam um custo financeiro significativo, tanto em reparos emergenciais quanto em multas regulatórias.

A resposta a esse desafio não pode mais se limitar a métodos reativos e manuais. A evolução natural e estratégica é a adoção de relatórios automáticos de roço e corte e a integração da inteligência artificial no setor elétrico, transformando a gestão de risco arbóreo de um gargalo operacional em um processo preditivo e otimizado.

O Desafio da Gestão de Áreas de Roço e Corte

Vegetação regular em linha de transmissão

Para as grandes players do setor, o manejo da vegetação é, frequentemente, a maior despesa operacional e de manutenção não relacionada a combustíveis [2]. O método tradicional de inspeção e planejamento de roço e corte é marcado por ineficiências que comprometem a conformidade e elevam os custos:

• Ineficiência e Alto Custo dos Métodos Manuais: A inspeção manual exige grandes equipes de campo, longas horas de trabalho e o uso de veículos em terrenos de difícil acesso. Isso resulta em um alto custo por quilômetro inspecionado e um tempo de ciclo de manutenção prolongado.

• Dificuldade de Conformidade e Rastreabilidade: O planejamento e a execução do roço e corte, quando baseados em planilhas e relatórios humanos, carecem de padronização e rastreabilidade auditável. A falta de dados precisos e georreferenciados dificulta a comprovação da conformidade regulatória e a otimização do planejamento futuro.

• Risco Operacional Elevado: A subjetividade da avaliação humana e a periodicidade espaçada das inspeções manuais aumentam o risco de falhas. No Brasil, a vegetação e os incêndios foram responsáveis por quase 25% das interrupções em linhas de transmissão nos últimos cinco anos [3], um indicador claro da urgência em mitigar o risco arbóreo

Indicadores e Ganhos Tangíveis

A transição do modelo tradicional para a gestão automatizada de inspeções não é apenas uma melhoria, mas uma transformação que gera ganhos tangíveis, mensuráveis em tempo e dinheiro.

Indicador	Modelo Tradicional (Manual)	Modelo Automatizado (IA + Drones/Satélite)	Ganho Estratégico
Tempo de Inspeção	Semanas/Meses (longos ciclos)	Horas/Dias (ciclos rápidos)	Redução de até 60% no tempo de campo.
Assertividade da Decisão	Subjetiva, baseada em amostras	Objetiva, baseada em dados 100% da faixa	Aumento na assertividade das decisões de manutenção.
Rastreabilidade/Auditoria	Baixa, baseada em documentos físicos	Alta, dados georreferenciados	Conformidade regulatória garantida e compliance facilitado.
Custo Operacional	Elevado (horas-homem, logística)	Reduzido (foco na intervenção, não na inspeção)	Otimização de recursos e foco no risco real.
Previsibilidade de Falhas	Baixa (reativa)	Alta (preditiva)	Mitigação proativa do risco de desligamentos.

A adoção de soluções baseadas em IA permite que as concessionárias mudem o foco da inspeção para a intervenção. Ao automatizar a geração de relatórios, o tempo e o recurso humano são direcionados para a execução do roço e corte, e não para a coleta e análise de dados.

A Virada Digital: Automação e Inteligência Aplicada

A gestão automatizada de inspeções e a monitoramento de vegetação em linhas de transmissão por meio de Inteligência Artificial (IA) e visão computacional representam a virada digital necessária para o setor.

A tecnologia moderna utiliza imagens de drones de alta resolução para capturar dados precisos e em escala de toda a faixa de servidão. O diferencial, no entanto, reside na aplicação de algoritmos de visão computacional e Machine Learning para processar essa vasta quantidade de dados:

1. Identificação e Classificação Precisa: A IA é capaz de identificar a vegetação, medir sua altura, calcular a distância exata para os cabos e projetar sua queda.

2. Geração de Relatórios Padronizados e Auditáveis: O sistema gera relatórios automáticos de roço e corte de forma padronizada, georreferenciada e auditável. Esses relatórios eliminam a subjetividade humana, indicando com precisão os pontos críticos que exigem intervenção imediata.

3. Planejamento Preditivo: Ao integrar dados históricos, climáticos e de crescimento da vegetação, a IA permite um planejamento preditivo. Em vez de um ciclo de manutenção fixo, as concessionárias podem priorizar o roço e corte nas áreas de maior risco, otimizando recursos e antecipando falhas.

Os benefícios são diretos e impactam o bottom line: redução de custo operacional, mitigação de risco e garantia de conformidade regulatória com um nível de rastreabilidade inédito.

IRT3D: Relatórios automáticos para áreas de roço e corte

A gestão de risco arbóreo é um pilar da confiabilidade da rede elétrica. Em um mercado cada vez mais regulado e competitivo, a capacidade de manter a monitoramento de vegetação em linhas de transmissão de forma eficiente e preditiva é um diferencial estratégico.

A automação de relatórios de roço e corte, impulsionada pela inteligência artificial no setor elétrico, não é mais uma tendência, mas uma necessidade operacional. Ela garante que a manutenção da rede seja feita com a máxima precisão, no momento certo e no local exato, protegendo a continuidade do fornecimento e o resultado financeiro da operação.

Na Robotictech, essa transformação é impulsionada pelo IRT3D, uma solução desenvolvida especificamente para monitoramento de vegetação em linhas de transmissão utilizando inteligência artificial e visão computacional.

O IRT3D identifica com precisão as áreas que necessitam de roço e corte, permitindo definir a altura ideal da vegetação e gerar relatórios automáticos e georreferenciados, prontos para visualização em plataformas como o Google Earth.

Esses relatórios são produzidos de forma totalmente automatizada, sem intervenção manual, e trazem métricas detalhadas e auditáveis que incluem a extensão das áreas de roço e corte em metros quadrados, além da localização precisa de árvores classificadas com alto risco de queda.

O resultado é um processo inteligente, rápido e padronizado, que elimina a subjetividade humana e fornece informações confiáveis para a tomada de decisão técnica e estratégica.

Com o IRT3D, os usuários passam a contar com uma visão precisa, atualizada e acionável das suas faixas de servidão. A automação dos relatórios permite reduzir custos operacionais, aumentar a eficiência das equipes de manutenção e garantir a continuidade do fornecimento elétrico com base em dados concretos e verificáveis.

Figura 1 - Exemplo de relatório com áreas de roço, corte e projeção de queda

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Referências:

[1] Copel estima que 40% das interrupções de energia são causadas pela vegetação. MegaWhat. Disponível em: https://megawhat.energy/distribuicao/copel-estima-que-40-das-interrupcoes-de-energia-sao-causadas-pela-vegetacao/ 

[2] Dados e IA para um melhor gerenciamento de vegetação. Oracle. Disponível em: https://www.oracle.com/br/data-platform/data-ai-better-vegetation-management/ 

[3] Hitachi Vegetation Manager (HVM) é lançado no Brasil: solução de análise de satélite usa inteligência artificial para otimizar gerenciamento de vegetação para o setor de energia. Hitachi Energy. Disponível em: https://www.hitachienergy.com/br/pt/news-and-events/press-releases/2023/06/hitachi-vegetation-manager-hvm-lan-ado-no-brasil-solu-o-de-an-lise-de-sat-lite-usa-intelig-ncia-artificial-para-otimizar-gerenciamento-de-vegeta-o-para-o-setor-de-energia