A confiabilidade de um equipamento ou sistema de distribuição de energia elétrica está diretamente ligada à consistência do fornecimento de energia. Com o objetivo de assegurar um fornecimento contínuo e de qualidade aos consumidores, conforme regulamentado pela Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL) e os Procedimentos de Distribuição de Energia Elétrica no Sistema Elétrico Nacional (PRODIST), as normativas estabelecem indicadores de continuidade, tais como Duração de Interrupção Individual (DIC), Frequência de Interrupção Individual (FIC), Duração Equivalente de Interrupção por Unidade Consumidora (DEC) e Frequência Equivalente de Interrupção por Unidade Consumidora (FEC). O não cumprimento dos limites desses indicadores resulta em compensações para os consumidores afetados. Ao estabelecer padrões de desempenho, as resoluções do PRODIST incentivam ajustes estratégicos nas empresas do setor elétrico, visando aprimorar a excelência do serviço prestado. No entanto, o desafio consiste em equilibrar os investimentos na rede, buscando garantir confiabilidade sem ocasionar em custos elevados. Nesse contexto, a metodologia proposta implementa previsões de taxas de falhas na rede de distribuição de energia elétrica, utilizando Redes Neurais Artificiais (RNA) para antecipar problemas. Ao aprimorar a gestão operacional das concessionárias, essa abordagem tem o potencial de elevar os padrões de qualidade do serviço, o que resultará em maior satisfação dos consumidores e no fortalecimento da credibilidade das empresas no setor elétrico.
