Nas últimas três décadas, a América Latina e o Caribe registraram perdas de eletricidade equivalentes, em média, a aproximadamente 17% da energia gerada. Nos 15 países para os quais havia dados separados de transmissão e distribuição, a distribuição respondeu por cerca de 80% das perdas registradas, com um custo financeiro anual estimado para as distribuidoras entre US$ 9,6 bilhões e US$ 16,6 bilhões. [1]
O desempenho varia substancialmente entre as distribuidoras. Nos dados de 2019 analisados pelo BID, algumas distribuidoras registraram perdas totais inferiores a 4%, enquanto outras chegaram a aproximadamente 47%. [2]
Isso representa um volume substancial de energia que foi gerada e entregue, mas nunca foi integralmente convertida em receita.
Em 2025, as perdas na distribuição no Brasil representaram 14,3% da energia injetada. As perdas técnicas corresponderam a 7,2%, ou 45,2 TWh, enquanto as perdas não técnicas representaram outros 7,1%, ou aproximadamente 45 TWh. [3]
O problema também é altamente concentrado. Em 2024, dez distribuidoras responderam por 74% das perdas não técnicas do Brasil, enquanto Light e Amazonas Energia, juntas, representaram 34,1%. A ANEEL estimou o custo anual das perdas não técnicas reais em aproximadamente R$ 10,3 bilhões. [4]
Esses números indicam que as distribuidoras precisam de mais do que programas abrangentes de detecção de fraudes aplicados de forma uniforme a toda a base de consumidores. Elas precisam entender onde as perdas ocorrem, o que as causa e quais casos devem ser priorizados para investigação adicional.
O furto de energia é a forma mais visível de perdas não técnicas (NTL), mas é apenas uma parte do problema. Para fins operacionais, as perdas não técnicas podem ser agrupadas em quatro grandes categorias:
Consumo não autorizado e adulteração de medidores
Ligações clandestinas, bypass de medidores, inversão do funcionamento do medidor, manipulação física, extensões não autorizadas da rede e religação após corte.
Consumo não medido e configurações incorretas
Pontos de consumo não cadastrados, medidores com defeito, configuração incorreta de medidores ou transformadores e equipamentos operando fora da faixa de medição prevista.
Consumo registrado incorretamente e erros de processo
Leituras imprecisas, erros de registro, dados incorretos de medidores e atualizações tardias relacionadas a consumidores, ligações ou desligamentos.
Inconsistências de sistemas, tarifas e faturamento
Classificações tarifárias incorretas, atrasos na troca de dados mestres, problemas de sincronização e consumo que não é corretamente transferido, alocado ou faturado. [5]
Tratar toda anomalia como furto pode gerar falsos positivos, inspeções desnecessárias e disputas evitáveis com consumidores. Diferentes causas exigem diferentes métodos de investigação e ações corretivas.
As perdas não técnicas são frequentemente tratadas principalmente como um problema de detecção: identificar mais anomalias, gerar mais alertas e inspecionar mais consumidores.
Na prática, o maior desafio é transformar as anomalias detectadas em casos que as equipes de investigação possam compreender, priorizar e solucionar.
As distribuidoras podem já possuir grande parte das evidências necessárias para identificar uma irregularidade. No entanto, essas evidências muitas vezes estão dispersas entre sistemas de medição, faturamento, cadastro de consumidores, rede e operação. As equipes de investigação podem precisar buscar e comparar manualmente informações em vários sistemas desconectados.
Isso aumenta o tempo de investigação, gera avaliações inconsistentes e atrasa decisões sobre ações corretivas ou inspeções em campo.
Portanto, a detecção por si só não é suficiente. Sem filtragem estruturada, pontuação de risco e priorização, as distribuidoras podem acabar com longas listas de casos potenciais de qualidade desigual. As equipes de campo podem então ser direcionadas para casos com baixa probabilidade de confirmação ou baixo potencial de recuperação de receita.
O problema não é necessariamente a falta de alertas, mas a incapacidade de transformar informações fragmentadas em um pipeline menor e priorizado de investigações.
Enfrentar esse desafio não exige necessariamente a substituição dos sistemas existentes da distribuidora. É necessário um processo integrado que utilize os dados disponíveis e conecte detecção, triagem e investigação até um resultado documentado.
Nosso framework da solução Comping NTL foi desenvolvido para apoiar esse processo, integrando e preparando informações provenientes dos sistemas relevantes da distribuidora e de fontes externas.
Ele combina regras de negócio configuráveis com modelos estatísticos e analíticos para detectar casos suspeitos, gerar alertas e atribuir pontuações de risco. O framework também oferece suporte à triagem estruturada, aos fluxos de investigação e dashboards, à gestão de casos, à geração de relatórios e à rastreabilidade para fins de auditoria. [5]
O Comping NTL atende ao processo especializado de detecção e gestão de perdas não técnicas. Para distribuidoras que desejam ampliar essa base, o Thaora estende a abordagem para um conjunto mais amplo de casos de uso relacionados à medição, ao consumo e à inteligência da rede de distribuição.
O Thaora, uma plataforma de software para inteligência de consumo e distribuição, pode atuar como uma camada de integração e agregação de dados de medição inteligente, consolidando informações das fontes disponíveis e fornecendo dados de entrada padronizados para o Comping NTL e outros casos de uso analíticos. Isso cria uma base de dados mais reutilizável e reduz a necessidade de desenvolver integrações separadas para cada nova iniciativa.
A mesma plataforma pode apoiar casos de uso mais amplos, como análise de consumo, monitoramento do desempenho operacional e maior visibilidade da rede até o nível das subestações secundárias.
Em vez de tratar as NTL como um projeto analítico isolado, as distribuidoras podem utilizar o Thaora para estender a mesma abordagem orientada por dados a um conjunto mais amplo de desafios relacionados ao consumo, à rede e às operações. [5]
O framework pode identificar padrões como alterações incomuns no consumo, leituras ausentes ou inconsistentes, consumo após desligamento, ultrapassagem de limites e anomalias entre consumidores, medidores, localidades ou segmentos de rede relacionados. [5]
Os casos podem então ser analisados e priorizados com base em critérios como pontuação de risco, cenário de detecção, valor do consumo e regras de investigação definidas.
O objetivo não é produzir a maior lista possível de consumidores suspeitos, mas identificar a próxima investigação com maior potencial de resultado.
O valor de negócio é gerado pela conexão de três etapas:
Os resultados das investigações podem então retornar ao processo analítico. Irregularidades confirmadas, falsos positivos e casos não resolvidos fornecem dados para a revisão e o ajuste periódicos dos modelos, ajudando a melhorar a precisão da detecção ao longo do tempo. [5]
Em uma implementação em uma distribuidora, esse processo integrado resultou em:
Esses resultados são específicos dessa implementação e dependem dos dados disponíveis na distribuidora, do desempenho inicial da detecção, dos processos de investigação e do modelo operacional.
Reduzir as perdas não técnicas não é apenas uma iniciativa de detecção de fraudes. É também um programa de proteção da receita, um programa de qualidade de dados e um programa de modernização da distribuição. Isso afeta a rentabilidade das distribuidoras, sua capacidade de investimento, a confiança dos consumidores e a capacidade de fornecer um serviço confiável.
A maioria das distribuidoras não precisa de mais alertas desconectados. Elas precisam de uma visão estruturada de onde as perdas ocorrem, quais casos merecem atenção e qual ação tem maior probabilidade de gerar valor.
A redução das NTL não consiste, principalmente, em detectar mais anomalias.
Consiste em transformar os dados disponíveis em menos casos, porém melhores e mais acionáveis.
O próximo passo na gestão de NTL não é a detecção em massa. É a conversão inteligente de anomalias em casos de investigação.
Referências
[1] Yépez-García, Ariel, e Raúl Jiménez Mori, eds. The Economics of Electricity Losses in Latin America and the Caribbean. Banco Interamericano de Desenvolvimento. 2024.
[2] Bonzi Teixeira, Augusto, Eric Fernando Boeck Daza, Michelle Carvalho Metanias Hallack, Mariana Weiss, Yuri Daltro, Arturo Daniel Alarcón Rodríguez e Leopoldo Montañez. Electrokit: Power Utility Toolkit—Electricity Loss Reduction. Banco Interamericano de Desenvolvimento. 2021.
[3] Agência Nacional de Energia Elétrica. ANEEL Divulga Relatório sobre Perdas de Energia Elétrica na Distribuição: Dados de 2025. 2026.
[4] Agência Nacional de Energia Elétrica. Relatório Traz Níveis de Perdas Técnicas e Não Técnicas em 2024 no Sistema de Distribuição de Energia. 2025.
[5] Insights proprietários internos derivados da experiência prática com clientes existentes.
