Localização de usinas termoelétricas utilizando Sistema de Informação Geográfica e métodos de decisão multicritério

No setor de energia elétrica, a área que se dedica ao estudo da inserção de novos parques geradores de energia no sistema é denominada planejamento da expansão da geração. Nesta área, as decisões de localização e instalação de novas usinas devem ser amplamente analisadas, a fim de se obter os diversos cenários proporcionados pelas alternativas geradas. Por uma série de fatores, o sistema de geração elétrico brasileiro, com predominância hidroelétrica, tende a ser gradualmente alterada pela inserção de usinas termoelétricas (UTEs). O problema de localização de UTEs envolve um grande número de variáveis através do qual deve ser possível analisar a importância e contribuição de cada uma. O objetivo geral deste trabalho é o desenvolvimento de um modelo de localização de usinas termoelétricas, aqui denominado SIGTE (Sistema de Informação Geográfica para Geração Termoelétrica), o qual integra as funcionalidades das ferramentas SIGs (Sistemas de Informação Geográfica) e dos métodos de decisão multicritério. A partir de uma visão global da área estudada, as componentes espaciais do problema (localização dos municípios, tipos de transporte, linhas de transmissão de diferentes tensões, áreas de preservação ambiental, etc.) podem ter uma representação mais próxima da realidade e critérios ambientais podem ser incluídos na análise. Além disso, o SIGTE permite a inserção de novas variáveis de decisão sem prejuízo da abordagem. O modelo desenvolvido foi aplicado para a realidade do Estado de São Paulo, mas deixando claro a viabilidade de uso do modelo para outro sistema ou região, com a devida atualização dos bancos de dados correspondentes. Este modelo é designado para auxiliar empreendedores que venham a ter interesse em construir uma usina ou órgãos governamentais que possuem a função de avaliar e deferir ou não a licença de instalação e operação de usinas.

Coordenação da entrega de ajuda a vítimas de desastre: uma abordagem multicritério com pensamento focado em valor.

Este trabalho trata da logística envolvida em operações de resposta a desastres, com foco na entrega final de suprimentos destinados a ajudar vítimas. Seu propósito é investigar os objetivos pertinentes ao planejamento do transporte da carga e encontrar uma metodologia para definir estratégia que sirva à tomada de decisão em campo. Para tanto, primeiramente identifica-se os objetivos adotados em modelos de Pesquisa Operacional para a tarefa em questão, através da análise de conteúdo das publicações pertinentes. Então, a abordagem do Pensamento Focado em Valores é utilizada para estruturar o problema. Finalmente, o método Simple Multi-Attribute Rating Technique Exploiting Ranks (SMARTER) é empregado na construção de um modelo de Análise da Decisão Multicritério (ADM), com consulta a um profissional experiente da área humanitária e aproveitando a análise da literatura previamente realizada. Neste processo, são elaboradas e avaliadas seis alternativas para a tomada de decisão condizentes com os valores da comunidade humanitária. Os resultados obtidos mostram que existe incompatibilidade entre os critérios de desempenho identificados nas publicações existentes e os objetivos perseguidos pelo Tomador da Decisão (TD) real. De acordo com o modelo construído, o atendimento de prioridades e a manutenção da sustentabilidade da operação são os objetivos que devem ser levados em conta para planejar a entrega de carga em pós-desastre, sendo que o custo e a equidade da distribuição não devem ser considerados. Conclui-se que o método adotado é útil à definição destes critérios e também ao desenvolvimento de estratégias que resultem em distribuições de ajuda melhores, aos olhos do próprio TD. Desta forma, ressalta-se que este trabalho contribui à área da Logística Humanitária com a investigação dos objetivos, assim como ao campo da ADM pela formalização dos processos de elaboração de alternativas, além da adição de mais uma aplicação possível ao repertório do método SMARTER.