AutoresO conteúdo dos livros e seus dados em sua forma, correção e confiabilidade são de responsabilidade exclusiva dos autores. Permitido o download da obra e o compartilhamento desde que sejam atribuídos créditos aos autores, mas sem a possibilidade de alterá-la de nenhuma forma ou utilizá-la para fins comerciais.

Direitos para esta edição cedidos à Atena Editora pelos autores. Todo o conteúdo deste livro está licenciado sob uma Licença de Atribuição Creative Commons. Atribuição-Não-Comercial-NãoDerivativos 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0).O conteúdo dos artigos e seus dados em sua forma, correção e confiabilidade são de responsabilidade exclusiva dos autores, inclusive não representam necessariamente a posição oficial da Atena Editora. Permitido o download da obra e o compartilhamento desde que sejam atribuídos créditos aos autores, mas sem a possibilidade de alterá-la de nenhuma forma ou utilizá-la para fins comerciais. Todos os manuscritos foram previamente submetidos à avaliação cega pelos pares, membros do Conselho Editorial desta Editora, tendo sido aprovados para a publicação com base em critérios de neutralidade e imparcialidade acadêmica.A Atena Editora é comprometida em garantir a integridade editorial em todas as etapas do processo de publicação, evitando plágio, dados ou resultados fraudulentos e impedindo que interesses financeiros comprometam os padrões éticos da publicação. Situações suspeitas de má conduta científica serão investigadas sob o mais alto padrão de rigor acadêmico e ético.

RESUMOOs isoladores nas linhas de transmissão e nas subestações de energia elétrica desempenham um papel fundamental na confiabilidade e na preservação das redes de distribuição de energia. As concessionárias elétricas enfrentam problemas recorrentes com interrupções não programadas no fornecimento de energia, principalmente em regiões litorâneas como a ilha de São Luís no Maranhão, nas quais os isoladores estão expostos à deposição de poluições advindas de diferentes fontes e próximos a locais com tendência para receber poluição com alto teor de salinidade. Para manter a integridade do funcionamento do sistema de energia elétrica, esses isoladores precisam ser lavados regularmente. Objetivando inferir o nível de poluição sobre a superfície dos isoladores e orientar ações otimizadas de lavagem, desenvolvemos uma metodologia baseada em algoritmos de regressão Random Forest (RF) e eXtreme Gradiente Boosting (XGBoost), tendo como entrada variáveis meteorológicas, a distância do mar e os eventos de lavagem dos isoladores. Os modelos experimentais de RF e XGBoost foram treinados e testados a partir dos resultados obtidos de um Simulador de nível de poluição. Verificou-se que os modelos de regressão de poluição propostos são eficientes para a implementação operacional de predição da poluição sobre a superfície dos isoladores, com vistas à priorização do processo de lavagem.

No abstract