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Type: TESE
Title: Uso de ferramentas de aprendizado de máquina para prospecção de perdas comerciais em distribuição de energia elétrica
Title Alternative: Use of machine learning tools for prospecting commercial losses in electric energy distribution
Author: Ferreira, Hamilton Melo
Advisor: Von Zuben, Fernando José, 1968-
Zuben, Fernando José Von, 1968-
Abstract: Resumo: As concessionárias de energia elétrica deixam de faturar anualmente expressivos valores devido a perdas comerciais, as quais são originadas principalmente por fraudes cometidas por parte dos consumidores e por medidores defeituosos. A detecção automática dos pontos específicos onde ocorrem tais perdas é uma tarefa complexa, dada a grande quantidade de consumidores, a grande variedade de perfis de consumo de energia elétrica e o alto custo de cada inspeção. Este trabalho propõe o uso de técnicas de aprendizado de máquina para a incorporação de processamento inteligente na identificação das fontes de perdas comerciais, usando os dados reais fornecidos pela concessionária de energia elétrica AES Eletropaulo. Além da manipulação dos dados e análise de propostas alternativas presentes na literatura, quatro estratégias de classificação foram implementadas e comparadas, sendo que o algoritmo de indução C4.5 produziu os resultados mais consistentes em termos de especificidade e confiabilidade, tomadas como critérios de desempenho

Abstract: The electric power concessionaires miss along the year significant amount of revenue due to commercial losses, which are mainly caused by frauds produced by consumers and defective sensors. The automatic detection of the specific sites where the losses are located is a complex task, given the high number of consumers, the great variety of electric power consumption profiles, and the high cost of each inspection. This work proposes the use of machine learning techniques capable of incorporating intelligent processing in the identification of the sources of commercial losses, using real data provided by the electric power concessionaire AES Eletropaulo. Besides data manipulation and analysis of alternative proposals presented in the literature, four classification strategies have been implemented and compared. The C4.5 algorithm has produced the most consistent results in terms of specificity and confiability, taken as performance criteria
Subject: Aprendizado do computador
Sistemas de energia elétrica - Modelos matemáticos
Sistemas de suporte de decisão
Mineração de dados (Computação)
Sistemas especialistas (Computação)
Language: Português
Editor: [s.n.]
Date Issue: 2008
Appears in Collections:FEEC - Tese e Dissertação

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