Aprendizado Inteligente de Perdas Comerciais em Sistemas de Energia : Novas Tendências e Desafios na Aplicação da Inteligência Artificial

ISBN-13: 9783330768543 / Portugalski / Miękka / 2017 / 160 str.

Caio César Oba Ramos; André Nunes de Souza; João Paulo Papa

Opis

A detecção de furtos e fraudes nos sistemas de energia provocados por consumidores irregulares é o principal alvo em análises de perdas não-técnicas ou comerciais pelas empresas de energia na busca de minimizar os custos. Embora a identificação automática de perdas comerciais tenha sido amplamente estudada, a tarefa de selecionar as características mais representativas em um grande conjunto de dados a fim de aumentar a precisão da identificação, bem como para caracterizar possíveis consumidores irregulares como um problema de otimização, não tem sido muito explorada neste contexto. Neste trabalho, visa-se o desenvolvimento de algoritmos híbridos baseados em técnicas evolutivas a fim de realizar a seleção de características no âmbito da caracterização de perdas comerciais, comparando os seus desempenhos e verificando as características selecionadas. Vários classificadores são comparados, com destaque para a técnica Floresta de Caminhos Ótimos por sua robustez, sendo ela a técnica escolhida para o cálculo da função objetivo das técnicas evolutivas. Desta maneira, uma ferramenta computacional foi desenvolvida para o aprendizado inteligente de perdas comerciais em sistemas de energia.

O autorze

Caio César Oba Ramos possui graduação (2006) e mestrado (2010) em Engenharia Elétrica pela UNESP, Brasil. Possui doutorado (2014) em Engenharia Elétrica pela POLI-USP, Brasil. Foi pesquisador pós-doutorando na UNESP (2014-2016). Possui experiência nos temas: sistemas de energia, perdas comerciais, inteligência artificial e qualidade de energia.