Banca de DEFESA: VALESCKA RAYSA MOURA SOARES DE BARROS

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : VALESCKA RAYSA MOURA SOARES DE BARROS
DATA : 29/08/2022
HORA: 09:00
LOCAL: Depart. de Engenharia Elétrica - LDSP, sala de Seminários (4º andar/prédio administrativo do CTG).
TÍTULO:

APLICAÇÃO DE TÉCNICAS DE MACHINE LEARNING NA DETECÇÃO DE PERDAS NÃO TÉCNICAS .

PALAVRAS-CHAVES:

Aprendizado de Máquina, Perdas não técnicas, Perdas Comerciais, K-Means, Perceptron em Múltiplas Camadas, Agrupamento hierárquico.

 

PÁGINAS: 70
RESUMO:

O alto índice de perdas não técnicas (PNT), também conhecidas como perdas comerciais (PC), afeta diretamente o faturamento das distribuidoras de energia elétrica no Brasil, onde, apenas no ano de 2020 chegaram a subtrair cerca de 7,5% do montante de energia adquirido pelas concessionárias. O prejuízo é repassado para os consumidores até o limite regulatório, a diferença entre o limite regulatório e o total de PNT é custeado pelas distribuidoras. As ações de combate às PNT nem sempre são assertivas, causando ainda mais prejuízos para as empresas. Afim de direcionar as inspeções vêm se utilizando algoritmos de ML para detectar clientes que possivelmente estão desviando energia ou possuem alguma falha em seu sistema de medição e faturamento. Este trabalho simula esta situação usando uma base de dados real e realizando testes com os algoritmos Multilayer Perceptron, K-means e Agrupamento hierárquico, aplicando técnicas de tratamento de dados. Foi utilizada a IDE Jupyter, disponibilizada no software Anaconda. Cada modelo foi testado utilizando a base de dados pura, usando a base de nados normalizada e também com a base de dados padronizada. O modelo que obteve o melhor resultado foi o MLP, com uma acurácia de 69%, no entanto são necessários a implementação de outras técnicas de tratamento de dados para obter um melhor tempo de processamento.

MEMBROS DA BANCA:
Externa à Instituição - AIDA ARAUJO FERREIRA - IFPE
Externo à Instituição - JONATA CAMPELO DE ALBUQUERQUE - UFPE
Presidente - 1171041 - RONALDO RIBEIRO BARBOSA DE AQUINO