| Popis: |
A deteccao de irregularidades no consumo de energia eletrica, para as empresas do setor eletrico, ainda e um grande desafio. As perdas comerciais, ou perdas nao-tecnicas, tem impacto negativo na receita das concessionarias de energia eletrica, alem de impactar no bolso do consumidor. Neste intuito, este trabalho tem como objetivo utilizar tecnicas de aprendizado de maquina para fins de classificacao, utilizando o metodo de Random Forest, e do tipo nao supervisionado (Clustering) para criar grupos de consumidores que serao utilizados para a predicao do modelo classificador. A representacao e clusterizacao do dataset foi desenvolvida com os valores da media e desvio padrao dos consumos dos anos 2017, 2018 e 2019 onde, para a obtencao dos resultados da metodologia proposta pelo trabalho, foram utilizados como dados de entrada os consumos reais do ano de 2020 das unidades consumidoras localizados no municipio de Uruguaiana, no estado do Rio Grande do Sul, do banco de dados da CPFL Energia. https://doi.org/10.53316/sepoc2021.056 |
