Identificação de irregularidades no consumo de energia elétrica em baixa tensão

O volume de perdas de energia elétrica que vem sofrendo as concessionárias no país por questões de furto, erros de medida e demais tipos de irregularidades, tem-se intensificado nos últimos anos. Por este motivo, existe uma grande preocupação das empresas de energia elétrica em identificar o perfil de clientes irregulares com o intuito de reduzir este volume de perdas. Este artigo apresenta o desenvolvimento de um modelo, baseado em Redes Neurais, que tem por objetivo aumentar o grau de acertos na identificação de irregularidades em clientes de baixa tensão. O modelo utilizou dados da empresa Light S.A. e é composto por um comitê de 5 redes neurais artificiais. Para definição do modelo das redes neurais foi necessário pesquisar os atributos disponíveis na base de dados da empresa e identificar a topologia para as redes neurais que formam este comitê. Todos os modelos aqui apresentados foram desenvolvidos com o toolbox de redes neurais do programa Matlab. Os dados de clientes da Light utilizados nos testes dos modelos foram inicialmente pré-processados e normalizados, com a intenção de aumentar a precisão do método. Os resultados obtidos mostram significativo aumento no percentual de clientes irregulares indicados corretamente como suspeitos pelo comitê de redes neurais proposto.