Metodologia para Detecção de Irregularidades e Prevenção de Perdas Comerciais

Este trabalho apresenta o desenvolvimento de uma metodologia para identificar divergências na classificação de clientes da empresa Light S.A., utilizando técnicas de Mineração de Dados (Data Mining) a partir da análise das curvas de consumo, fatores de demanda e de carga das unidades consumidoras (UC) e, ainda, outras informações exógenas presentes na base de dados. A metodologia é baseada em duas etapas: categorização, para agrupar UCs com padrões de consumo similares; e classificação, para descobrir mudanças no perfil de comportamento, configurando a irregularidade na medição de energia elétrica. O agrupamento de registros é uma das tarefas realizadas no processo de Mineração de Dados, onde se deseja identificar registros que possuem características semelhantes, de tal forma a refletir a estrutura de um conjunto de dados em grupos. Foi desenvolvida uma metodologia baseada no algoritmo Fuzzy C-Means, para agrupamento de dados, e um modelo de classificação capaz capturar a tendência e sazonalidade dos padrões de consumo e demanda. Os dados de clientes utilizados foram inicialmente pré-processada e normalizada, com intenção de aumentar a precisão do método. Os resultados obtidos com esta metodologia foram considerado muito bom pelos especialistas responsáveis pela área de análise de faturamento de grandes clientes na empresa Light S.A.