TY - CHAP
T1 - Metodologia para Detecção de Irregularidades e Prevenção de Perdas Comerciais
AU - Lazo, Juan G. Lazo
AU - Hall, Carlos
AU - Vellasco, Marley MBR
AU - Pacheco, Marco Aurélio C.
AU - Tanscheit, Ricardo
AU - Carrilho Jr, João R.
AU - Figueiredo, Karla
AU - da Rocha, José Eduardo N.
AU - Eletrônica, Depart Eng
AU - Eletricidade, S. A.
PY - 2006
Y1 - 2006
N2 - 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.
AB - 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.
M3 - Capítulo de libro
SP - 1
EP - 9
BT - Proceedings XVII Seminário Nacional de Distribuição de Energia Elétrica - SENDI 2006
CY - Belo Horizonte
ER -