DESENVOLVIMENTO DE UM SISTEMA PARACLASSIFICAÇÃO DE ANORMALIDADES NOCONSUMO DE ENERGIA ELÉTRICA

Este trabalho apresenta uma metodologia computacional para classificacao de perfis anormais de consumo de energia eletrica. A abordagem parte da premissa que um dado cliente deve permanecer o mais proximo possivel de seu padrao de consumo historico, sendo que os desvios do padrao registrado representam possiveis fraudes de energia ou irregularidades de medicao. A parte inicial da metodologia busca de consumidores com perfis de consumo semelhantes e efetuada por meio da tecnica computacional de clusterizacao fuzzy. Ja a tarefa de mensurar o desvio do padrao historico e realizada por meio de uma metodologia de classificacao nebulosa, baseada na matriz de particao fuzzy e distância dos elementos aos centros dos agrupamentos. Por fim, as distâncias para os grupos sao normalizadas, gerando um indice no intervalo unitario, sendo que os elementos de maior chance de estarem irregular sao aqueles com indices mais proximos de um. A metodologia foi validada com uma base de dados de uma concessionaria local. Os resultados alcancados foram satisfatorios, sendo obtida adequada performance tanto no processo de deteccao de fraudes quanto irregularidades na medicao.