Sistema neural artificial para identificação de perdas não técnica em consumidores rurais

Perdas nao tecnicas possuem impacto significativo em redes eletricas de distribuicao e estao entre as grandes preocupacoes dos agentes envolvidos no sistema eletrico de potencia. Particularmente, em redes eletricas rurais, consumidores com sistemas de irrigacao de lavouras caracterizam situacoes de dificil deteccao de perdas nao tecnicas para as concessionarias de energia, considerando os diferentes processos de irrigacao existentes, caracteristicas climaticas e dificuldades de inspecao local. Este trabalho apresenta uma proposta para a identificacao de perdas nao tecnicas em alimentadores rurais contendo sistemas de bombeamento para irrigacao de lavouras de arroz. A metodologia proposta e baseada na correlacao dos padroes de consumo de energia eletrica, das caracteristicas da area irrigada e das condicoes climaticas do periodo de irrigacao. A metodologia emprega um Sistema Neural Artificial constituido de Redes Neurais Artificiais, e utiliza como entradas: precipitacao pluviometrica, temperatura, incidencia solar, umidade do ar, carga instalada, area irrigada, tipo de solo, altura do levante, nivel de automacao e metodo de irrigacao do cultivo de arroz. Os resultados finais indicam, para cada consumidor analisado, o risco percentual de perdas nao tecnicas. O Sistema Neural Artificial possibilita a analise de lavouras de arroz irrigado em qualquer regiao do Brasil, independentemente das caracteristicas da lavoura, do solo e do ambiente. Os resultados do trabalho foram obtidos e validados a partir de uma base de dados reais de safras do periodo entre 2009 e 2014, de lavouras do Estado do Rio do Grande do Sul.