Caracterização de Perdas Comerciais em Sistemas de Distribuição de Energia Utilizando Floresta de Caminhos Ótimos e Abordagens Evolucionistas

• Processo: 12/14158-2
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Data de Início da vigência: 01 de novembro de 2012
• Data de Término da vigência: 31 de dezembro de 2014
• Área do conhecimento: Engenharias - Engenharia Elétrica - Sistemas Elétricos de Potência
• Pesquisador responsável: André Nunes de Souza
• Beneficiário: André Nunes de Souza
• Instituição Sede: Faculdade de Engenharia (FE). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Bauru. Bauru , SP, Brasil
• Pesquisadores associados: João Paulo Papa
• Assunto(s): Reconhecimento de padrões
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Floresta de Caminhos Ótimos | Reconhecimento de Padrões | Perdas não técnicas

Resumo

A identificação de perdas não-técnicas ou perdas comerciais foi fundamental na última década. Através de conjuntos de dados com centenas de perfis legais ou ilegais, pode-se ter um método para agrupar dados em subperfis a fim de minimizar a procura dos consumidores que causam grandes fraudes, ou até mesmo classificar todos os elementos dessa base de dados em regulares e irregulares. Tão importante quanto a identificação de tais perfis, a caracterização dos mesmos se faz igualmente desejável no sentido de identificarmos quais as características que realmente são utilizadas por algoritmos de inteligência artificial para a classificação de tais consumidores como sendo regulares e irregulares. Nesse contexto, o presente projeto de pesquisa objetiva a utilização de técnicas de otimização, através da seleção e ponderação de características, para a caracterização do perfil de consumidores fraudadores, almejando a proposta de novos algoritmos baseados em técnicas evolucionistas mais recentes propostas na literatura, as quais ainda não foram abordadas para esta finalidade. (AU)

Publicações científicas

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

RODRIGUES, DOUGLAS; PEREIRA, LUIS A. M.; PAPA, JOAO P.; RAMOS, CAIO C. O.; SOUZA, ANDRE N.; PAPA, LUCIENE P.; WILSON, R; HANCOCK, E; BORS, A; SMITH, W. Optimizing Feature Selection through Binary Charged System Search. COMPUTER ANALYSIS OF IMAGES AND PATTERNS, PT I, v. 8047, p. 8-pg., 2013-01-01. (09/16206-1, 11/14094-1, 12/14158-2)

PEREIRA, LUIS A. M.; PAPA, JOAO PAULO; DE SOUZA, ANDRE N.; KUZLE, I; CAPUDER, T; PANDZIC, H. Harmony Search applied for Support Vector Machines Training Optimization. 2013 IEEE EUROCON, v. N/A, p. 5-pg., 2013-01-01. (12/14158-2, 09/16206-1, 11/14094-1)

PASSOS JUNIOR, LEANDRO APARECIDO; OBA RAMOS, CAIO CESAR; RODRIGUES, DOUGLAS; PEREIRA, DANILLO ROBERTO; DE SOUZA, ANDRE NUNES; PONTARA DA COSTA, KELTON AUGUSTO; PAPA, JOAO PAULO. Unsupervised non-technical losses identification through optimum-path forest. Electric Power Systems Research, v. 140, p. 413-423, NOV 2016. (12/14158-2, 09/16206-1, 13/20387-7, 15/00801-9, 14/16250-9)