Análise Comparativa entre Técnicas de Sistemas Inteligentes para Detecção de Perdas Não Técnicas em Sistemas de Distribuição de Energia Elétrica

• Processo: 23/14980-9
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de fevereiro de 2024
• Data de Término da vigência: 30 de abril de 2024
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia Elétrica - Sistemas Elétricos de Potência
• Pesquisador responsável: Lucas Teles de Faria
• Beneficiário: Luiz Paulo Barbosa do Nascimento Filho
• Supervisor: Tiago Manuel Campelos Ferreira Pinto
• Instituição Sede: Faculdade de Engenharia e Ciências (FEC). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Rosana. Rosana , SP, Brasil
• Instituição Anfitriã: Instituto de Engenharia de Sistemas e Computadores - Tecnologia e Ciência (INESC TEC), Portugal
• Vinculado à bolsa: 23/03151-1 - Estimação de Perdas Não Técnicas: Uma Abordagem Top-Down, BP.IC
• Assunto(s): Redes neurais (computação) Distribuição de energia elétrica
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Distribuicao de energia | Furto de Energia Elétrica | Perdas Comerciais | Perdas Não Técnicas | Redes Neurais Artificiais | Distribuição de Energia Elétrica

Resumo

As perdas não técnicas ou perdas comerciais ocasionam prejuízos financeiros às distribuidoras de energia e debilidades ao sistema de distribuição de energia elétrica com prejuízos à qualidade da energia (com aumento de blecautes) e à confiabilidade das redes de distribuição devido às modificações indevidas na topologia da rede. Essas perdas são ocasionadas comumente devido a furtos (ligações clandestinas) e fraudes no medidor de energia. Existem expressivos avanços tecnológicos com o advento das redes inteligentes (smart grids) e a instalação de phasor measurement units (PMUs) em pontos estratégicos da rede de distribuição. No entanto, esses avanços não estão disponíveis em larga escala nos países em desenvolvimento; justamente naqueles que apresentam as maiores perdas. Assim, é premente o estudo de metodologias para prevenção e combate às perdas nas redes de distribuição convencionais. Nesse sentido, este projeto visa a implementação e análise comparativa entre técnicas de sistemas inteligentes ou soft computing para identificação de unidades consumidoras irregulares. A saber: rede neural ARTMAP Fuzzy e algoritmos de aprendizado de máquina ou support vector machines (SVMs). As inspeções em campo demandam muito tempo e têm elevado custo homem-hora. Desse modo, a identificação da técnica mais apropriada para detecção de unidades consumidoras irregulares resulta em minimização de falsos-positivos - inspeções desnecessárias em consumidores regulares.