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Tese de Doutorado
DOI
10.11606/T.3.2014.tde-20052015-161147
Documento
Autor
Nome completo
Caio César Oba Ramos
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2014
Orientador
Banca examinadora
Souza, André Nunes de (Presidente)
Astorga, Oscar Armando Maldonado
Burani, Geraldo Francisco
Feltrin, Antonio Padilha
Kagan, Nelson
Título em português
Caracterização de perdas comerciais em sistemas de energia através de técnicas inteligentes.
Palavras-chave em português
Algoritmos evolutivos
Floresta de Caminhos Ótimos
Identificação
Perdas não-técnicas
Seleção de características
Técnicas inteligentes
Resumo em português
A detecção de furtos e fraudes nos sistemas de energia provocados por consumidores irregulares é o principal alvo em análises de perdas não-técnicas ou comerciais pelas empresas de energia. Embora a identificação automática de perdas nãotécnicas tenha sido amplamente estudada, a tarefa de selecionar as características mais representativas em um grande conjunto de dados a fim de aumentar a taxa de acerto da identificação, bem como para caracterizar possíveis consumidores irregulares como um problema de otimização, não tem sido muito explorada neste contexto. Neste trabalho, visa-se o desenvolvimento de algoritmos híbridos baseados em técnicas evolutivas a fim de realizar a seleção de características no âmbito da caracterização de perdas não-técnicas, comparando as suas taxas de acerto e verificando as características selecionadas. Vários classificadores são comparados, com destaque para a técnica Floresta de Caminhos Ótimos por sua robustez, sendo ela a técnica escolhida para o cálculo da função objetivo das técnicas evolutivas, analisando o desempenho das mesmas. Os resultados demonstraram que a seleção de características mais representativas podem melhorar a taxa de acerto da classificação de possíveis perdas não-técnicas quando comparada à classificação sem o processo de seleção de características em conjuntos de dados compostos por perfis de consumidores industriais e comerciais. Isto significa que existem características que não são pertinentes e podem diminuir a taxa de acerto durante a classificação dos consumidores. Através da metodologia proposta com o processo de seleção de características, é possível caracterizar e identificar os perfis de consumidores com mais precisão, afim de minimizar os custos com tais perdas, contribuindo para a recuperação de receita das companhias de energia elétrica.
Título em inglês
Characterization of commercial losses in power systems through intelligent techniques.
Palavras-chave em inglês
Evolutionary algorithms
Feature selection
Identification
Intelligent techniques
Non-technical losses
Optimum-Path Forest
Resumo em inglês
The detection of thefts and frauds in power systems caused by irregular consumers is the most actively pursued analysis in non-technical losses by electric power companies. Although non-technical losses automatic identification has been massively studied, the task of selecting the most representative features in a large dataset, in order to boost the identification accuracy, as well as characterizing possible irregular consumers as a problem of optimization, has not been widely explored in this context. This work aims at developing hybrid algorithms based on evolutionary algorithms in order to perform feature selection in the context of non-technical losses characterization. Although several classifiers have been compared, we have highlighted the Optimum-Path Forest (OPF) technique mainly because of its robustness. Thus, the OPF classifier was chosen to compute the objective function of evolutionary techniques, analyzing their performances. This procedure with feature selection is compared with the procedure without feature selection in datasets composed by industrial and commercial consumers profiles. The results demonstrated that selecting the most representative features can improve the classification accuracy of possible non-technical losses. This means that there are irrelevant features and they can reduce the classification accuracy of consumers. Considering the methodology proposed with feature selection procedure, it is possible to characterize and identify consumer profiles more accurately, in order to minimize costs with such losses, contributing to the recovery of revenue from electric power companies.
 
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tese_caio.pdf (2.27 Mbytes)
Data de Publicação
2015-05-27
 
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