Diferenciação de Perfis de Curva de Carga para Identificação de Perdas Não-Técnicas em Redes de Distribuição Utilizando Mineração de Dados e Aprendizado de Máquina - Simão, Jorge Gustavo Sandoval; Teive, Raimundo Celeste Ghizoni (Anais da Escola Regional de Banco de Dados (ERBD); 2018: Anais da XIV Escola Regional de Banco de Dados, 2018)
É estimado que, no Brasil, aproximadamente 15% da energia elétrica é consumida de forma fraudulenta, prática essa denominada perda não-técnica. Este artigo é um estudo aplicado que analisa a identificação dessas perdas nas redes de distribuição para reconhecer distorções em relação aos respectivos padrões de consumo de cada consumidor e, a partir da análise desta informação, detectar possíveis desvios que possam ser classificados como fraudes. Para tal, foram aplicadas técnicas de mineração e dados e aprendizado de máquina nos consumidores comerciais do Estado de Santa Catarina, apresentando evidências de que essas técnicas podem ser usadas para identificar padrões de consumo de energia elétrica irregulares.