Identificação de perdas não técnicas em sistemas de distribuição agregando dados exógenos e inteligência artificial
Ano de defesa: | 2022 |
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Tipo de documento: | Dissertação |
Tipo de acesso: | Acesso aberto |
Idioma: | por |
Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Santa Maria
Centro de Tecnologia |
Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
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Departamento: |
Engenharia Elétrica
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País: |
Brasil
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Palavras-chave em Português: | |
Palavras-chave em Inglês: | |
Área do conhecimento CNPq: | |
Link de acesso: | http://repositorio.ufsm.br/handle/1/27059 |
Resumo: | Identifying of Non-Technical Losses (NTL) is one of the most challenging tasks in power distribution systems due to its technical difficulty, adversities encountered in locus and cost of moving units for verification in the field. It is found in large quantity in developing countries such as India and Brazil and generates financial losses in order of billions for consumers and actors of electrical power systems. Make use of exogenous data in the identification of NTL in energy distribution systems is recognize a field with great added potential, since nowadays when data are increasingly available in large quantities, such data must be analyzed and applied in a concise way, so that intelligent machine learning systems are able to identify and generate possible NTLs targets, moving inspection teams to consumer units with a higher probability of NTL being identified. This work proposes a complete work of data oriented NTL identification, employing a database of electricity distribution utility and an exogenous (climatic) base together with a model of artificial neural networks, performing a supervised classification model. The dataset is characterized by the unbalanced database of power distribution companies labeled according to previous inspections. The classification by a multilayer perceptron neural network optimized through Bayesian optimization, obtained an overall accuracy of 72,20%, receiver operating characteristic area under the curve with a score of 0.684 and an irregular UC success rate of 43,66% in the test bench labeled by previously inspected units. It is emphasized that the methodology was compared without the use of exogenous data, obtaining an improvement of 6,26% in recall rate of irregular units. Therefore, it is concluded that the model is significantly improved when temperature information is incorporated as an input variable. |
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This work proposes a complete work of data oriented NTL identification, employing a database of electricity distribution utility and an exogenous (climatic) base together with a model of artificial neural networks, performing a supervised classification model. The dataset is characterized by the unbalanced database of power distribution companies labeled according to previous inspections. The classification by a multilayer perceptron neural network optimized through Bayesian optimization, obtained an overall accuracy of 72,20%, receiver operating characteristic area under the curve with a score of 0.684 and an irregular UC success rate of 43,66% in the test bench labeled by previously inspected units. It is emphasized that the methodology was compared without the use of exogenous data, obtaining an improvement of 6,26% in recall rate of irregular units. Therefore, it is concluded that the model is significantly improved when temperature information is incorporated as an input variable.Identificação de perdas não técnicas (PNT) é um dos encargos mais desafiadoras nos sistemas de distribuição de energia elétrica devido a sua dificuldade técnica, adversidades encontradas na localização e custo de deslocamento de unidades para verificação em campo. É encontrado em quantidade maior em países em desenvolvimento como Índia e o Brasil e gera prejuízos na ordem de bilhões para consumidores e agentes dos sistemas elétricos de potência. O emprego de dados exógenos na identificação de PNT em sistemas de distribuição de energia é visto com grande potencial agregado, uma vez que vivemos em uma época em que dados são disponibilizados cada vez mais em grande quantidade. Esses devem ser analisados, validados e empregados de maneira concisa para que sistemas inteligentes de machine learning sejam capazes de identificar e gerar possíveis alvos de inspeções, deslocando equipes para unidades consumidoras (UC) com maior probabilidade de PNT ser identificada. Este trabalho propõe um trabalho completo de identificação de PNT orientado a dados, com o uso de base de dados das concessionárias de distribuição de energia elétrica e base exógena (climática) em conjunto com um modelo de redes neurais artificias, desempenhando um modelo supervisionado de classificação. O banco de dados é severamente desbalanceado e isso é caracterizado pelo banco de inspeções das concessionárias de energia elétrica, pois os consumidores são rotulados com pareceres das inspeções realizadas anteriormente. A classificação por modelo de redes neurais perceptron multicamadas otimizadas através de otimização bayesiana, obteve acurácia de acerto global de 72,20%, a área abaixo da curva receiver operating characteristic com escore de 0.684 e a taxa de acerto de UC irregulares de 43,66% no banco de testes rotulado por unidades previamente inspecionadas. Enfatiza-se que a metodologia foi comparada sem o emprego de dados exógenos, obtendo um aprimoramento de 6,26% em taxa de acerto de unidades irregulares. Então é possível afirmar que o modelo é significativamente aprimorado quando a informação de temperatura ambiente é inserida como uma variável de entrada.porUniversidade Federal de Santa MariaCentro de TecnologiaPrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaUFSMBrasilEngenharia ElétricaAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessPerda não técnicaDistribuição de energia elétricaMineração de dadosAprendizado de máquinaDados exógenosRedes neurais artificiaisExogenous dataNon-technical lossElectricity distributionData miningMachine learningArtificial neural networksCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICAIdentificação de perdas não técnicas em sistemas de distribuição agregando dados exógenos e inteligência artificialIdentification of non-technical losses in distribution systems aggregating exogenous data and artificial intelligenceinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisAbaide, Alzenira da Rosahttp://lattes.cnpq.br/2427825596072142Knak Neto, NelsonFigueiredo, Rodrigo Marques dehttp://lattes.cnpq.br/1922799731958383Capeletti, Marcelo Bruno3004000000076006006006006006777278d-7b2f-4400-81f8-c04c5b371ad4bf2e47a2-6020-4fd4-b688-238a054a678971fce412-0d77-4423-ae56-99d9592ebb826bda9af2-276e-4408-9f88-7abbced87dcareponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do UFSMinstname:Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)instacron:UFSMCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8805http://repositorio.ufsm.br/bitstream/1/27059/2/license_rdf4460e5956bc1d1639be9ae6146a50347MD52ORIGINALDIS_PPGEE_2022_CAPELETTI_MARCELO.pdfDIS_PPGEE_2022_CAPELETTI_MARCELO.pdfDissertação de Mestradoapplication/pdf3080633http://repositorio.ufsm.br/bitstream/1/27059/1/DIS_PPGEE_2022_CAPELETTI_MARCELO.pdf0f8c41a18086dd4450a2fe13f11496a5MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81956http://repositorio.ufsm.br/bitstream/1/27059/3/license.txt2f0571ecee68693bd5cd3f17c1e075dfMD531/270592022-11-22 15:44:32.568oai:repositorio.ufsm.br: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 Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://repositorio.ufsm.br/ONGhttps://repositorio.ufsm.br/oai/requestatendimento.sib@ufsm.br||tedebc@gmail.comopendoar:2022-11-22T18:44:32Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do UFSM - Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)false |
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