Estratégias de agrupamento de consumidores residenciais para o melhoramento de ações de eficiência energética. - SILVA, Harllan Andryê Bezerra. (2017)
O consumo de energia elétrica vem crescendo a cada dia. Precisamos utilizar a energia elétrica de forma consciente, pois os recursos naturais que são utilizados para a geração de energia podem acabar devido ao seu uso ineficiente. O crescimento populacional das últimas décadas, o aparecimento de mais aparelhos eletrônicos e eletrodomésticos geram um consumo excessivo de energia. Devido ao crescimento no consumo de energia elétrica é necessária a implantação de programas de eficiência energética, que se dá através da introdução de novas tecnologias, incentivo à mudança de hábito do próprio consumidor e uso racional de energia elétrica. O foco deste trabalho é no setor residencial, que é o segundo maior consumidor de energia elétrica no Brasil, e como há consumidores que compartilham características e padrões de carga semelhantes, isso possibilita o uso de agrupamento de dados. Pensando nisso é proposto o uso de agrupamento para auxiliar programas de eficiência energética na análise dos dados dos consumidores e na criação de grupos representativos de uma população. A criação de grupos ajuda a concessionária de energia a fornecer ofertas comerciais ou recomendações específicas para grupos específicos, diminuir a complexidade das análises que teriam que ser feitas em uma população e obter relacionamentos personalizados, mais eficazes e equitativos entre os fornecedores de energia e seus clientes. O agrupamento irá proporcionar a aplicação de soluções que ajudem o consumidor a utilizar energia elétrica de forma eficiente, a partir do momento em que ele recebe informações sobre seu consumo e como ele poderá utilizar essas informações, sabendo o que elas irão proporcionar como resultado. Este trabalho iniciou-se com a investigação de medidas de dissimilaridade para representar a semelhança entre perfis de consumo de energia elétrica (um dos fatores utilizados para os agrupamentos) e entre as três medidas utilizadas a distância Euclidiana se destacou com os melhores resultados nos experimentos feitos, seja variando a quantidade de observações das séries ou a base de dados. Após isso foram feitos agrupamentos utilizando 4 fatores extraídos da base de dados e assim criados 15 cenários de agrupamentos a partir da combinação desses fatores. Por meio dos resultados desses agrupamentos foi possível reduzir a quantidade de cenários por serem semelhantes e também escolher os cenários (fatores) mais relevantes a serem considerados quando se quer criar grupos de consumidores residenciais.