Método para identificação de quedas de consumo atípicas em unidades consumidoras de energia elétrica

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2010
Autor(a) principal: Lucini, Filipe Rissieri
Orientador(a): Fogliatto, Flavio Sanson
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Palavras-chave em Inglês:
Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/26533
Resumo: Esse trabalho tem por objetivo aprimorar a principal atividade das empresas de distribuição no que diz respeito ao combate às perdas comerciais: as inspeções em campo às unidades consumidoras (UCs). Para tanto, é feita a proposição de um método para identificar quedas de consumo atípicas dentro do universo de faturamento de UCs de uma concessionária de energia elétrica. A proposta está fundamentada na análise dos registros históricos de consumo, de modo que os dados considerados atípicos possam ser indicados e as UCs ranqueadas de acordo com a prioridade para as inspeções em campo. Para tanto, propõe-se a utilização combinada de técnicas de previsão de demanda e de estatísticas robustas. A validade do método foi verificada através de um estudo de caso em uma empresa de distribuição de energia elétrica do sul do Brasil. Através do estudo de caso, concluiu-se que o método é capaz de identificar quedas de consumo atípicas, tendo identificado satisfatoriamente 89,38% dos casos avaliados. Ao final do trabalho, são apresentadas sugestões de estudos complementares, de modo a aperfeiçoar o desempenho do método.
id URGS_e2632df81d7e2be9a41c481e06844504
oai_identifier_str oai:www.lume.ufrgs.br:10183/26533
network_acronym_str URGS
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
repository_id_str
spelling Lucini, Filipe RissieriFogliatto, Flavio Sanson2010-10-30T04:20:09Z2010http://hdl.handle.net/10183/26533000757827Esse trabalho tem por objetivo aprimorar a principal atividade das empresas de distribuição no que diz respeito ao combate às perdas comerciais: as inspeções em campo às unidades consumidoras (UCs). Para tanto, é feita a proposição de um método para identificar quedas de consumo atípicas dentro do universo de faturamento de UCs de uma concessionária de energia elétrica. A proposta está fundamentada na análise dos registros históricos de consumo, de modo que os dados considerados atípicos possam ser indicados e as UCs ranqueadas de acordo com a prioridade para as inspeções em campo. Para tanto, propõe-se a utilização combinada de técnicas de previsão de demanda e de estatísticas robustas. A validade do método foi verificada através de um estudo de caso em uma empresa de distribuição de energia elétrica do sul do Brasil. Através do estudo de caso, concluiu-se que o método é capaz de identificar quedas de consumo atípicas, tendo identificado satisfatoriamente 89,38% dos casos avaliados. Ao final do trabalho, são apresentadas sugestões de estudos complementares, de modo a aperfeiçoar o desempenho do método.This study aims to enhance the main business of distribution companies regarding to the efforts to avoid non-technical losses, that means, field inspections at the consumer units (CUs). For that, the proposition of an algorithm to identify atypical consumption falls within the universe of PAs billing of an electric facility is made. The proposal is based on the analysis of historical records of consumption, so that the data which are considered atypical can be indicated and the CUs ranked according to their priority for inspections in the field. Combined techniques of demand forecasting and statistics robust are proposed. The validity of the algorithm was verified through a case study in an electric power distribution facility in southern Brazil. Through the case study, it was concluded that the algorithm is able to identify atypical consumption falls, and satisfactorily 89.38% of the cases was identified. At the end of this paper, suggestions for further studies in order to improve the performance of the algorithm are presented.application/pdfporEnergia elétrica : DistribuiçãoPrevisão de demandaDemand forecastElectric power distributionNon-technical lossesMétodo para identificação de quedas de consumo atípicas em unidades consumidoras de energia elétricainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisUniversidade Federal do Rio Grande do SulEscola de EngenhariaPrograma de Pós-Graduação em Engenharia de ProduçãoPorto Alegre, BR-RS2010mestrado profissionalinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSORIGINAL000757827.pdf000757827.pdfTexto completoapplication/pdf2066175http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/26533/1/000757827.pdf36935b97acd87d819015bd54051424d7MD51TEXT000757827.pdf.txt000757827.pdf.txtExtracted Texttext/plain233760http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/26533/2/000757827.pdf.txtf8e6056717be2c8ebb31eb2e7d89a5f3MD52THUMBNAIL000757827.pdf.jpg000757827.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1165http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/26533/3/000757827.pdf.jpgce8fe50485f5d1b365958a99d2cd2998MD5310183/265332018-10-18 07:37:38.71oai:www.lume.ufrgs.br:10183/26533Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://lume.ufrgs.br/handle/10183/2PUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestlume@ufrgs.br||lume@ufrgs.bropendoar:18532018-10-18T10:37:38Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Método para identificação de quedas de consumo atípicas em unidades consumidoras de energia elétrica
title Método para identificação de quedas de consumo atípicas em unidades consumidoras de energia elétrica
spellingShingle Método para identificação de quedas de consumo atípicas em unidades consumidoras de energia elétrica
Lucini, Filipe Rissieri
Energia elétrica : Distribuição
Previsão de demanda
Demand forecast
Electric power distribution
Non-technical losses
title_short Método para identificação de quedas de consumo atípicas em unidades consumidoras de energia elétrica
title_full Método para identificação de quedas de consumo atípicas em unidades consumidoras de energia elétrica
title_fullStr Método para identificação de quedas de consumo atípicas em unidades consumidoras de energia elétrica
title_full_unstemmed Método para identificação de quedas de consumo atípicas em unidades consumidoras de energia elétrica
title_sort Método para identificação de quedas de consumo atípicas em unidades consumidoras de energia elétrica
author Lucini, Filipe Rissieri
author_facet Lucini, Filipe Rissieri
author_role author
dc.contributor.author.fl_str_mv Lucini, Filipe Rissieri
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Fogliatto, Flavio Sanson
contributor_str_mv Fogliatto, Flavio Sanson
dc.subject.por.fl_str_mv Energia elétrica : Distribuição
Previsão de demanda
topic Energia elétrica : Distribuição
Previsão de demanda
Demand forecast
Electric power distribution
Non-technical losses
dc.subject.eng.fl_str_mv Demand forecast
Electric power distribution
Non-technical losses
description Esse trabalho tem por objetivo aprimorar a principal atividade das empresas de distribuição no que diz respeito ao combate às perdas comerciais: as inspeções em campo às unidades consumidoras (UCs). Para tanto, é feita a proposição de um método para identificar quedas de consumo atípicas dentro do universo de faturamento de UCs de uma concessionária de energia elétrica. A proposta está fundamentada na análise dos registros históricos de consumo, de modo que os dados considerados atípicos possam ser indicados e as UCs ranqueadas de acordo com a prioridade para as inspeções em campo. Para tanto, propõe-se a utilização combinada de técnicas de previsão de demanda e de estatísticas robustas. A validade do método foi verificada através de um estudo de caso em uma empresa de distribuição de energia elétrica do sul do Brasil. Através do estudo de caso, concluiu-se que o método é capaz de identificar quedas de consumo atípicas, tendo identificado satisfatoriamente 89,38% dos casos avaliados. Ao final do trabalho, são apresentadas sugestões de estudos complementares, de modo a aperfeiçoar o desempenho do método.
publishDate 2010
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2010-10-30T04:20:09Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2010
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://hdl.handle.net/10183/26533
dc.identifier.nrb.pt_BR.fl_str_mv 000757827
url http://hdl.handle.net/10183/26533
identifier_str_mv 000757827
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
instname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
instacron:UFRGS
instname_str Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
instacron_str UFRGS
institution UFRGS
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
bitstream.url.fl_str_mv http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/26533/1/000757827.pdf
http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/26533/2/000757827.pdf.txt
http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/26533/3/000757827.pdf.jpg
bitstream.checksum.fl_str_mv 36935b97acd87d819015bd54051424d7
f8e6056717be2c8ebb31eb2e7d89a5f3
ce8fe50485f5d1b365958a99d2cd2998
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
repository.mail.fl_str_mv lume@ufrgs.br||lume@ufrgs.br
_version_ 1831315884045500416