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metadata.dc.type: Dissertação
Issue Date: 11-Jul-2017
metadata.dc.creator: MATOS, Yasmin Christine Correa
metadata.dc.contributor.advisor1: VIEIRA, João Paulo Abreu
Title: Detecção de fraudes no consumo de energia elétrica usando árvores de decisão
Citation: MATOS, Yasmin Christine Correa. Detecção de fraudes no consumo de energia elétrica usando árvores de decisão. 2017. 59 f. Dissertação (Mestrado) - Universidade Federal do Pará, Instituto de Tecnologia, Belém, 2017. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica.
metadata.dc.description.resumo: Os prejuízos causados nos últimos anos pelas perdas comerciais às concessionárias de distribuição de energia elétrica no Brasil têm sido estimados aproximadamente em R$ 7 bilhões. Essa realidade representa, um desafio para algumas das distribuidoras do país, as quais necessitam de medidas eficazes no combate às perdas comerciais. Neste cenário, a presente dissertação de mestrado, apresenta uma metodologia capaz de detectar fraudes no consumo de energia elétrica, usando uma técnica de mineração de dados, conhecida como árvore de decisão. Testes de desempenho do método foram realizados usando dados reais do histórico de consumo de energia elétrica e de fiscalização de irregularidades em unidades consumidoras (UC’s) da região metropolitana de Belém. Os resultados mostraram que o método proposto baseado em árvore de decisão possui bom desempenho na detecção de fraudes no consumo de energia elétrica.
Abstract: In recent years, the injury caused by the nontechnical losses to power distribution utilities, in Brazil have been estimated at R$ 7 billion per year. This reality represents a challenge for some of country’s utilities, who need effective measures to combat commercial losses. In this scenario, this dissertation presents a methodology able of detecting fraud in the consumption of electric energy, using a technique of data mining, known as decision tree. Performance tests of the method were done using real data from the history of electricity consumption and the inspection of consumer units (CU’s) suspected of being irregular in the metropolitan region of Belém. The results showed that the proposed decision-tree based method performs well in the detection of fraud in the electric power consumption.
Keywords: Energia elétrica - Crime fiscal
Energia elétrica - Consumo - Custos
Energia elétrica - Distribuição
Mineração de dados
Perdas comerciais de energia elétrica
Árvores de decisão
metadata.dc.subject.cnpq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Publisher: Universidade Federal do Pará
metadata.dc.publisher.initials: UFPA
metadata.dc.publisher.department: Instituto de Tecnologia
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
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