Inteligência computacional aplicada à detecção e correção de outliers em séries temporais: estudo de caso em consumo de energia elétrica

A previsão de consumo de energia elétrica é uma tarefa que requer modelos computacionais bastante acurados para que possam influenciar corretamente na tomada de decisão em usinas hidrelétricas e distribuidoras de energia. Estes modelos computacionais são implementados a partir de um conjunto de dados que deve representar fielmente o comportamento das variáveis. Porém, nesses conjuntos de dados é bastante comum a presença de outliers, que surgem devido a erros de leitura de sensores, erros no próprio sistema de processamento/armazenamento dos dados ou falhas no sistema de distribuição. Este trabalho propõe então uma nova metodologia baseada em Inteligência Computacional para detecção e correção de outliers em séries temporais de consumo de energia elétrica. Uma rede neural artificial auto-associativa é utilizada para detecção de outliers. Posteriormente, esta rede neural, em conjunto com um algoritmo genético, é utilizada para a correção dos outliers detectados. Esta abordagem foi aplicada a uma série temporal de consumo de Energia Elétrica no Estado do Pará. Os resultados obtidos demonstram a eficiência da metodologia proposta, que identificou e corrigiu todos os outliers virtuais introduzidos durante a fase de avaliação da metodologia.