[en] HYBRID INTELLIGENT SYSTEM FOR CLASSIFICATION OF NON-RESIDENTIAL ELECTRICITY CUSTOMERS PAYMENT PROFILES

• Ano de defesa: 2018
• Autor(a) principal: NORMA ALICE DA SILVA CARVALHO
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] MAPAS AUTO-ORGANIZAVEIS DE KOHONEN; [pt] CLASSIFICADOR BAYESIANO SIMPLES; [pt] BUSCA DE CONHECIMENTO EM BASE DE DADOS; [pt] SISTEMA DE DISTRIBUICAO DE ENERGIA ELETRICA; [pt] INADIMPLENCIA; [en] KOHONEN SELF-ORGANIZED MAP; [en] NAIVE BAYES; [en] KNOWLEDGE DISCOVERY IN DATABASES; [en] ELECTRIC POWER DISTRIBUTION SYSTEM; [en] NON-PAYMENT LATE PAYMENT
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=33393&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=33393&idi=2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.33393

[pt] O objetivo desta pesquisa é classificar o perfil de pagamento dos consumidores não-residenciais de energia elétrica, considerando conhecimento armazenado em base de dados de distribuidoras de energia elétrica. A motivação para desenvolvê-la surgiu da necessidade das distribuidoras por um modelo de suporte a formulação de estratégias capazes de reduzir o grau inadimplência. A metodologia proposta consiste em um sistema inteligente híbrido composto por módulos intercomunicativos que usam conhecimentos armazenados em base de dados para segmentar consumidores e, então, atingir o objetivo proposto. O sistema inicia-se com o módulo neural, que aloca as unidades consumidoras em grupos conforme similaridades (valor fatura, consumo, demanda medida/demanda contratada, intensidade energética e peso da conta no orçamento), em sequência, o módulo bayesiano, estabelece um escore entre 0 e 1 que permite predizer o perfil de pagamento das unidades considerando os grupos gerados e os atributos categóricos (atividade econômica, estrutura tarifária, mesorregião, natureza jurídica e porte empresarial) que caracterizam essas unidades. Os resultados revelaram que o sistema proposto estabelece razoável taxa de acerto na classificação do perfil de consumidores e, portanto, constitui uma importante ferramenta de suporte a formulação de estratégias para combate à inadimplência. Conclui-se que, o sistema híbrido proposto apresenta caráter generalista podendo ser adaptado e implementado em outros mercados.