Utilização de Técnicas de Mineração de Dados na Caracterização de Perfis Típicos de Carga

• Main Author: Cembranel, Samuel Sandmann
• Publication Date: 2019
• Format: Master thesis
• Language: por
• Source: Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)
• Download full: http://hdl.handle.net/10400.22/16150
• topic: Descoberta do Conhecimento em Banco de Dados; Mineração de Dados; Agrupamento de Dados; Classificação; Perfis Típicos de Carga; Knowledge Discovery in Databases; Data Mining; Clustering; Classification; Typical Load Profiles

O conhecimento dos hábitos de consumo de energia elétrica tem-se mostrado uma ferramenta importante nos diversos setores elétricos. A liberalização do setor elétrico, em Portugal e no resto do mundo, culminou no surgimento de novos agentes, que aumentaram a competitividade, sobressaindo aqueles que conseguem fornecer serviços de qualidade a preços baixos. Nesta dissertação é proposto e avaliado um modelo de caracterização de curvas típicas de carga para consumidores de baixa tensão. A identificação dos padrões de consumo é baseada na aplicação de algoritmos de agrupamento. A base de dados consiste em dados de consumo de energia elétrica de 194 clientes de baixa tensão, localizados nas cidades do Porto, Matosinhos e Vila Real. Com o conhecimento obtido na etapa de agrupamento é elaborado um modelo de classificação, capaz de classificar novos consumidores de acordo com seus dados de consumo. A metodologia de agrupamento é baseada em sete algoritmos particionais e hierárquicos, juntamente com seis índices de validação de agrupamento, capazes de identificar a melhor partição dos dados. Para finalizar o ciclo do reconhecimento de padrões é utilizado um modelo de classificação baseado em árvores de decisão para classificar novos consumidores. Para tornar o modelo simples cada curva de carga é representada por cinco índices capazes de representar o formato das curvas de carga. A metodologia proposta nesse trabalho demonstra ser uma ferramenta eficaz que pode ser utilizada nos mais diversos setores, destacando-se a utilização do conhecimento na otimização da contratação de energia para clientes de baixa tensão. Os dados dos consumidores podem ser constantemente atualizados na tentativa de melhorar o modelo obtido nesse trabalho, obtendo estimativas que consigam representar melhor os consumidores e seus hábitos de consumo.