Redes Neurais para detectar fraudes em distribuidoras de energia elétrica

O uso de medidores eletrônicos e redes neurais artificiais poderão reduzir as perdas comerciais de energia. O custo da energia elétrica no Brasil poderia ser menor se reduzíssemos as perdas comerciais das distribuidoras, que giram em torno de 5%, totalizando cerca de R$8 milhões por ano, maior que as perdas da Petrobrás na Operação Lava a Jato. 

Muitos associam as perdas comerciais (a.k.a, perdas não-técnicas ou, simplesmente, “gato”) a população de baixa renda, porém o índice de associado a outras classes é quase igual, incluindo grandes empresas e residências de luxo. Várias ações físicas são realizadas, como aumentar o comprimento dos postes e colocar os medidores em concentrados nos postes.

Análise de comportamento de consumo são analisadas através do histórico das instalações e comparações de consumo de estabelecimentos comerciais e industriais similares. O uso cada vez maior de geração de energia distribuída poderá ser um elemento a mais de fraudes, considerando que a distribuidora de energia é obrigada a receber a energia excedente e compensar o seu fornecimento na fatura mensal.

Definimos Redes Neurais Artificiais (NN) como técnicas computacionais que apresentam um modelo matemático baseado no cérebro de animais que adquirem conhecimento através da experiência. Basicamente, entramos como uma grande quantidade de dados em igual número de neurônios na primeira camada da rede neural e através de algoritmos matemáticos em outras camadas de processamento, obtem-se uma rede com várias conexões com pesos, que continuamente ajustados (usando a técnica de backpropagation), determinam a probabilidade de um resultado.

Vamos pegar um exemplo das possibilidades. Imagine uma NN analisando o comportamento de uma residência com um sistema de geração de energia fotovoltaico que entrega, diariamente, uma quantidade de energia para a rede da distribuidora. A geração de energia é diretamente dependente da irradiação solar, sendo lógico imaginar que em dias nublados e chuvosos exista uma queda de geração de energia, reduzindo a quantidade de energia entregue para a distribuidora. Uma rede neural é capaz de associar as medidas de irradiação solar, condições do tempo e outras variáveis elétricas para determinar se a quantidade entre de energia é razoável ou existe indícios de fraude.

Outras aplicações são possíveis para identificar fraudes e com o tempo reduzir o custo da energia elétrica e aumentar a qualidade dos serviços.

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