Resumo: As perdas de energia elétrica por irregularidades, fraudes e furtos configuram uma perda de receita de bilhões de reais para as distribuidoras brasileiras todo ano. Diversas abordagens tem sido utilizadas para o combate às perdas não-técnicas pelas concessionárias, como campanhas de prevenção e conscientização da população, e incentivos às denúncias de fraude. Uma estratégia que vem ganhando força é realização de inspeções técnicas direcionadas a consumidores que apresentem indícios, baseados nos dados do cliente, padrões de consumo, apontamentos do leiturista, etc. Este projeto propõe a aplicação de modelos de redes neurais simples e redes neurais em ensemble para a seleção de consumidores potencialmente irregulares ou fraudulentos. Inicialmente são descritos os principais conceitos relacionados à área de perdas não-técnicas e apresentados os tipos de dados dos consumidores aos quais as empresas comumente têm acesso. São selecionadas as características utilizadas para o treinamento dos modelos, como localização geográfica, classe de consumo, mediana de consumo de energia em diferentes períodos, etc. O modelos resultantes são comparados com relação à precisão, acurácia e tempo de duração do treinamento.

Banca:
Heraldo Luis Silveira de Almeida, DSc. (Presidente)
Flávio Luis de Mello, DSc.
Aloysio de Castro Pinto Pedroza, DSc. (Examinador)
Carlos José Ribas D'Avila, MSc. (Examinador)