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Tipo: Dissertação
Título: Detecção de fraudes em consumidores de energia elétrica da classe Alta Tensão Horo Sazonal, utilizando Mapas Auto Organizáveis Self-Organizing Maps (SOM), baseado em análise de memórias de massa
Título(s) alternativo(s): Fraud Detection in Hourly fashioned Electrical Energy Consumer through the use of Artificial Neural Networks (SOM) based on Mass Memories Analysis
Autor(es): Guimarães, Fernando Antonio Camargo
Abstract: O presente trabalho tem por objetivo pesquisar e identificar a melhor configuração de rede SOM - Self-Organizing Maps, capaz de apontar a partir das memórias de massa retiradas dos medidores de clientes de alta tensão da concessionária Enersul, potenciais fraudadores. Uma vez determinada a melhor configuração da rede SOM, esta poderá orientar a área de perdas das concessionárias, quais os clientes que apresentem características de fraudadores e que deverão sofrer inspeções.
The actual presentation target is to research and identify the best configuration for the SOM (Self Organizing Maps) network, ready to show from the mass memories taken from the service provider (Enersul) high tension consumers’ meters’, potential fraudulent consumers. Once established the best SOM network configuration it will be one which will guide the service provider losses department in pointing customers that hint fraudulent characteristics behavior that must go through mandatory inspections.
Palavras-chave: Consumo de Energia Elétrica
Energia Elétrica
Redes Neurais
Inteligência Artificial
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
URI: https://repositorio.ufms.br/handle/123456789/641
Data do documento: 2008
Aparece nas coleções:Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica

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