17.ago topázio 11.20_189_celpe

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17.ago topázio 11.20_189_celpe

  1. 1. PROSPECÇÃO DE FRAUDES E IDENTIFICAÇÃO DE AÇÕES DE COMBATE A PERDAS COMERCIAIS J. A. Lopes F. B. Ribeiro W. L. Moura CELPE H. O. Henriques H. L. S. Almeida F. B. Carregosa O. Magalhães Jr. LETD-UFF LETD – Laboratório de Estudos de Transmissão e Distribuição
  2. 2. Objetivos Principais <ul><li>Desenvolver software para localização de fraudes e ligações clandestinas em clientes de baixa tensão ; </li></ul><ul><li>Desenvolver modelo de inspeção supervisionada por medições e dados socioeconômicos. </li></ul>
  3. 3. Caracterização do Cliente <ul><li>Codificação Binária </li></ul><ul><li>Numérico Ex: Consumo Médio Anual do ano anterior (1) </li></ul><ul><li>F1≤100; 100 < F2 ≤ 300; 300 < F3 ≤ 500; 500<F4 ≤1000; F5 > 1000; </li></ul><ul><ul><li>Se o cliente pertence a Faixa 2 de consumo </li></ul></ul>... 0 1 0 0 ... Lógicos: Ex: Baixa Renda – sim ou não. ... 0 1 0 0 1 ...
  4. 4. Caracterização do Cliente Hipótese de Similaridade: Clientes de mesmo DNA tendem a ter comportamento e opiniões similares. 1 0 0 0 1 0 1 1 1 0 0 0 0 ... DNA Dados Sócioeconômicos
  5. 5. Formação da Base de Conhecimento – Pesquisa de Campo Perfil Social Seleção de Amostra de Clientes Questões Relevantes + PPH Questionários Respondidos Cadastro
  6. 6. Curva de Carga - PPH Perfil Social Tempo de Utilização
  7. 7. Calculo Curva PPH Rede Neural Amostra 1 0 1 0 1 0 1 1 1 0 0 0 1 ... DNA 1 1 0 0 0 1 0 1 1 1 0 0 0 0 ... DNA 2 1 1 0 0 1 0 1 1 1 0 0 1 0 ... DNA n Cluster 1 DNA p : DNA k Cluster n DNA p : DNA k
  8. 8. Calculo Curva Campanha de Medidas Classe; Faixa de consumo. Cadastro Tipologia
  9. 9. Calculo Curva Fuzzy X kW faturado X kW Calculado a b a b c d c d µ 1
  10. 10. Curva de Carga Fuzzy
  11. 11. Estimador Linear Fuzzy SE P 1 P n <ul><ul><li>O modelo calcula ΔP i `s a serem somados aos valores estimados P i de forma que o erro Δ P = (P- ∑A 4 ) - ∑ (P i + Δ P i ) seja mínimo, onde i = 1 a n. </li></ul></ul>Valor Lido P A 4 A 4 d 1 a 1 b 1 c 1 d n a n b n c n
  12. 12. Solução do Estimador <ul><li>minimizar Δ P = w T . Δ P i </li></ul><ul><li>sujeito a ΔP i  c i </li></ul><ul><ul><li> - ΔP i  d i </li></ul></ul><ul><ul><li> ΔP i  0 </li></ul></ul>Algoritmo de solução: SIMPLEX -P i P i – d i P i P i + ci µ Pi – d i 0 c i µ ∆Pi
  13. 13. <ul><li>Resolve-se o sistema linear fuzzy sem nenhum medidor nos transformadores de distribuição e decide-se: </li></ul><ul><ul><li>Colocar medidor onde os valores corrigidos oscilam em relação ao valor estimado; </li></ul></ul><ul><ul><li>Colocar medidor onde o valor corrigido apresenta forma diferente do esperado. </li></ul></ul>Localização de medidor
  14. 14. Curva considerada boa (sem necessidade de medidor): Localização de medidor Corrigida - estimada
  15. 15. Curva que oscila (com necessidade de medidor): Localização de medidor Corrigida - estimada
  16. 16. Localização de medidor Corrigida - estimada Curva com padrão diferente do esperado (com necessidade de medidor):
  17. 17. FASE I – Correção de Erros de Vinculação de Clientes X = corrigidos – estimados; Y = medidos – estimados. Vinculação Possível. Subestima X + Y + X - Y - Sobram Clientes Faltam Clientes Vinculação Possível. Sobreestima
  18. 18. <ul><li>Após acertar erros de vinculação e regularizar os clientes dos transformadores da FASE I, resolver sistema linear fuzzy para todos os transformadores considerando os medidores já instalados. </li></ul><ul><li>Aqueles que estiverem valores corrigidos maiores que 30 % do valor estimado devem ter clientes selecionados; </li></ul><ul><li>Calcular o sistema linear para os transformadores anteriores e listar os clientes individuais que possuam valores corrigidos maiores que 30 % dos valores estimados. </li></ul>FASE II – Lista Suspeitos
  19. 19. Para os demais transformadores sem medidor: P 0 = valor corrigido do transformador; p = perdas Joule estimadas. FASE II – Lista Suspeitos BT P d k a k b k c k d n a n b n c n d 1 a 1 b 1 c 1 P 0 –p P 0
  20. 20. Testes de Campo Subrede Pau Amarelo 3: Selecionado para inspeção Medidores
  21. 21. Foram indicados 170 clientes para inspeção, 15 eram da classe comercial e 155 da Residencial, dentre estes 123 da classe B1 e 32 de baixa renda. Testes de Campo
  22. 22. Testes de Campo
  23. 23. Testes de Campo
  24. 24. <ul><li>Os testes de campo serviram para organizar a operacionalização do processo, com a ajuda do software desenvolvido, nos demais alimentadores. </li></ul><ul><li>O software ajuda a identificar regiões onde há necessidade de atualização de cadastro comercial e elétrico. </li></ul><ul><li>O método proposto avalia quais transformadores precisam ser verificados, reduzindo-se o custo de verificar todos. </li></ul><ul><li>Uma boa assertividade depende também da atualização dos dados da topologia da rede. </li></ul><ul><li>A medida que maior numero de medidores é instalado, o grau de acertividade aumenta, indicando ser uma boa ferramenta para ser inserida no smart metering no combate ao furto de energia. </li></ul>Conclusões
  25. 25. Muito Obrigado ! Prof. Henrique de Oliveira Henriques, D. Sc. Laboratório de Estudos de Transmissão e Distribuição Universidade Federal Fluminense LETD – UFF rique @vm.uff.br

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