ENERGIA ELÉTRICA ATRAVÉS DE MAPAS AUTO-ORGANIZÁVEIS V SBQEE Seminário Brasileiro sobre Qualidade da Energia Elétrica 17 a 20 de Agosto de 2003 Aracaju – Sergipe – Brasil IDENTIFICAÇÃO DE AGRUPAMENTOS DE CONSUMIDORES DE ENERGIA ELÉTRICA ATRAVÉS DE MAPAS AUTO-ORGANIZÁVEIS Tópico: Indicadores e Limites Autores: - Mauricio Sperandio - Jorge Coelho - Hermes L. Queiroz Universidade Federal de Santa Catarina / Dep. de Engenharia Elétrica

Objetivos Investigar as variáveis envolvidas no processo de agrupamento Estudar o método das k-médias, e compará-lo com novos métodos Classificar os conjuntos sob concessão da concessionária e comparar com os grupos da ANEEL Apontar se conjuntos críticos possuem metas incompatíveis, ou se realmente merecem investimentos teste Identificação de Agrupamentos de Consumidores de Energia Elétrica Através de Mapas Auto-Organizáveis Tópico: Indicadores e Limites

Métodos de Agrupamento

k-médias Defini-se o número de grupos (k) Sorteia-se k centros Encontram-se os dados mais próximos de cada centro Recalculam-se os centros pela média dos dados agrupados teste Identificação de Agrupamentos de Consumidores de Energia Elétrica Através de Mapas Auto-Organizáveis Tópico: Indicadores e Limites

Mapas Auto-Organizáveis Processo Cooperativo Determina-se a abrangência dos neurônios vizinhos que irão cooperar com o vencedor teste Identificação de Agrupamentos de Consumidores de Energia Elétrica Através de Mapas Auto-Organizáveis Tópico: Indicadores e Limites

Exemplo Mapa Inicial Base de Dados Mapa Treinado teste Identificação de Agrupamentos de Consumidores de Energia Elétrica Através de Mapas Auto-Organizáveis Tópico: Indicadores e Limites

Resultado da Organização dos dados Exemplo Resultado da Organização dos dados Componentes teste Identificação de Agrupamentos de Consumidores de Energia Elétrica Através de Mapas Auto-Organizáveis Tópico: Indicadores e Limites

O Mapa Auto-Organizável Mais conhecido como SOM (Self Organizing-Map) É um tipo de configuração de rede neural bidimensional utilizada para classificação Processo de aprendizado não-supervisionado Eficiente com dados multi-dimensionais Transforma complexas relações não-lineares estatísticas em simples relações geométricas em um plano. Neurônio ou Modelo Conexões teste Identificação de Agrupamentos de Consumidores de Energia Elétrica Através de Mapas Auto-Organizáveis Tópico: Indicadores e Limites

Metodologia Proposta

Metodologia Proposta Explorar novas variáveis e selecionar as mais significativas pela Estatística Multivariada Realizar o agrupamento dos conjuntos tanto pelo k-médias quanto pelos Mapas Auto-Organizáveis e comparar os resultados Classificar os grupos obtidos de acordo com a qualidade de fornecimento Identificar conjuntos críticos e comparar com os grupos da ANEEL teste Identificação de Agrupamentos de Consumidores de Energia Elétrica Através de Mapas Auto-Organizáveis Tópico: Indicadores e Limites

Seleção de Variáveis A Concessionária disponibilizou 18 variáveis relativas às características de 260 conjuntos Separou-se as variáveis em dois grupos, um relativo ao mercado consumidor, e outro relativo ao sistema elétrico de fornecimento Mercado Sistema teste Identificação de Agrupamentos de Consumidores de Energia Elétrica Através de Mapas Auto-Organizáveis Tópico: Indicadores e Limites

Variáveis de Mercado Correlações Análise Fatorial teste Identificação de Agrupamentos de Consumidores de Energia Elétrica Através de Mapas Auto-Organizáveis Tópico: Indicadores e Limites

Variáveis de Mercado O Consumo Urbano e o Número de Consumidores Total trazem informação redundante, mas ambas são importantes para a análise dos resultados teste Identificação de Agrupamentos de Consumidores de Energia Elétrica Através de Mapas Auto-Organizáveis Tópico: Indicadores e Limites

Variáveis do Sistema Tópico: Indicadores e Limites teste Identificação de Agrupamentos de Consumidores de Energia Elétrica Através de Mapas Auto-Organizáveis Tópico: Indicadores e Limites

Associação entre as Variáveis do Sistema teste Identificação de Agrupamentos de Consumidores de Energia Elétrica Através de Mapas Auto-Organizáveis Tópico: Indicadores e Limites

Agrupamento O agrupamento dos conjuntos foi feito por uma validação cruzada entre o SOM e o k-médias Alia a flexibilidade e extração de conhecimento do SOM, com a definição imparcial dos grupos feita pelo k-médias A visualização do mapa treinado e validado permite reconhecer conjuntos na fronteira entre grupos Os mapas componentes mostram as características de cada grupo teste Identificação de Agrupamentos de Consumidores de Energia Elétrica Através de Mapas Auto-Organizáveis Tópico: Indicadores e Limites

Mapas de Mercado Mapas 8x9 Tópico: Indicadores e Limites teste Identificação de Agrupamentos de Consumidores de Energia Elétrica Através de Mapas Auto-Organizáveis Tópico: Indicadores e Limites

Mapas de Mercado Mapa final = 8x9 6 grupos teste Identificação de Agrupamentos de Consumidores de Energia Elétrica Através de Mapas Auto-Organizáveis Tópico: Indicadores e Limites

Mapas do Sistema Mapas 11x10 Tópico: Indicadores e Limites teste Identificação de Agrupamentos de Consumidores de Energia Elétrica Através de Mapas Auto-Organizáveis Tópico: Indicadores e Limites

Conclusões Quanto ao método de agrupamento A validação cruzada apresentada é flexível e confiável Permite explorar configurações de grupos que melhor representem as características dos conjuntos agrupados Identificação das fronteiras entre grupos, assim como dos elementos mais suscetíveis a mudar de grupo teste Identificação de Agrupamentos de Consumidores de Energia Elétrica Através de Mapas Auto-Organizáveis Tópico: Indicadores e Limites