TÍTULO: CARACTERIZAÇÃO DE PERFIS DE CONSUMIDORES DE ENERGIA ELÉCTRICA DE MÉDIA TENSÃO USANDO TÉCNICAS DE DATA MINING ORIENTADORES: PROFESSOR ANTÓNIO MACHADO.

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1 TÍTULO: CARACTERIZAÇÃO DE PERFIS DE CONSUMIDORES DE ENERGIA ELÉCTRICA DE MÉDIA TENSÃO USANDO TÉCNICAS DE DATA MINING ORIENTADORES: PROFESSOR ANTÓNIO MACHADO E MOURA PROFESSORA ZITA ALMEIDA DO VALE CARACTERIZAÇÃO SUMÁRIA: No âmbito de um mercado competitivo o conhecimento das características dos consumos de energia eléctrica assume elevada importância. O conhecimento destas características, de como e quando os consumidores utilizam a energia eléctrica, permitirá: - Definir aspectos específicos dos contratos com os clientes; - Garantir uma gestão equilibrada de cargas. Mediante os dados actualmente disponíveis referentes aos consumos de energia eléctrica, estes poderão ser tratados por forma a obter-se um perfil tipo de um dado conjunto de consumidores, baseado em técnicas de Data Mining.

2 OBJECTIVOS PRINCIPAIS A ATINGIR: Identificação e especificação do objectivo proposto. Recolha bibliográfica acerca dos temas: Mercados de energia (contratualização e tarifas de energia eléctrica), perfis de consumidores e técnicas de Data Mining. Tratamento de informação com especial incidência sobre as tecnologias de Data Mining e Knowledge Discovery. Interpretação dos dados dos consumidores de energia eléctrica de média tensão, com base na definição de regras e critérios, bem como no conhecimento de especialistas. Definição e caracterização de perfis de consumidores de média tensão, apoiando-os no estabelecimento de contratos.

3 PROCURA DOS PERFIS DE CONSUMIDORES: A informação dos consumos dos diferentes consumidores de média tensão foi recolhida através de campanhas de medição estabelecidas em quatro localidades distintas: –Aveiro –Matosinhos –Porto –Vila Real As medições das potências consumidas foram efectuadas durante o Inverno e o Verão e aos dias de semana e fim-de-semana. Foram registadas as potências consumidas de 15 em 15 minutos, fornecendo-nos 96 valores por dia por cliente. Além destas medidas, estão também disponíveis outros tipos de informação, tais como: energias mensais consumidas, potência contratada, valores de ponta e códigos de actividade. Os modelos a desenvolver deverão permitir diagramas de consumo típicos de cada consumidor e, através de Clustering, possibilitarão a definição de diagramas representativos de vários consumidores. Procurar-se-á, também, fazer a caracterização da relação entre as diversas curvas representativas dos conjuntos dos vários consumidores e a informação comercial disponível.

4 ESQUEMATIZANDO: FILTRAGEM DE DADOS TRATAMENTO DE DADOS ALGORITMO DE CLUSTERING RELAÇÃO DIAGRAMAS / INFORMAÇÃO COMERCIAL DIAGRAMAS REPRESENTATIVOS SISTEMA APOIO À DECISÃO