Banca de DEFESA: LEVI DA COSTA PIMENTEL

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: LEVI DA COSTA PIMENTEL
DATA: 30/03/2023
HORA: 15:00
LOCAL: https://meet.google.com/iuw-nttq-pbv
TÍTULO: DETECÇÃO E CORREÇÃO DE OUTLIERS EM CURVAS DE DEMANDA DE ENERGIA UTILIZANDO REDES NEURAIS ARTIFICIAIS AUTOENCODERS
PALAVRAS-CHAVES: Redes Elétricas Inteligentes, Medidores Inteligentes, Valores Discrepantes, Detecção e correção de outliers, Inteligência Artificial, Redes Neurais Artificiais, RNA, Autoencoders.
PÁGINAS: 90
GRANDE ÁREA: Engenharias
ÁREA: Engenharia Elétrica
RESUMO: Um dos principais problemas encontrados em Smart Grids é a ocorrência de outliers, que podem corromper esses dados, deturpando então as informações trazidas por eles, dificultando a tomada de decisão com base nestas informações por parte dos controladores do sistema elétrico. Portanto, este trabalho propõe uma metodologia integrada de detecção e correção de outliers, baseada em redes neurais artificiais. Mais especificamente, foi desenvolvido um sistema de detecção baseado em Autoencoders, com auxílio de uma camada softmax, e um sistema de correção baseado em Autoencoders. A metodologia proposta foi submetida a diversos cenários, utilizando dados de uma subestação real, onde avalia-se a influência da variação do número de outliers presentes no banco de dados, assim como da variação da amplitude destes, sobre o funcionamento dos algoritmos. Nos testes conduzidos, a técnica de detecção chegou a alcançar Acurácia e F-score superiores a 99,7% e 97,4%, respectivamente. A técnica de correção chegou a obter erro percentual absoluto médio MAPE de 1,42%, enquanto a raiz do erro médio quadrático se manteve, na maioria dos cenários avaliados, inferior a 0,15MW, valor que representa cerca de 1,7% do valor máximo de potência disponível no banco de dados.
MEMBROS DA BANCA:
Externo à Instituição - IVANOVITCH MEDEIROS DANTAS DA SILVA
Presidente - 1972280 - JUAN MOISES MAURICIO VILLANUEVA
Interno - 1972270 - YURI PERCY MOLINA RODRIGUEZ