Uma Nova Abordagem para Detecção de Perdas Não Técnicas Baseada em Floresta de Caminho Ótimo

Hoje em dia, a detecção de fraudes é importante para evitar perdas de energia não técnicas. Várias empresas elétricas ao redor do mundo têm enfrentado essas perdas, principalmente de consumidores industriais e comerciais. Tradicionalmente, esse problema foi tratado com técnicas de inteligência artificial, embora seu uso possa resultar em dificuldades como uma alta carga computacional na fase de treinamento e problemas com a otimização de parâmetros. No entanto, uma técnica de reconhecimento de padrões recentemente desenvolvida chamada floresta de caminho ótimo (OPF) demonstrou ser superior às técnicas de inteligência artificial de ponta. Neste artigo, propomos usar a OPF para detecção de perdas não técnicas, bem como aplicar seus algoritmos de aprendizado e poda para esse fim. Comparações com redes neurais e outras técnicas demonstraram a robustez da OPF em relação à identificação automática de perdas comerciais.