Um Sistema de Apoio à Decisão Baseado em Aprendizado de Máquina Melhora as Operações de Medidores Inteligentes da Internet das Coisas

Uma sociedade e sistema conectados da Internet das Coisas (IoT) representam uma enorme mudança de paradigma. Apresentamos uma estrutura para um sistema de apoio à decisão (DSS) que opera dentro do ecossistema IoT. O DSS aproveita análises avançadas dos dados de qualidade de comunicação da rede de medidores elétricos inteligentes (ESM) para melhorar as previsões de custo para operações de campo de medidores inteligentes e fornecer recomendações de decisão acionáveis sobre enviar um técnico a uma localização do cliente para resolver um problema do ESM. O modelo é avaliado empiricamente usando conjuntos de dados de uma rede comercial. Demonstramos a eficiência da nossa abordagem com um modelo de previsão completo de rede bayesiana e comparamos com três classificadores de modelos de previsão de aprendizado de máquina: 1) Naïve Bayes; 2) floresta aleatória; e 3) árvore de decisão. Os resultados demonstram que nossa abordagem gera estimativas estatisticamente significativas e que o DSS melhorará a eficiência de custo das operações e manutenção da rede ESM.