Metodologia para identificação de perfis de consumidores de energia elétrica utilizando mapas auto-organizáveis

Abstract

Este trabalho propõe a classificação do perfil dos consumidores da rede elétrica utilizando mapas auto-organizáveis. Para isso o trabalho foi realizado em duas etapas: uma primeira fase de identificação de comandos de voz e o posterior estudo comparativo para estabelecerem-se os parâmetros que devem ser utilizados para o agrupamento de usuários da rede elétrica Primeiramente, foi realizado um estudo de caso de identificação de comandos de voz com o objetivo de entender o funcionamento e os parâmetros relevantes para a aplicação de mapas auto-organizáveis. Para isso aplica-se a técnica de mapas auto-organizáveis de Kohonen classificando os sinais de voz por palavras de acordo com os espectros. A escolha das pessoas foi aleatória, procurando-se, as que se disponibilizassem a gravar vozes com as palavras que foram aplicadas ao modelo. Utilizando-se a Toolbox do Mapa Organizável de Kohonen (SOM) aplicado ao MatLab, desenvolveu-se um software de identificação dos comandos de voz, primeiramente com o processamento do sinal e posterior aplicação do sistema SOM para a identificação dos comandos: ande; pare, direita, esquerda, ré e gire. Baseado nesse processo de classificação realizou-se um estudo comparativo para a identificação de perfis de usuários da rede elétrica, tentando classificá-los em função das suas semelhanças. Os parâmetros definidos basearam-se em variáveis comuns em processos de Smart Grid. Nesse estudo identificaram-se parâmetros que são necessários para a utilização dos mapas auto- organizáveis. Analisando assim quais as possibilidades de aplicação desses parâmetros e da metodologia utilizada nas concessionárias da região sul do Brasil, e que possíveis análises podem ser feitas para identificar os perfis dos consumidores.

This work aims to classify the power grid consumer profile using neural networks. Two steps were carried out: a first stage of identifying voice commands and the subsequent comparative study to establish the parameters that should be used for grouping power grid users. First, a case study to identify voice commands was conducted aiming to understand the main characteristics and relevant information about applying self organized maps. To recognize the voices , self-organizing Kohonen maps where used to classify words according to speech spectra. The choice of the people was random and voices were recorded with a cell phone app. Using the Toolbox Organizing Map of Kohonen (SOM) a software for identifying voice commands was developed on Matlab. First, the program processes the signal and subsequent apply SOM to identify the commands: run; stop; right; left; reverse; and turn around. Based on this classification process a comparison study was performed to identify power grid consumer based on their similarities. In this study we have identified the minimum parameters which are necessary for the use of self-organizing maps. Thus analyzing the possibilities of applying those parameters and methodology used in dealerships in southern Brazil, and possible analyzes can be undertaken to identify the profiles of consumers.