Reconhecimento de ações judiciais relacionadas ao consumo de energia não registrado utilizando engenharia de características de relacionamento temporalizadas e rede LSTM/ Recognition of lawsuits related to unregistered energy consumption using temporalized relationship characteristics engineering and LSTM network

• Autor(a) principal: Cutrim, Pedro Thiago
• Data de Publicação: 2020
• Outros Autores: França, João Vitor Ferreira, Junior, Geraldo Braz, Silva, Aristófanes Corrêa, Alves, Erika Wilza Brito de Assis Lorenzo, Oliveira, Milton Sales Lozano de, Moraes, Renato Ubaldo Moreira e, Neto, José Silva Sobral
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Brazilian Applied Science Review
• Texto Completo: https://ojs.brazilianjournals.com.br/ojs/index.php/BASR/article/view/11812
• topic: Previsão de ação judicial; LSTM; Distribuidor de energia

O grande número de ações judiciais contra empresas de distribuição de energia destaca o difícil problema de identificar e solucionar falhas de serviços neste setor. Este trabalho propõe uma metodologia para identificar novas ações judiciais no setor de energia baseado em informações do relacionamento cliente com a companhia, além da identificação de fatores correlacionados. A metodologia é basicamente dividida em 4 etapas: (a) aquisição de dados; (b) engenharia de características; (c) seleção de características; e (d) classificação usando LSTM. O método foi realizado em um banco de dados com mais de cinquenta mil consumidores e mostra-se robusto na tarefa de identificar a predição de ações judiciais de consumo de energia não registrada por meio de uma acurácia de 92,89%; especificidade de 94,27%; sensibilidade de 88,79%; e precisão de 83,84%. Assim, demonstra-se a viabilidade de usar o LSTM para resolver o problema da predição de processos judiciais de consumo de energia não registrados.