HYBRID INTELLIGENT SYSTEM FOR CLASSIFICATION OF NON-RESIDENTIAL ELECTRICITY CUSTOMERS PAYMENT PROFILES
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2016 |
Tipo de documento: | Tese |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell) |
Texto Completo: | https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=33393@1 https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=33393@2 |
Resumo: | O objetivo desta pesquisa é classificar o perfil de pagamento dos consumidores não-residenciais de energia elétrica, considerando conhecimento armazenado em base de dados de distribuidoras de energia elétrica. A motivação para desenvolvê-la surgiu da necessidade das distribuidoras por um modelo de suporte a formulação de estratégias capazes de reduzir o grau inadimplência. A metodologia proposta consiste em um sistema inteligente híbrido composto por módulos intercomunicativos que usam conhecimentos armazenados em base de dados para segmentar consumidores e, então, atingir o objetivo proposto. O sistema inicia-se com o módulo neural, que aloca as unidades consumidoras em grupos conforme similaridades (valor fatura, consumo, demanda medida/demanda contratada, intensidade energética e peso da conta no orçamento), em sequência, o módulo bayesiano, estabelece um escore entre 0 e 1 que permite predizer o perfil de pagamento das unidades considerando os grupos gerados e os atributos categóricos (atividade econômica, estrutura tarifária, mesorregião, natureza jurídica e porte empresarial) que caracterizam essas unidades. Os resultados revelaram que o sistema proposto estabelece razoável taxa de acerto na classificação do perfil de consumidores e, portanto, constitui uma importante ferramenta de suporte a formulação de estratégias para combate à inadimplência. Conclui-se que, o sistema híbrido proposto apresenta caráter generalista podendo ser adaptado e implementado em outros mercados. |
id |
PUC_RIO-1_18196abcde416a28c4a6121bfabdab75 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:MAXWELL.puc-rio.br:33393 |
network_acronym_str |
PUC_RIO-1 |
network_name_str |
Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell) |
repository_id_str |
534 |
spelling |
info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisHYBRID INTELLIGENT SYSTEM FOR CLASSIFICATION OF NON-RESIDENTIAL ELECTRICITY CUSTOMERS PAYMENT PROFILES SISTEMA INTELIGENTE HÍBRIDO PARA CLASSIFICAÇÃO DO PERFIL DE PAGAMENTO DOS CONSUMIDORES NÃO-RESIDENCIAIS DE ENERGIA ELÉTRICA 2016-12-20EUGENIO KAHN EPPRECHT36149551768lattes.cnpq.br/9494547175507487REINALDO CASTRO SOUZA09951768687lattes.cnpq.brREINALDO CASTRO SOUZA09951768687lattes.cnpq.brMONICA BARROSNIVAL NUNES DE ALMEIDARODRIGO FLORA CALILIRODRIGO FLORA CALILIRODRIGO FLORA CALILI05785453738lattes.cnpq.br/4541310919700312NORMA ALICE DA SILVA CARVALHOPONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIROPPG EM ENGENHARIA DE PRODUÇÃOPUC-RioBRO objetivo desta pesquisa é classificar o perfil de pagamento dos consumidores não-residenciais de energia elétrica, considerando conhecimento armazenado em base de dados de distribuidoras de energia elétrica. A motivação para desenvolvê-la surgiu da necessidade das distribuidoras por um modelo de suporte a formulação de estratégias capazes de reduzir o grau inadimplência. A metodologia proposta consiste em um sistema inteligente híbrido composto por módulos intercomunicativos que usam conhecimentos armazenados em base de dados para segmentar consumidores e, então, atingir o objetivo proposto. O sistema inicia-se com o módulo neural, que aloca as unidades consumidoras em grupos conforme similaridades (valor fatura, consumo, demanda medida/demanda contratada, intensidade energética e peso da conta no orçamento), em sequência, o módulo bayesiano, estabelece um escore entre 0 e 1 que permite predizer o perfil de pagamento das unidades considerando os grupos gerados e os atributos categóricos (atividade econômica, estrutura tarifária, mesorregião, natureza jurídica e porte empresarial) que caracterizam essas unidades. Os resultados revelaram que o sistema proposto estabelece razoável taxa de acerto na classificação do perfil de consumidores e, portanto, constitui uma importante ferramenta de suporte a formulação de estratégias para combate à inadimplência. Conclui-se que, o sistema híbrido proposto apresenta caráter generalista podendo ser adaptado e implementado em outros mercados.The objective of this research is to classify the non-residential electricity customer payment profiles regarding the knowledge stored in electricity distribution utilities databases. The motivation for development of the work from the need of electricity distribution by a support model to formulate strategies for tackling non-payment and late payment. The proposed methodology consists of a hybrid intelligent system constituted by intercommunicating modules that use knowledge stored in database to customer segmentation and then achieve the proposed objective. The system begins with the neural module, which allocates the consuming units in groups according to similarities (bill amount, consumption, measured demand/contracted demand, energy intensity and share of the electricity bill in the customer s income), in sequence, the Bayesian module establishes a score between 0 and 1 that allows to predict what payment profile of the units considering the generated groups and categorical attributes (business activity, tariff type, business size, mesoregion and company s legal form) that characterize these units. The results showed that the proposed system provides a reasonable success rate when classifying customer profiles and thus constitutes an important tool in the formulation of strategies for tackling non-payment and late payment. In conclusion, the hybrid system proposed here is a generalist one and could usefully be adapted and implemented in other markets.PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIROCOORDENAÇÃO DE APERFEIÇOAMENTO DO PESSOAL DE ENSINO SUPERIORPROGRAMA DE SUPORTE À PÓS-GRADUAÇÃO DE INSTS. DE ENSINOhttps://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=33393@1https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=33393@2porreponame:Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)instname:Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO)instacron:PUC_RIOinfo:eu-repo/semantics/openAccess2022-11-01T13:39:44Zoai:MAXWELL.puc-rio.br:33393Repositório InstitucionalPRIhttps://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/ibict.phpopendoar:5342018-06-05T00:00Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO)false |
dc.title.en.fl_str_mv |
HYBRID INTELLIGENT SYSTEM FOR CLASSIFICATION OF NON-RESIDENTIAL ELECTRICITY CUSTOMERS PAYMENT PROFILES |
dc.title.alternative.pt.fl_str_mv |
SISTEMA INTELIGENTE HÍBRIDO PARA CLASSIFICAÇÃO DO PERFIL DE PAGAMENTO DOS CONSUMIDORES NÃO-RESIDENCIAIS DE ENERGIA ELÉTRICA |
title |
HYBRID INTELLIGENT SYSTEM FOR CLASSIFICATION OF NON-RESIDENTIAL ELECTRICITY CUSTOMERS PAYMENT PROFILES |
spellingShingle |
HYBRID INTELLIGENT SYSTEM FOR CLASSIFICATION OF NON-RESIDENTIAL ELECTRICITY CUSTOMERS PAYMENT PROFILES NORMA ALICE DA SILVA CARVALHO |
title_short |
HYBRID INTELLIGENT SYSTEM FOR CLASSIFICATION OF NON-RESIDENTIAL ELECTRICITY CUSTOMERS PAYMENT PROFILES |
title_full |
HYBRID INTELLIGENT SYSTEM FOR CLASSIFICATION OF NON-RESIDENTIAL ELECTRICITY CUSTOMERS PAYMENT PROFILES |
title_fullStr |
HYBRID INTELLIGENT SYSTEM FOR CLASSIFICATION OF NON-RESIDENTIAL ELECTRICITY CUSTOMERS PAYMENT PROFILES |
title_full_unstemmed |
HYBRID INTELLIGENT SYSTEM FOR CLASSIFICATION OF NON-RESIDENTIAL ELECTRICITY CUSTOMERS PAYMENT PROFILES |
title_sort |
HYBRID INTELLIGENT SYSTEM FOR CLASSIFICATION OF NON-RESIDENTIAL ELECTRICITY CUSTOMERS PAYMENT PROFILES |
author |
NORMA ALICE DA SILVA CARVALHO |
author_facet |
NORMA ALICE DA SILVA CARVALHO |
author_role |
author |
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv |
EUGENIO KAHN EPPRECHT |
dc.contributor.advisor1ID.fl_str_mv |
36149551768 |
dc.contributor.advisor1Lattes.fl_str_mv |
lattes.cnpq.br/9494547175507487 |
dc.contributor.advisor-co1.fl_str_mv |
REINALDO CASTRO SOUZA |
dc.contributor.advisor-co1ID.fl_str_mv |
09951768687 |
dc.contributor.advisor-co1Lattes.fl_str_mv |
lattes.cnpq.br |
dc.contributor.advisor-co2.fl_str_mv |
REINALDO CASTRO SOUZA |
dc.contributor.advisor-co2ID.fl_str_mv |
09951768687 |
dc.contributor.advisor-co2Lattes.fl_str_mv |
lattes.cnpq.br |
dc.contributor.referee1.fl_str_mv |
MONICA BARROS |
dc.contributor.referee2.fl_str_mv |
NIVAL NUNES DE ALMEIDA |
dc.contributor.referee3.fl_str_mv |
RODRIGO FLORA CALILI |
dc.contributor.referee4.fl_str_mv |
RODRIGO FLORA CALILI |
dc.contributor.referee5.fl_str_mv |
RODRIGO FLORA CALILI |
dc.contributor.authorID.fl_str_mv |
05785453738 |
dc.contributor.authorLattes.fl_str_mv |
lattes.cnpq.br/4541310919700312 |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
NORMA ALICE DA SILVA CARVALHO |
contributor_str_mv |
EUGENIO KAHN EPPRECHT REINALDO CASTRO SOUZA REINALDO CASTRO SOUZA MONICA BARROS NIVAL NUNES DE ALMEIDA RODRIGO FLORA CALILI RODRIGO FLORA CALILI RODRIGO FLORA CALILI |
description |
O objetivo desta pesquisa é classificar o perfil de pagamento dos consumidores não-residenciais de energia elétrica, considerando conhecimento armazenado em base de dados de distribuidoras de energia elétrica. A motivação para desenvolvê-la surgiu da necessidade das distribuidoras por um modelo de suporte a formulação de estratégias capazes de reduzir o grau inadimplência. A metodologia proposta consiste em um sistema inteligente híbrido composto por módulos intercomunicativos que usam conhecimentos armazenados em base de dados para segmentar consumidores e, então, atingir o objetivo proposto. O sistema inicia-se com o módulo neural, que aloca as unidades consumidoras em grupos conforme similaridades (valor fatura, consumo, demanda medida/demanda contratada, intensidade energética e peso da conta no orçamento), em sequência, o módulo bayesiano, estabelece um escore entre 0 e 1 que permite predizer o perfil de pagamento das unidades considerando os grupos gerados e os atributos categóricos (atividade econômica, estrutura tarifária, mesorregião, natureza jurídica e porte empresarial) que caracterizam essas unidades. Os resultados revelaram que o sistema proposto estabelece razoável taxa de acerto na classificação do perfil de consumidores e, portanto, constitui uma importante ferramenta de suporte a formulação de estratégias para combate à inadimplência. Conclui-se que, o sistema híbrido proposto apresenta caráter generalista podendo ser adaptado e implementado em outros mercados. |
publishDate |
2016 |
dc.date.issued.fl_str_mv |
2016-12-20 |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
format |
doctoralThesis |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=33393@1 https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=33393@2 |
url |
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=33393@1 https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=33393@2 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO |
dc.publisher.program.fl_str_mv |
PPG EM ENGENHARIA DE PRODUÇÃO |
dc.publisher.initials.fl_str_mv |
PUC-Rio |
dc.publisher.country.fl_str_mv |
BR |
publisher.none.fl_str_mv |
PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell) instname:Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO) instacron:PUC_RIO |
instname_str |
Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO) |
instacron_str |
PUC_RIO |
institution |
PUC_RIO |
reponame_str |
Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell) |
collection |
Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell) |
repository.name.fl_str_mv |
Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO) |
repository.mail.fl_str_mv |
|
_version_ |
1748324936892547072 |