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dc.creatorNovack, Gustavo Fortes-
dc.date.accessioned2024-02-07T17:58:06Z-
dc.date.available2023-11-23-
dc.date.available2024-02-07T17:58:06Z-
dc.date.issued2023-10-24-
dc.identifier.citationNOVACK, Gustavo Fortes. Detecção de perdas não técnicas em redes de distribuição por meio da correlação de dados climáticos, consumo e notas de inspeção. 2023. 25 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal de Mato Grosso, Faculdade de Arquitetura, Engenharia e Tecnologia, Cuiabá, 2023.pt_BR
dc.identifier.urihttp://bdm.ufmt.br/handle/1/3871-
dc.description.abstractNon-Technical Losses (NTL), which include losses due to electricity theft and meter malfunctions, still represent a significant challenge for electricity utilities in Brazil and around the world. In Brazil, fraud and irregularities in metering cause billions of reais in losses for energy concessionaires and are the cause of a reduction in electricity quality indicators. It has been the practice of energy concessionaires in the country to carry out annual inspection campaigns to detect fraud in around 15% of the consumer units in their concession area. On the other hand, detection hit rates of less than 15% have been observed. In this scenario, it is therefore of interest to improve existing methodologies for identifying and locating NTPs in order to help increase the assertiveness of utilities, using data actually available from national and international utilities. To this end, among a variety of methodologies, there is research in the scientific literature that indicates a direct relationship between electricity consumption and fluctuations in ambient temperature. Taking this hypothesis as a premise, this work proposes an approach to fraud detection based on descriptive analysis of energy consumption and ambient temperature data from, correspondingly, consumer units, transformers and primary feeders. The case study was carried out on a medium-voltage distribution network located in central-western Brazil, with 159,939 consumer units, 4876 secondary substations and 243 primary feeders. The results show that even with a simplified methodology, it is possible to obtain an accuracy rate of over 23%.pt_BR
dc.description.provenanceSubmitted by Nádia Paes (nadia66paes@gmail.com) on 2023-12-14T13:28:27Z No. of bitstreams: 1 TCC_2023_Gustavo Fortes Novack.pdf: 839732 bytes, checksum: 8fd1a93dc0c127cd8c66744e51901e8b (MD5)en
dc.description.provenanceApproved for entry into archive by Carlos Eduardo da Silveira (carloseduardoufmt@gmail.com) on 2024-02-07T17:58:06Z (GMT) No. of bitstreams: 1 TCC_2023_Gustavo Fortes Novack.pdf: 839732 bytes, checksum: 8fd1a93dc0c127cd8c66744e51901e8b (MD5)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2024-02-07T17:58:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1 TCC_2023_Gustavo Fortes Novack.pdf: 839732 bytes, checksum: 8fd1a93dc0c127cd8c66744e51901e8b (MD5) Previous issue date: 2023-10-24en
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Mato Grossopt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.titleDetecção de perdas não técnicas em redes de distribuição por meio da correlação de dados climáticos, consumo e notas de inspeçãopt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.contributor.advisor1Vasconcelos, Fillipe Matos de-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/4832215187384280pt_BR
dc.contributor.referee1Vasconcelos, Fillipe Matos de-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/4832215187384280pt_BR
dc.contributor.referee2Monteiro, Raul Vitor Arantes-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/0979754533543060pt_BR
dc.contributor.referee3Poma, Carlos Enrique Portugal-
dc.contributor.referee3Latteshttp://lattes.cnpq.br/4988995908190199pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/6146739227811153pt_BR
dc.description.resumoAs Perdas Não Técnicas (PNT), que englobam perdas devido a furto de energia elétrica e mal funcionamento de medidores, ainda representam um desafio significativo para as concessionárias de energia elétrica no Brasil e no mundo. No Brasil, as fraudes e irregularidades na medição causam bilhões de reais em perdas para as concessionárias de energia e são causa de redução de indicadores de qualidade de energia elétrica. Tem-se como prática de concessionárias de energia no país a realização de campanhas de inspeção para detecção de fraudes, anualmente, em cerca de 15% das unidades consumidoras de sua área de concessão. De outro modo, tem-se observado taxas de acerto de detecção inferiores a 15%. Nesse cenário, portanto, é de interesse aprimorar as metodologias existente para identificação e localização de PNT a fim de contribuir com o incremento de assertividade das concessionárias e utilizando dados efetivamente existentes em concessionárias nacionais e internacionais. Para tal, dentre uma variedade de metodologias, há pesquisas na literatura cientifica que indicam uma relação direta entre o consumo de energia elétrica e as flutuações de temperatura ambiente. Tomando esta hipótese como premissa, esse trabalho propõe realizar uma abordagem para detecção e fraudes baseada em análise descritiva de dados de consumo de energia e temperatura ambiente de, correspondentemente, unidades consumidoras, transformadores e alimentadores primários. O estudo de caso foi realizado em uma rede de distribuição de média tensão, localizada no centro-oeste do Brasil, dispondo de 159.939 unidades consumidoras, 4876 subestações secundarias e 243 alimentadores primários. Os resultados mostram que mesmo com uma metodologia simplificada, é possível obter uma taxa de acerto superior a 23%.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentFaculdade de Arquitetura, Engenharia e Tecnologia (FAET)pt_BR
dc.publisher.initialsUFMT CUC - Cuiabápt_BR
dc.publisher.programEngenharia Elétrica - CUCpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICApt_BR
dc.subject.keywordPerdas não técnicaspt_BR
dc.subject.keywordSistema de distribuição de energia elétricapt_BR
dc.subject.keywordDados da cargapt_BR
dc.subject.keywordDados do climapt_BR
dc.subject.keywordDetecção de fraudespt_BR
dc.subject.keyword2Non-technical lossespt_BR
dc.subject.keyword2Electricity distribution systempt_BR
dc.subject.keyword2Load datapt_BR
dc.subject.keyword2Weather datapt_BR
dc.subject.keyword2Fraud detectionpt_BR
Aparece na(s) coleção(ções):Engenharia Elétrica

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