Análise Orientada a Dados da Infraestrutura Elétrica: Identificando Padrões de Consumo e Irregularidades em Minas Gerais - Brasil

EasyChair Preprint 15671

Abstract

No contexto atual, a ciência de dados e a identificação de sistemas emergem como temáticas fundamentais para otimizar processos complexos em diversos setores da indústria. Este estudo propõe uma metodologia de integração de dados para analisar e identificar padrões de consumo na infraestrutura elétrica de uma região do estado de Minas Gerais, utilizando dados de denúncias de irregularidades e monitoramento da rede. Inicialmente, os dados foram extraídos e processados usando técnicas de Extração, Transformação e Carregamento (ETL, em inglês), permitindo uma compreensão detalhada dos padrões de consumo e das perdas comerciais ao longo do tempo. Além disso, foram utilizados dados georreferenciados para mapear as áreas de maior incidência de denúncias e perdas de energia. A análise revelou uma associação direta entre áreas com altas perdas comerciais e ocorrências de ligações clandestinas. Regiões com perdas significativas, especialmente acima de 30%, demonstraram ser locais com maior incidência de irregularidades. A integração de dados georreferenciados da infraestrutura da rede elétrica facilitou a visualização desses padrões, permitindo a identificação precisa de áreas com problemas potenciais e de alimentadores mais comprometidos. Além disso, foram examinados os comportamentos de alimentadores com altas e baixas perdas comerciais ao longo do tempo. Nos alimentadores com altas perdas, observou-se uma maior disparidade entre a medição e o consumo esperado, sugerindo a presença de irregularidades na distribuição de energia. Por outro lado, nos alimentadores com baixas perdas, observou-se uma proximidade entre as curvas de medição e consumo esperado, indicando uma operação mais eficiente da rede elétrica

Keyphrases: Alimentadores, Ciência de dados, Dados georreferenciados, Denúncias procedentes, Identificação de Sistemas, Perdas Comerciais

@booklet{EasyChair:15671,
  author    = {Álisson de Oliveira Alves and Luiz Eduardo Nunes Cho Luck and Luisa Christina de Souza and Raniere Rodrigues Melo de Lima and Carlos Augusto Teixeira de Moura and Wesley José dos Santos Marinho and Rafael de Medeiros Mariz Capuano and Bruno Cesar Pereira da Costa and Marina de Siqueira and Arthur Diniz Flor Torquato Fernandes and Jesaias Carvalho Pereira Silva and Pablo Javier Alsina},
  title     = {Data-Driven Analysis of Electrical Infrastructure: Identifying Consumption Patterns and Irregularities in Minas Gerais - Brazil},
  howpublished = {EasyChair Preprint 15671},
  year      = {EasyChair, 2025}}