Projeto do CT torna as redes elétricas mais inteligentes utilizando informações disponíveis nas redes sociais

O projeto “Processo estruturado para identificação de outliers na análise de grandes bancos de dados utilizando procedimentos de data mining, agregando informações de redes sociais” é desenvolvido pela engenheira eletricista, professora Dra. Alzenira da Rosa Abaide, do Departamento Eletromecânica de Sistemas de Potência, do Centro de Tecnologia da UFSM. O projeto tem como objetivo, desenvolver um novo processo para detecção da provável fraude PDF e demais outliers associados a comercialização da energia fornecida aos consumidores no sistema de distribuição de energia elétrica, perdas não técnicas. A análise de big data BDA tornam as redes elétricas inteligentes ainda mais inteligente com a proposta inédita de utilizar informações exógenas disponíveis nas redes sociais. A professora Alzenira explica que a big data são bancos de dados com imensa quantidade de informações, que se exemplifica como dados de todos os consumidores de uma empresa distribuidora de energia elétrica. Por exemplo, a CEEE-D atende 72 municípios, abrangendo 73 mil km², o que corresponde aproximadamente a … Ler mais Projeto do CT torna as redes elétricas mais inteligentes utilizando informações disponíveis nas redes sociais