Percorrer por autor "CARVALHO, GUILHERME ABREU"
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- Abordagem fuzzy híbrida para detecção de fraudes em programas de participação ativa de usuários finais de energiaPublication . CARVALHO, GUILHERME ABREU; Vale, Zita Maria Almeida do; Gomes, Luís Filipe de Oliveira; Faia, Ricardo Francisco Marcos; Costa, Edson Bruno MarquesOs avanços nas redes elétricas inteligentes têm desempenhado um papel crucial na descarbonização, facilitando a integração de fontes de energias renováveis e otimizando o equilíbrio entre oferta e demanda de energia. Nesse contexto, um dos principais objetivos das Smart Grids é aprimorar a interação entre os usuários finais e o sistema elétrico, por meio da implementação de programas que incentivam a redução do consumo e a adoção de práticas mais sustentáveis. No entanto, apesar das vantagens significativas resultantes da expansão da infraestrutura energética, surgem novos desafios relacionados à segurança e à integridade dos dados coletados. Sem mecanismos robustos de validação, o sistema fica vulnerável a manipulações, o que pode comprometer a eficácia dos mecanismos de distribuição de benefícios. Para resolver esse problema, a presente dissertação propõe uma abordagem fuzzy híbrida: um modelo evolutivo orientado a dados (denominado de Evolving Takagi‐Sugeno Plus) e um sistema fuzzy Mamdani baseado em conhecimento. O método evolutivo é utilizado para modelar e prever os padrões de comportamento dos indivíduos em programas de participação ativa de usuários finais de energia. Este é capaz de evoluir dinamicamente, adaptando seus parâmetros e ajustando sua estrutura automaticamente a partir das amostras recebidas. Durante a etapa de concepção do modelo, o método foi comparado com outras técnicas disponíveis na literatura, mostrando resultados competitivos, especialmente em relação ao tempo de execução. Por outro lado, o sistema Mamdani utiliza o resíduo obtido entre a saída do modelo evolutivo e os dados reais de flexibilidade, combinados com informações sobre geração e consumo de energia, para estimar um grau de alerta caso comportamentos anômalos sejam identificados. Os resultados desta fase indicam que o sistema proposto detecta tanto fraudes pontuais quanto aquelas que ocorrem ao longo de períodos extensos. Dessa forma, os métodos combinados demonstram potencial de aplicação em contextos práticos, auxiliando as entidades gestoras na tomada de decisões por meio de uma metodologia robusta e altamente interpretável.