Atenção:
O eduCAPES é um repositório de objetos educacionais, não sendo responsável por materiais de terceiros submetidos na plataforma. O usuário assume ampla e total responsabilidade quanto à originalidade, à titularidade e ao conteúdo, citações de obras consultadas, referências e outros elementos que fazem parte do material que deseja submeter. Recomendamos que se reporte diretamente ao(s) autor(es), indicando qual parte do material foi considerada imprópria (cite página e parágrafo) e justificando sua denúncia.
Caso seja o autor original de algum material publicado indevidamente ou sem autorização, será necessário que se identifique informando nome completo, CPF e data de nascimento. Caso possua uma decisão judicial para retirada do material, solicitamos que informe o link de acesso ao documento, bem como quaisquer dados necessários ao acesso, no campo abaixo.
Todas as denúncias são sigilosas e sua identidade será preservada. Os campos nome e e-mail são de preenchimento opcional. Porém, ao deixar de informar seu e-mail, um possível retorno será inviabilizado e/ou sua denúncia poderá ser desconsiderada no caso de necessitar de informações complementares.
Metadados | Descrição | Idioma |
---|---|---|
Autor(es): dc.contributor | Ferreira, Vitor Hugo | - |
Autor(es): dc.contributor | Colombini, Angelo Cesar | - |
Autor(es): dc.contributor | Pinho, Andre da Costa | - |
Autor(es): dc.creator | Silva, Ramon Barino | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-01-03T11:42:38Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-01-03T11:42:38Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2024-07-25 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2024-07-25 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | https://app.uff.br/riuff/handle/1/33663 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/920267 | - |
Descrição: dc.description | Power outages are a significant issue that cause financial losses and negatively impact the quality of life for consumers. To better manage these occurrences, energy utilities require effective tools and indicators for decision-making and efficient resource allocation. This work proposes the application of Machine Learning techniques to forecast the monthly volume of power outages based on regional climatic, structural, and electrical factors. The study utilizes publicly available and cost-free data from Brazilian governmental regulatory agencies, such as the National Electric Energy Agency (ANEEL), the National Institute of Meteorology (INMET), and the Brazilian Institute of Geography and Statistics (IBGE). A framework was developed using open-source technologies such as Python and MySQL, inspired by the Data Lakehouse Medallion architecture, to facilitate data extraction, storage, and transformation, resulting in a robust database prepared for analysis and machine learning model training. Multiple Regression and Random Forest models were trained and evaluated using the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) metric, and their results were compared with a heuristic strategy for outage prediction. Considering the heterogeneity of the Brazilian national territory and its potential influence on outage occurrences, consumer units were clustered into five distinct groups based on regional characteristics using the K-Means algorithm, enabling tailored model training within each cluster. The results demonstrated consistent model performance, underscoring the framework's effectiveness across diverse Brazilian regions | - |
Descrição: dc.description | 106 f. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | en | - |
Direitos: dc.rights | Open Access | - |
Direitos: dc.rights | CC-BY-SA | - |
Palavras-chave: dc.subject | Machine Learning | - |
Palavras-chave: dc.subject | Power Outages | - |
Palavras-chave: dc.subject | Power System | - |
Palavras-chave: dc.subject | Aprendizado de máquina | - |
Palavras-chave: dc.subject | Sistema de transmissão de energia | - |
Palavras-chave: dc.subject | Gerenciamento de energia | - |
Título: dc.title | Spatiotemporal prediction of the number of electric power outages | - |
Tipo de arquivo: dc.type | Trabalho de conclusão de curso | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF |
O Portal eduCAPES é oferecido ao usuário, condicionado à aceitação dos termos, condições e avisos contidos aqui e sem modificações. A CAPES poderá modificar o conteúdo ou formato deste site ou acabar com a sua operação ou suas ferramentas a seu critério único e sem aviso prévio. Ao acessar este portal, você, usuário pessoa física ou jurídica, se declara compreender e aceitar as condições aqui estabelecidas, da seguinte forma: