Detecção e Correção de Outliers em Curvas de Potência Utilizando Técnica Híbrida de Inteligência Artificial

As curvas de potência das subestações de distribuição são frequentemente afetadas por outliers, isto é, medições muito discrepantes do comportamento padrão da curva. Se a presença de outliers for muito grande, os estudos e análises internas das concessionárias desenvolvidas a partir do histórico dos dados coletados podem ser inviabilizados.
Com o objetivo de detectar e corrigir os dados atípicos, foi desenvolvido um módulo complementar para o Sistema Supervisório. Em trabalho anterior dos autores, foram desenvolvidas duas técnicas baseadas em inteligência artificial: lógica fuzzy e redes neurais artificiais. Neste trabalho é apresentada uma técnica híbrida que utiliza as melhores performances das anteriores. Também foi desenvolvido neste artigo um método de detecção de outliers baseado no comportamento padrão da curva e da distribuição das amostras coletadas. Os desempenhos das técnicas são comparados utilizando dados reais de uma subestação ao longo de 6 anos.