Sistema Neural Artificial para Identificação de Perdas Não Técnicas em Consumidores Rurais / Artificial Neural System to Identify Energy Losses in Rural Feeders

Perdas não técnicas possuem um impacto significante em redes de distribuição de energia e elas estão entre as principais preocupações dos agentes envolvido nos sistemas de energia. Em redes de distribuição rural, particularmente, consumidores com lavouras com sistemas de irrigação caracterizam difícil detecção de perdas não técnicas, considerando os diferentes modos de irrigação, processos, características climáticas, além da dificuldade da inspeção local. Este trabalho apresenta uma proposta para a identificação de perdas de energia não técnicas em consumidores rurais que possuam sistemas de bombeamento de irrigação para lavouras de arroz. A metodologia é baseada na correlação de padrões no consumo de energia elétrica, nas características da área irrigada e nas condições climáticas do período irrigado. A metodologia utiliza um sistema neural artificial composto por redes neurais artificiais e usa como entrada: precipitação, temperatura, incidência solar, umidade relativa do ar, carga instalada, área irrigada, tipo de solo, elevação do solo, nível de automação e modo de irrigação. Os resultados indicam, para cada consumidor, o risco percentual de perdas não técnicas. O sistema neural artificial permite a análise de qualquer lavoura de arroz irrigado do Brazil, independente das características da lavoura, solo ou ambiente. Os resultados deste trabalho foram obtidos e validados com dados reais de safras de lavouras de arroz do Rio Grande do Sul, obtidos entre 2009 e 2014