Trabalho de projeto de mestrado, Matemática Aplicada à Economia e Gestão, Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2018Atualmente a energia elétrica é considerada um bem com uma fundamental aplicação no quotidiano, pois é utilizado para variados fins e sem a eletricidade o ser humano sente-se condicionado. A dependência dos consumidores face à energia elétrica leva a que esta tenha de ser alvo de estudos cada vez mais aprofundados, para que a utilização deste bem não seja ultrapassada pelos avanços tecnológicos da era em que vivemos e, portanto, os consumidores cada vez melhor informados e mais exigentes, não vejam a utilização da energia elétrica como algo limitado. No presente projeto é efetuada uma contextualização ao tema da energia elétrica, com principal foco no consumo de eletricidade por parte de clientes cujas instalações possuem determinadas características. É também abordado o tema da qualidade dos dados em estudo, para que se consiga determinar quando esses dados são considerados anómalos ou, por outras palavras, não tipificados. Este estudo é feito com base na análise de clusters, utilizando dados de consumo históricos, em que as instalações são agregadas em grupos homogéneos. Aplicam-se dois métodos, o de Ward e o de k-means, para se observar a distribuição dos objetos pelos vários grupos. O intuito da análise de clusters é criar grupos com consumos padrão, bem como grupos com consumos considerados suspeitos, para uma imediata comparação entre si. Para complementar a análise de clusters são criados intervalos de 95% de confiança para o valor médio dos consumos padrão, com vista a observar se os grupos suspeitos apresentam consumos considerados estatisticamente tipificados, ou seja, até que ponto as instalações com consumo suspeito podem afinal enquadrar-se nos grupos de referência. Por fim, para compreender qual dos métodos utilizados na análise de clusters é mais eficiente e robusto em termos da identificação de objetos com consumo efetivamente anómalo, é efetuada a comparação entre os resultados obtidos por ambos e outras fontes de informação acerca dos dados.Nowadays the electric energy is fundamental to daily life as it is the basis for many usages in such a way that a power shortage causes tremendous impact. As the consumers become more active players in the energy market, more well informed and more demanding, it is of utmost importance to deeply study this market behavior, so that electric energy services keep up to date with technological advances in all human areas. This project presents a brief background to the electric energy theme, focusing on electric usage by costumers with some specific characteristics, with the aim of studying and understanding when abnormal data are present, in other words, identifying non-typified data. Using historical consumption data, the proposed method to identify abnormal data starts by dividing the observations into homogeneous groups with the help of two different methods: Ward and k-means. This allows to observe the similarity between the variables classified in the same groups as well as the differences among these groups. The goal of the cluster analysis is precisely to group similar consumption locations, targeting reference (standard) patterns, as well as grouping objects with non-typified consumption for an immediate comparison. After dividing the observations into groups, 95% confidence intervals for the means of the standard consumption are built to supplement the cluster analysis and to confirm the non-typified consumption objects grouped before. Finally, both methods, Ward and k-means, are compared looking at the grouping of objects with non-typified consumption in an attempt to conclude which method is better
