Aplicação digital twin para auxílio de detecção de anomalias no consumo de gás

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Universidade Federal de Minas Gerais

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Tipo

Monografia de especialização

Título alternativo

Twin digital application to aid in the detection of anomalies in gas consumption

Primeiro orientador

Membros da banca

Lourdes Coral Contreras Montenegro
Guilherme Lopes de Oliveira

Resumo

Empresas distribuidoras de gás ou energia devem sempre se atentarem aos medidores (de gás ou de energia) para garantirem que estão cobrando pelo produto de forma correta, ou seja, que estão recebendo pela quantidade correta de produto disponilizada ao cliente. Eventualmente, pode ocorrer alguns problemas nos medidores e essa leitura pode ser feita de forma incorreta, tanto por conta de ações de má fé por conta do cliente, ou até mesmo por mau funcionamento do medidor. Neste trabalho é apresentado o desenvolvimento de uma ferramenta de auxílio à detecção de anomalia na medição de consumo de gás para um cliente específico de uma empresa distribuidora de gás. No sistema desenvolvido, a detecção de anomalia é feita utilizando regressão linear para criação de um \textit{digital twin}. Embora o ajuste do modelo de regressão linear final tenha apresentado problema de violação das suposições de autocorrelação e não normalidade dos erros, ainda é possível ser melhorado para o intuito de detecção de anomalia.

Abstract

Gas or energy distribution companies must always pay attention to the gas or energy meters in order to ensure that they are charging for the product correctly, that is, that they are receiving for the correct amount of product made available to the customer. Eventually, there may be some problems with the devices and this measuring may be done incorrectly, either due to bad faith actions on behalf of the customer, or even due to malfunction of the meter. This work presents the development of a tool to assist anomaly detection in the measurement of gas consumption for some specific customers of a gas company. In the developed system, anomaly detection is done using linear regression to create a \textit{digital twin}. Although the final linear regression model presented the problem of autocorrelation and non-normality in the residuals, it is still possible to be improved in order to detect anomalies.

Assunto

Estatística, Análise de regressão, Detecção de anomalias (Computação), Gêmeo digital, Gás – Consumo, Energia elétrica – Consumo

Palavras-chave

Regressão linear, Gêmeo digital, Detecção de anomalia, Digital twin

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