<p style="text-align: center;font-size: 22pt;">
**Uma Interface de Analítica Visual para Identificação de Perdas Não-Técnicas na Rede de Distribuição Elétrica**
</p>

<p style="text-align: right;font-size: 14pt;">
por [*Filipe Marçal*](filipemarcal07@hotmail.com) e [*Luís Felipe Granello de Souza*](lfgranellosouza@gmail.com)
</p>

<p style="text-align: center;font-size: 15pt;"> **UNICAMP** -- Universidade Estadual de Campinas <br> </p>
<p style="text-align: center;font-size: 14pt;"> **DCA** -- Departamento de Computação e Automação <br> </p>
<p style="text-align: center;font-size: 14pt;"> **FEEC** -- Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação </p>

</hr>

<p style="text-align: center;font-size: 14pt;">
**Trabalho final apresentado na disciplina de *IA376A -- Analítica Visual de Dados* ** </p>

<p style="text-align: justify;font-size: 11pt;">
Neste trabalho, estamos interessados em aplicações algorítmicas de detecção de fraudes de consumo de energia elétrica, tais como a **detecção de pontos de mudança** e o **classificador *XGBoost* (impulso de gradiente extremo)** e apresentamos uma abordagem de *analítica visual* a fim de identificar dois perfis principais de consumo: (i) o de alta e (ii) o de baixa probabilidade de exibir irregularidades como fraude ou avaria.
</p>

```{r, echo=FALSE, fig.cap="**Fig. 1** -- FrontEnd da Interface de Analítica Visual – Página 'Analítica (Detalhes)', aba '*Detecção Bayesiana*'", out.width = '110%'}
knitr::include_graphics("S:/DComercial/Atendimento_Cliente/Processos_Comerciais/Supervisao/DataScience/Nossos Projetos e Demandas/Estruturados/Perdas/Perdas_Internas/CálculoAvaria/ProjAnalyViz/img/Tela2a.JPG")
```
```{r, echo=FALSE, fig.cap="**Fig. 2** --  FrontEnd da Interface de Analítica Visual – Página 'Mapa (*Overview*)', abas 'Visão Aérea' e '*XGBoost Score*' ", out.width = '110%'}
knitr::include_graphics("S:/DComercial/Atendimento_Cliente/Processos_Comerciais/Supervisao/DataScience/Nossos Projetos e Demandas/Estruturados/Perdas/Perdas_Internas/CálculoAvaria/ProjAnalyViz/img/Tela1b.JPG")
```

<p style="text-align: justify;font-size: 11pt;">
Com a devida fundamentação matemática e a relevância das perdas não-técnicas -- uma questão milionária em termos de infraestrutura e serviço público -- uma interface interativa, construída em *R*, combina o processamento de séries temporais de consumo elétrico, através da *detecção bayesiana de ponto de mudança*, com o treinamento e aplicação de um modelo de classificação -- o *XGBoost*. Tal modelo, a partir das informações existentes em um *dataset*, é capaz de atribuir um *score* que varia 0% a 100% para cada unidade consumidora, indicando a probabilidade de haver fraude ou avaria no local. O propósito da interface é enfatizar a facilidade de *visualização*.
</p>

<p style="text-align: justify;font-size: 11pt;">
Por fim, concluímos sobre os ganhos que essa interface é capaz de trazer aos processos de tomada de decisão e geração de *insights* para combate às perdas não-técnicas, podendo ser agregada à expertise técnica humana.
<p>

##### **Palavras-chave**: analítica visual, perdas não-técnicas, detecção de ponto de mudança, *XGBoost*.

##### A seguir, os *links* para:

* a [interface](https://fmarcal22.shinyapps.io/VA_Dash_Open/) interativa de *Analítica Visual*, hospedada nos servidores [*RStudio Connect*](https://www.rstudio.com/products/connect/) -- **Observação:** por questão de exposição de dados, a funcionalidade de se exibir unidades consumidoras regulares e irregulares no mapa foi removida e o seletor de bairro foi inativado; o mapa está centrado na Unicamp;
* o [código-fonte](http://www.dca.fee.unicamp.br/courses/IA376A/1s2019/projects/granello_marcal/VA_dash_Open.Rmd) desenvolvido em um *script* .Rmd;
* o [readme](http://www.dca.fee.unicamp.br/courses/IA376A/1s2019/projects/granello_marcal/readme.txt) contendo os requisitos necessários caso o usuário deseje executar a interface localmente (embora a execução no *RStudio Connect* seja online e muito mais prática)
* a [apresentação](http://www.dca.fee.unicamp.br/courses/IA376A/1s2019/projects/granello_marcal/IA376_Perdas_Apresentacao_final.pptx) de *slides* com um resumo sobre o trabalho e, finalmente,
* o [artigo científico](http://www.dca.fee.unicamp.br/courses/IA376A/1s2019/projects/granello_marcal/InterfaceAnaliticaVisualPerdasNaoTecnicas_paper.pdf), produzido a partir da pesquisa, que explora o contexto e os detalhes matemáticos das técnicas apresentadas.

<p style="text-align: right;font-size: 12pt;">
Atenciosamente, </br>
Os autores
</p>