Segmentação do mercado consumidor cativo alta e média tensão de uma distribuidora de energia elétrica: aplicação do Mapa Auto-Organizável de Kohonen para descoberta de padrões de inadimplência no setor

O modelo de regulação incentivada, no qual operam os agentes distribuidores de energia elétrica, é constantemente ameaçado pela inadimplência, que afeta o equilíbrio econômico financeiro do mercado de distribuição. Em decorrência disso, é fundamental que os agentes distribuidores...

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Bibliographic Details
Main Authors: Norma Alice da Silva Carvalho, Reinaldo Castro Souza, Eugenio Kahn Epprecht
Format: Article
Language:Portuguese
Published: Universidade Nove de Julho 2016-01-01
Series:Exacta
Online Access:http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=81047687012
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spelling doaj-ceccb0eba739422399c1823412cd34f32020-11-24T21:54:36ZporUniversidade Nove de JulhoExacta1678-54281983-93082016-01-01143495509Segmentação do mercado consumidor cativo alta e média tensão de uma distribuidora de energia elétrica: aplicação do Mapa Auto-Organizável de Kohonen para descoberta de padrões de inadimplência no setorNorma Alice da Silva CarvalhoReinaldo Castro SouzaEugenio Kahn EpprechtO modelo de regulação incentivada, no qual operam os agentes distribuidores de energia elétrica, é constantemente ameaçado pela inadimplência, que afeta o equilíbrio econômico financeiro do mercado de distribuição. Em decorrência disso, é fundamental que os agentes distribuidores disponham de uma ferramenta metodológica que permita identificar antecipadamente o perfil de pagamento de unidades consumidoras, visando à formulação de estratégias capazes de reduzir o grau de inadimplência desse mercado. O mercado de distribuição é caracterizado pelo monopólio natural e pela predominância de consumidores cativos. Neste estudo, propõe-se o uso de uma rede neural não supervisionada para agrupar unidades consumidoras, conforme informações armazenadas em base de dados e, então, obter um padrão da inadimplência, por meio da análise exploratória de dados, considerando as características de similaridades dos grupos gerados. Os resultados mostram que esse estudo é eficaz e recomendado para descoberta de padrões em outros mercados.http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=81047687012
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issn 1678-5428
1983-9308
publishDate 2016-01-01
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