Revisão da metodologia de definição dos limites para os indicadores de continuidade DEC e FEC das distribuidoras

Abstract

Este estudo teve como objetivo revisar a metodologia de definição de limites para os indica- dores de continuidade DEC e FEC, visando atualizar os dados das distribuidoras e a seleção de atributos. A proposta central é proporcionar maior explicação à metodologia de definição dos limites dos indicadores DEC e FEC, buscando equidade na comparação entre conjuntos discrepantes. Os objetivos incluem a extração de novos atributos, obtidos de fontes confiáveis como IBGE, INMET, ANA, e BDGD, visando enriquecer a análise. Além disso, será reali- zada a comparação de métodos para a seleção de atributos, incluindo Stepwise Regression, Decision Tree Regression (DTR) e Multi-Layer Perceptron Regression (MLP). O trabalho inicia com a extração de atributos importantes de várias bases de dados governamentais. Em seguida, os dados passam por uma transformação estatística, como a normalização, para otimizar o desempenho dos modelos. A etapa seguinte envolve a execução de três modelos de regressão (Stepwise Regression, Decision Tree Regression e MLP Regressor) por meio de um código Python. As métricas comparativas (MSE, MAE e R²) são utilizadas para avaliar a precisão dos modelos em relação aos valores reais da variável dependente. Comparando três métodos (Stepwise Regression, Decision Tree Regression e Multi-Layer Perceptron Regression), o MLP Regressor com ativação relu se destacou nas métricas propostas, embora não tenha alcançado valores ideais. A MLP Regression foi geralmente superior nas métricas (MAE, MSE, R²), seguida por árvores de decisão e, por último, Stepwise Regression. Limita- ções incluem a escassez de dados sobre a gestão das distribuidoras, sugerindo melhorias futuras com a inclusão de novos dados. A conclusão destaca este trabalho como ponto de partida para debates acadêmicos, contribuindo ao avanço do conhecimento em métodos de aprendizado de máquina, especialmente na Metodologia de Definição de Limites de indicadores de continuidade.