[pt] A sociedade está vivendo em uma época de forte convergência tecnológica, onde novas tecnologias são descobertas e extintas em um prazo cada vez menor. Esta revolução tecnológica também já chegou para o setor de infraestrutura de distribuição de energia que são as Redes Elétricas Inteligentes, sendo o medidor inteligente o principal equipamento desta revolução. Apesar da evolução do parque de medidores brasileiros, a regulação comercial não acompanhou esta modernização e continua tendo como referência o sistema de medição convencional com a atuação de leituristas e não considerando as oportunidades de usar dados de consumo, mesmo que não sejam da data do faturamento nos casos de falhas de transmissão da informação e aplicação de ferramentas estatísticas para estimação no faturamento. Neste contexto, esta dissertação tem como objetivo avaliar as regras regulatórias de faturamento considerando as ausências de leituras, propor uma nova metodologia para definir como realizar o faturamento na ausência de leituras considerando consumos anteriores e usar ferramentas estatísticas para a definição do valor a ser faturado. A metodologia pode ser dividida em duas fases: (i) imputação de dados faltantes na base de dados decorrentes de possíveis erros de transmissão dos medidores; (ii) previsão do consumo de energia elétrica por cliente. O presente trabalho cumpriu os objetivos aos quais se propôs e apresentou uma alternativa promissora para o faturamento com medidores inteligentes e que utilize tecnologias de comunicação de baixo custo e que possam apresentar uma efetividade de medição abaixo da ideal, no caso, 100 por cento. / [en] Society is living in a time of strong technological convergence, where new technologies are discovered and extinguished in an ever shorter time frame. This technological revolution has also arrived for the energy distribution infrastructure with the Smart Grid, in which the smart meter being the main equipment of this revolution. Despite the evolution of the Brazilian meter park, the commercial regulation did not go along with this modernization and continues with reference to the conventional metering system and not considering the opportunities to use consumption data comes from out of the billing date, in cases of data transmission failures, being thus possible use statistical tools for billing estimation. In this context, this dissertation aims to evaluate the regulatory rules of billing considering the absences of readings, proposing a new methodology to define how to estimate the billing in the absence of readings, considering previous consumption and using statistical tools to define the value to be billed. The methodology can be divided into two phases: (i) imputation of missing data in the database, resulting from possible transmission errors of the meters; (ii) forecast of electricity consumption per customer. The present work fulfilled the objectives proposed and presented a promising alternative for billing with smart meters using low cost communication technologies that could have low measurement effectiveness, in this case, 100 percent.

[pt] Com a entrada do novo modelo do setor elétrico, a previsão do consumo e de faturamento de energia elétrica passou a ter grande importância para as distribuidoras de energia elétrica, pois melhorando sua acertividade as empresas poderão elaborar seus programas de planejamento energético, manutenção e expansão de seu sistema de distribuição e principalmente evitar gastos com multas pelo não atendimento à totalidade de seu mercado consumidor. Para que esta previsão seja feita é necessário que se obtenham, os dados históricos do consumo de energia elétrica, da carga fornecida pela Distribuidora, porém como esses dados são séries multivariadas, isto é, são séries temporais que dependem de outras variáveis exógenas, levou-se em consideração também as séries climáticas (sensação térmica), as econômicas (índices financeiros) e o fator temporal (dias úteis, feriados, finais de semana.....). Este estudo, propõe um método alternativo para previsão de consumo e faturamento de energia elétrica, 15 passos a frente, através do desenvolvimento de um sistema inteligente, chamado SIPEE, baseado em redes neurais MLP multistep e foi desenvolvido para uma Distribuidora de Energia Elétrica que atende a boa parte do mercado consumidor do Estado do Rio de Janeiro, a Light Serviços de Eletricidade S.A.. / [en] When the new model of the electricity sector began to be used, the forecast of consumption and billing of electricity began to have great importance for the electricity distributors, improving their assertiveness as companies can develop their programs for energy planning, maintenance and expansion of its distribution system and particularly to avoid fines for not spending all of his service to the consumer market. For this prediction is made it is necessary to obtain historical data of energy consumption, the load supplied by the distributor, but as these data sets are multivariate, ie, they are time series which depend on other exogenous variables took into account also the series weather (wind chill), economic (financial ratios) and the factor of time (days, holidays, weekends .....). This study proposes an alternative method to forecast sales and consumption of electricity, 15 steps forward, by developing an intelligent system, called SIPEE, MLP neural networks based on multistep and was developed for an Electricity Distributor serving much of the consumer market in the State of Rio de Janeiro, Light Electrical Services SA.