Regulatory asset management machine learning application
Rattachement africain : it, kr. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Regulatory Asset Base calculation is based on benchmarking costs for power distribution typical construction structures in Brazil. However, due to its natural huge amount of data produced on monthly basis and high specialized human resources required, conventional procedures were not able to deliver fast and expected quality of asset requirements. This paper aims at presenting a machine learning application to enhance the quality of electrical distribution asset management, applied in four utilities in Brazil to avoid undesirable regulatory revenue undervaluation. The application can identify and classify record anomalies by means of non-supervised and supervised mechanisms. Initial results demonstrated around 30-40% anomalies. It is expected that machine learning evolves towards unprecedented diagnosis as knowledge base is being updated.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Regulatory asset management machine learning application
- Date Crossref
- 04/07/2023
- Éditeur
- Institution of Engineering and Technology (IET)
- Type
- journal-article
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Les institutions déclarées
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