O aumento da demanda por energia preocupa, pois a construção de novas fontes geradoras é barrada, por restrições ambientais. O governo e as empresas de energias estão investindo em um melhor planejamento do sistema. No entanto, para haver uma proposta mais consistente para os consumidores residenciais se faz necessário conhecer melhor o perfil de cada consumidor, que é uma tarefa difícil, visto que cada consumidor possui o livre arbítrio para consumir a energia de acordo com o conforto que ele deseja, de acordo com seus padrões econômicos e conforme aspectos culturais e sociais do ambiente em que ele vive. A proposta desta tese foi analisar os impactos que os aspectos socioeconômicos tinham sobre o consumo de energia da classe residencial. A partir dados de curvas virtuais, as ferramentas computacionais inteligentes, mais especificamente, as Redes Bayesianas e a Floresta de Caminhos Ótimos, foram treinadas com intuito de avaliar a possibilidade de criação de perfis e classificação dos consumidores e de suas características.
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