alteracao na carga eletrica consumida dentroda loja, ou algum outro fator que nao tenha sido percebido pelo setor defiscalizacao e operacao do shopping.O objetivo deste trabalho, diante da problematicaapresentada, e adicionar mais uma maneira para estimar o consumo dos lojistas. Aproposta e o desenvolvimento de um modelo baseado em umaArtificial neural network (ANN) que represente o consumo de energia. A ANN tera como entrada ascorrentes eletricas medidas em cada fase de alimentacao de uma determinadaloja. A saida da rede sera a estimativa do consumo mensal da loja. Esse valorsera registrado em uma nova coluna na planilha de rateio (Table 1), contribuindopara a escolha da melhor maneira de gerar a tarifacao do consumidor.3. MODELLING AND ANALYSISPara oprocessamento dos dados, foi utilizado o software Matlab. A Artificial neural network e uma das ferramentasoferecidas pelo software. Ela foi escolhida para a construcao do modelo querepresenta o Consumo de Energia. A modelagem do Consumo foi desenvolvida apartir do conjunto de dados em que a entrada foi estabelecida como as trescorrentes eletricas que alimentam uma loja qualquer do shopping. Os dados foramaplicados ao modelo, considerando as medicoes dos cinco meses estudados(Novembro de 2013 a Marco de 2014), uma entrada para cada mes. A saida domodelo e a estimativa do valor do consumo mensal da loja, em kWh.As RedesNeurais Artificiais sao treinadas em relacao a um conjunto de dados ateaprenderem com os padroes que lhe sao apresentadas (Ata, 2015). Uma vez que a rede esteja treinada,novos dados poderao ser apresentados a entrada para a estimacao da saida. ARede Neural e uma otima alternativa para a abordagem de problemas fenomenologicoscomplexos representando as situacoes reais. Segundo (Ganesan et al. 2015) os modelos de uma Rede NeuralArtificial sao mais precisos e eficientes para lidar com uma relacao nao linearde dados. Os dados foramorganizados considerando-se 51 lojas, do total de 194 lojas do Shopping. Aescolha da quantidade de lojas para a amostra se da pela disponibilidade dedados. O Shopping foi inaugurado em Setembro de 2013, e nos primeiros meses defuncionamento, apresentava poucas lojas inauguradas. Apos a organizacao dosdados foram obtidos 255 padroes (Conjuntos entradas x saidas), ja que foramdisponibilizados os dados de 05 medicoes para cada uma das 51 lojas. A Tabela 2ilustra como foram organizados os dados. Cada coluna representa um padrao,composto por tres entradas e uma saida. De todo o conjunto de dados organizadosconforme a tabela 2, e extraida duas matrizes para o treinamento da rede. Amatriz P (entrada), e composta pelos dados de correntes, e a matriz T (saida), ecomposta pelos dados de consumo.Para aconstrucao da matriz dos dados de saida T, os valores do consumo de energiaforam estabelecidos considerando-se o seguinte algoritmo: 1) Para uma Discrepancia (Equation 3) menor que 10%: e adotadoo valor do Medidor (Measured);2) Para uma Discrepancia (Equation 3) maior que 10%: e adotadoo valor do Calculo por correntes (Equation 1). Table 2 Part of the matrices P and T, with the dataof 51 stores power measurements. STORE - 01 STORE - 02 nov/13 dez/13 jan/14 feb/14 mar/14 nov/13 dez/13 jan/14 feb/14 mar/14 Input 1 i1 (Amperes) 4,3 4,2 4,4 4,8 4,3 4,1 3,9 4,1