4,3 4,2 Input 2 i2 (Amperes) 3,3 3,5 3,4 3,1 3,4 5,7 5,6 5,6 5,8 5,6 Input 3 i3 (Amperes) 3,6 3,8 3,7 3,2 3,2 4,4 4,3 4,5 4,6 4,7 Output Consumption (kWh) 769 812 769 781 689 1142 957 1056 1202 1018 O modelo desenvolvidoe um modelo empirico MISO (Multiple Input, Single Output). No treinamento domodelo, foram aplicados os 255 padroes correspondentes aos meses de Novembro de2013 a Marco de 2014. O software Matlab foiutilizado para o desenvolvimento do modelo. A definicao da topologia da rede e resultadoda aplicacao do Dynamic Division Method (DDM) proposto por Mendes, et. al.,2015. O modelo obtido a partir de Redes Neurais Artificias feedfoward ecomposto por duas camadas, possuindo 17 neuronios em sua camada oculta. The figure 2mostra a topologia usada no treinamento da rede neural. Figure 2 Topology of the algorithm for the training of the artifical neural network Os dados deentrada foram normalizados buscando uma otimizacao no processo de aprendizagemda Rede Neural. Segundo Mendes, et. al., 2015, o principal motivo para a normalizacaoe a diferenca existente entre os valores apresentados na entrada. A funcao deativacao escolhida para o treinamento da camada oculta foi a funcaologsigmoidal. Aplicando valores de entrada muito elevados ao treinamento darede neural, podem saturar a funcao de ativacao, prejudicando a convergencia darede neural. Sem a realizacao da otimizacao dos dados podera ser dificil para oalgoritmo de convergir.O metodo deaprendizagem utilizado foi o backpropagation. Foi escolhida para o treinamentoda camada oculta, a funcao de ativacao logsigmoidal. Para a camada de saida,aplicou-se a funcao linear para o treinamento. Segundo Felipe Rodriguez, et.al., 2014, o algoritmo de aprendizagem backpropagation e normalmente aplicadoas multiplas camadas de neuronios da rede, utilizando o metodo gradientedescendente. A camada de saida e entao analisada para ver a contribuicao decada um dos neuronios, buscando a minimizacao do erro entre a saida desejada ea saida fornecida pela rede neural artificial. Dessa forma, os neuronios e seuspesos sao reajustados, a cada iteracao, durante o treinamento da rede, a fim deminimizar o erro da iteracao seguinte. Apos otreinamento da rede neural, conhecidas as entradas, que sao os valores decorrentes em uma determinada loja que e alimentada por uma rede trifasica; omodelo e aplicado para simular o valor de saida, obtendo-se a estimativa do consumomensal de energia (kWh) para essa loja. The Figure 2, mostra que o modelo desenvolvido correspondeu asexpectativas, tendo os valores de saida muito proximos a realidade das medicoeslidas pelo medidor.Figure 3 Plots of energy consumption measuredby the meter compared to the output obtained by the neural network modelrelating to a sample 51 stores.A proximaetapa, apos a obtencao do modelo, consiste na validacao, aplicando dados deoutras lojas que nao participaram do treinamento inicial da Rede Neural. 4. RESULTS AND DISCUSSIONApos aaplicacao dos dados de entrada ao modelo (ANN), verifica-se que todas as lojasda amostra inicial de 51 lojas, alcancaram o valor de Dp (Equation 3) inferior a 10%. O desempenho do modelo propostopode ser considerado como otimo, ja que soluciona os casos em que antes eracontestada a veracidade da medicao de consumo obtido pelo medidor de energia(Measured). A tabela 3mostra os