O principal elemento motivador do desenvolvimento do projeto está relacionada aos elevados níveis de perdas financeiras e comerciais relacionados à fraude e roubo de energia, principalmente nos grandes centros urbanos. Atualmente a CEB – Companhia Energética de Brasília – tem realizado a análise individual e manual de curvas de carga de consumidores atendidos em média tensão e tem obtido alguns resultados na identificação de fraude no consumo de energia tendo em vista a vasta experiência de análise apresentada pela equipe de medição de grandes consumidores da concessionária. Todavia tal atividade tem se mostrado ineficiente do ponto de vista da necessidade de analisar um o enorme universo de número de curvas de carga de consumidores cujas informações muitas vezes cobrem mais de 12 meses. A originalidade do projeto proposto baseia-se na aplicação de técnicas de Mineração de Dados (Data Mining) que introduz a possibilidade da utilização dos dados operacionais das distribuidoras de energia elétrica e regras de associação, para realizar análises consistentes e gerar ações gerenciais e operacionais anti-fraudes mais prontamente. A metodologia a ser utilizada prevê tanto a análise dos dados através de técnicas de Mineração de Dados como o aproveitamento dos conhecimentos e experiência dos engenheiros para homologar a solução. O resultado deste projeto será um produto de software que se utiliza de técnicas de Mineração de Dados e regras de associação que, dado um conjunto de variáveis, determina localizações de possíveis fraudes.