Resumo:
Assim como em outras regiões do mundo, o Brasil vem enfrentando com frequência crescente problemas relacionados à escassez hídrica. Entender o uso da água mostra-se um caminho promissor no intuito de planejar os recursos disponíveis e impedir novas crises. Este estudo objetiva estimar o consumo residencial de água potável, identificando o perfil de consumo das famílias dos domicílios monitorados, bem como avaliar de que forma os aspectos sazonais afetam os usos de água potável. Para tanto, foi utilizado medidor inteligente na saída do reservatório superior de 15 residências localizadas na cidade de Goiânia, durante um ano, para coleta dos consumos, e também o desenvolvimento de um algoritmo de aprendizado de máquina para classificação dos dados em usos finais. A pesquisa demonstrou possibilidades na obtenção de dados sobre os usos finais, identificação dos horários de pico de consumo, variações nos usos de água em relação aos dias da semana e também a correlação entre o uso de água e variáveis climáticas, justificando a adoção de medidores inteligentes no planejamento hídrico ao permitir maior profundidade de análise. 

Abstract:
As in the rest of the world, Brazil is increasingly facing problems related to water scarcity. Understanding water uses are a promising way to plan available resources and prevent new crises. This study aims to estimate the residential consumption of potable water, identify the consumption profile of families in the monitored households, and assess how seasonal aspects affect water use. A smart meter was installed at the outlet of the upper reservoir of 15 homes in Goiânia for a year to collect water consumption and the development of a machine learning algorithm classifying data in end uses. The research demonstrated possibilities in obtaining data on water end uses, identification of peak consumption times, variations in water use about the days of the week, and the correlation between water use and climate variables, justifying the adoption of smart metering solutions in water planning by allowing greater depth of analysis.