Aplicación de la inteligencia artificial en las inspecciones contra el fraude eléctrico

La inteligencia artificial se aplica a las inspecciones contra el fraude eléctrico

La filial de distribución de Endesa, e-distribución, realizó más de 600.000 inspecciones para la detección del fraude eléctrico en el periodo 2018-2020. Durante el pasado año, la compañía detectó casos de fraude en una de cada dos inspecciones, el doble que en 2017, cuando empezó a introducir la inteligencia artificial para combatir pérdidas de energía no técnicas.

La aplicación de la inteligencia artificial está permitiendo a Endesa localizar de forma eficiente todo tipo de fraudes eléctricos.

La digitalización de la red eléctrica, el despliegue de sensores y la implantación de contadores inteligentes hacen que cada vez se obtenga más información sobre el funcionamiento de los equipos de medidas, y de la red de media y baja tensión.

En este sentido, el análisis de los datos permite detectar desviaciones y comportamientos anómalos para orientar las inspecciones de manera eficiente, así como aumentar el porcentaje de fraude detectado.

Aplicación de la IA sobre los datos

En cumplimiento con la normativa, e-distribución trabaja con un gran volumen de datos que vuelca en un data lake sobre el que se utilizan lenguajes de programación avanzados para crear modelos que permiten detectar el fraude.

La aplicación de la IA sobre los datos y la mejora sistemática de estos modelos predictivos está permitiendo a Endesa localizar de forma eficiente todo tipo de fraudes eléctricos, tanto en suministros con contrato en vigor, como en aquellos sin contrato. De hecho, el pasado año 2020 detectó pérdidas de energía no técnicas en una de cada dos inspecciones, el doble que en 2017.

La unidad de machine learning de la compañía está compuesta por matemáticos, informáticos e ingenieros, expertos en data science y big data, que aplican la inteligencia artificial a la lucha contra el fraude eléctrico. Estos nuevos perfiles profesionales trabajan junto con los inspectores de campo para desarrollar y mejorar los modelos predictivos.

 
 
PATROCINIO BRONCE
Salir de la versión móvil