Resumen

La identificación de usuarios con consumo fraudulento es una actividad importante en la recuperación de energía en el sector de la distribución. Este análisis requiere bajos niveles de error para minimizar las pérdidas eléctricas no técnicas en la red de distribución. Sin embargo, la detección de usuarios fraudulentos con facturación no tiene una metodología generalizada. Este es un problema complejo y varía de acuerdo con cada caso de estudio. Este artículo presenta una nueva metodología para la identificación inteligente de usuarios fraudulentos residenciales basada en sistemas inteligentes. El sistema inteligente propuesto consiste en tres módulos fundamentales. El primer módulo clasifica a los usuarios con curvas de consumo similares a través de mapas auto-organizativos y algoritmo genéticos. El segundo módulo realiza la predicción de consumos mensuales mediante ajustes recursivos de modelos ARIMA. El tercer módulo es el responsable de llevar a cabo la detección de usuarios irregulares por medio de una red neuronal para reconocimiento de patrones. Para el diseño y validación del sistema inteligente propuesto se realizaron pruebas en cada módulo que lo integra para diferentes tipos de clientes del mercado. La base de datos utilizada para el diseño y evaluación de los módulos fue construida a partir de los datos suministrados por la empresa de distribución de energía de la Costa Caribe Colombiana. Los resultados obtenidos por el sistema inteligente propuesto muestran un mejor desempeño frente a los índices de detección obtenidos por la empresa.

Introducción

El sector eléctrico ha experimentado un crecimiento constante en el mundo. La demanda de electricidad crece al mismo tiempo que las sociedades. El crecimiento de la población y la calidad de vida de las personas están aumentando dicha demanda. Esta situación genera un funcionamiento dinámico en las empresas del sector eléctrico. Sectores como el rural, el industrial, el residencial, el gubernamental y el comercial pueden tener diferentes curvas y picos de demanda. Por ello, las empresas del sector requieren la aplicación de nuevas tecnologías.

Uno de los problemas comunes en este sector han sido las pérdidas eléctricas. Las pérdidas eléctricas se pueden clasificar en dos grupos (Sahoo, Nikovski, Muso, & Tsuru, 2015). Por un lado, están las pérdidas técnicas que suelen producirse por la disipación de energía. Estas pérdidas son habituales en elementos de la red como líneas de transmisión, generadores y transformadores. Por otro lado, las pérdidas no eléctricas (PNE) son causadas principalmente por perturbaciones en los equipos de medición, conexiones legales indirectas y directas en la red eléctrica o errores humanos en las lecturas de las mediciones (Glauner, Meira, State, Valtchev, & Bettinger, 2016).

• Materias:Sistemas de control inteligente Electricidad Consumo de energía
• Subjects:Intelligent control systems Electricity Energy consumption
• Palabras claves:Pérdidas no técnicas; Consumo irregular de electricidad; Detección de fraudes; Sistemas inteligentes
• Keywords:Non-technical losses; Irregular electricity consumption; Fraud detection; Intelligent systems