Endesa duplica la tasa de éxito de las inspecciones contra el fraude eléctrico gracias a la inteligencia artificial

  • La filial de distribución de la compañía, e-distribución, aplica técnicas de machine learning (aprendizaje automático) y deep learning (aprendizaje profundo) para destapar casos de fraude eléctrico.
  • En el último año ha detectado robo de energía en una de cada dos inspecciones, el doble que en 2017, cuando comenzó a introducir la inteligencia artificial para combatir el fraude.
  • Un equipo de Endesa formado por matemáticos, informáticos e ingenieros lidera el uso de la IA para combatir el fraude.

La introducción de Inteligencia artificial ha conseguido en apenas tres años disparar la tasa de éxito de las inspecciones contra el fraude realizadas por Endesa.

e-distribución, la filial de distribución de Endesa, ha realizado en el período 2018-2020 más de 600.000 inspecciones para la detección del fraude eléctrico. Y en este último año ha conseguido destapar robo de energía en una de cada dos inspecciones, un porcentaje que duplica el registrado en 2017 cuando la compañía empezó a aplicar técnicas de machine learning (aprendizaje automático) y deep learning (aprendizaje profundo) para detectar pérdidas de energía no técnicas.

La digitalización de la red, el despliegue de sensores y la implantación de los contadores inteligentes hace que cada vez se obtenga más información del funcionamiento de los equipos de medida y de la red de media y baja tensión. El análisis de los datos permite detectar desviaciones y comportamientos anómalos para orientar las inspecciones de manera más eficiente y aumentar el porcentaje de fraude detectado.

Siempre respetando la normativa, e-distribución trabaja con un volumen importante 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 inteligencia artificial sobre los datos y la mejora sistemática de estos modelos predictivos, está permitiendo a Endesa detectar de forma eficiente todo tipo de fraudes, tanto en suministros con contrato en vigor, como en suministros sin contrato, desde los fraudes tradicionales (puentes, dobles acometidas, enganches directos, etc.), hasta los más sofisticados (placas con circuitos impresos insertadas en los propios contadores), detectando una gran cantidad de fraudes y con una precisión difícil de imaginar hace escasamente unos años.

La unidad de Machine Learning está compuesta por matemáticos, informáticos e ingenieros que aplican la inteligencia artificial a la lucha contra el fraude eléctrico en Endesa. Son expertos en data science y big data. Estos nuevos perfiles profesionales se han incorporado en los últimos años a la plantilla de Endesa y trabajan junto con los inspectores de campo para desarrollar y mejorar los modelos predictivos.

Esta línea de trabajo refleja la apuesta clara de Endesa y de todo el Grupo Enel por ser una data driven company y aprovechar el gran volumen de datos que gestiona para mejorar la operativa y la toma de decisiones.

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