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

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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 eléctrico detectado", señalan en un comunicado desde Endesa.

Así, la introducción en los procesos de inspección de la inteligencia artificial ha conseguido en apenas tres años disparar la tasa de éxito de las inspecciones contra el fraude realizadas por Endesa.

En concreto, e-distribución, la filial de distribución de Endesa, ha realizado entre 2018 y 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.

Y es que fue precisamente ese año cuando la compañía empezó a aplicar técnicas de machine learning (aprendizaje automático) y deep learning (aprendizaje profundo) para detectar pérdidas de energía no técnicas.

Cómo se detecta el fraude

"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", explican desde la compañía eléctrica.

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".

Así, son capaces de hallar anomalías 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).

De este modo, en la actualidad en las inspecciones se detecta "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 estos nuevos 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", concluyen las citadas fuentes.