Análisis de los registros de un operador de red eléctrica nacional para la búsqueda de pérdidas no técnicas

Las pérdidas de energía son un problema constante en los sistemas eléctricos. Para países como Colombia, específicamente las pérdidas no técnicas, representaron una cantidad considerable de dinero. Aunque la detección de los focos de pérdidas no técnicas es lenta, puede tardar meses y con baja efect...

Full description

Autores:
Moreno Gallón, Diego Alejandro
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2022
Institución:
Universidad Tecnológica de Pereira
Repositorio:
Repositorio Institucional UTP
Idioma:
OAI Identifier:
oai:repositorio.utp.edu.co:11059/14210
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/11059/14210
Palabra clave:
620 - Ingeniería y operaciones afines
Calculo operacional
Análisis de circuitos eléctricos
Redes eléctricas
Aprendizaje supervisado
Infraestructura de medición avanzada
Pérdidas de energía
Rights
openAccess
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Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
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description Las pérdidas de energía son un problema constante en los sistemas eléctricos. Para países como Colombia, específicamente las pérdidas no técnicas, representaron una cantidad considerable de dinero. Aunque la detección de los focos de pérdidas no técnicas es lenta, puede tardar meses y con baja efectividad, las recuperaciones son considerables. La investigación que se realizó plantea determinar una metodología de minería de datos para el análisis de registros recogidos por un operador de red en un sistema eléctrico de distribución inteligente (smart grids), para la clasificación y/o agrupamiento de comportamientos atípicos, y en particular para los abonados noresidenciales. La hipótesis principal es que utilizando tecnologías propias de la industria 4.0, como la infraestructura avanzada de medición (AMI) y técnicas de analítica de datos e inteligencia artificial, se puede construir un modelo de pérdidas no técnicas que permita predecir con alto grado de confianza si un comportamiento atípico debe ser marcado, o no, como sospechoso para fraude.
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spelling Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)Manifiesto (Manifestamos) en este documento la voluntad de autorizar a la Biblioteca Jorge Roa Martínez de la Universidad Tecnológica de Pereira la publicación en el Repositorio institucional (http://biblioteca.utp.edu.co), la versión electrónica de la OBRA titulada: ________________________________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________________________________ La Universidad Tecnológica de Pereira, entidad académica sin ánimo de lucro, queda por lo tanto facultada para ejercer plenamente la autorización anteriormente descrita en su actividad ordinaria de investigación, docencia y publicación. La autorización otorgada se ajusta a lo que establece la Ley 23 de 1982. Con todo, en mi (nuestra) condición de autor (es) me (nos) reservo (reservamos) los derechos morales de la OBRA antes citada con arreglo al artículo 30 dehttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2info:eu-repo/semantics/openAccessHolguín Londoño, Germán AndresMoreno Gallón, Diego Alejandro2022-08-16T13:28:47Z2022-08-16T13:28:47Z2022https://hdl.handle.net/11059/14210Las pérdidas de energía son un problema constante en los sistemas eléctricos. Para países como Colombia, específicamente las pérdidas no técnicas, representaron una cantidad considerable de dinero. Aunque la detección de los focos de pérdidas no técnicas es lenta, puede tardar meses y con baja efectividad, las recuperaciones son considerables. La investigación que se realizó plantea determinar una metodología de minería de datos para el análisis de registros recogidos por un operador de red en un sistema eléctrico de distribución inteligente (smart grids), para la clasificación y/o agrupamiento de comportamientos atípicos, y en particular para los abonados noresidenciales. La hipótesis principal es que utilizando tecnologías propias de la industria 4.0, como la infraestructura avanzada de medición (AMI) y técnicas de analítica de datos e inteligencia artificial, se puede construir un modelo de pérdidas no técnicas que permita predecir con alto grado de confianza si un comportamiento atípico debe ser marcado, o no, como sospechoso para fraude.Power losses are a constant problem in electrical systems. For countries like Colombia and specifically non-technical losses represented a considerable amount of money. Although the detection of non-technical sources of loss is slow, it can take months and with low effectiveness, economic recoveries are considerable. The research that was carried out proposes to determine a data mining methodology for the analysis of records collected by a network operator in an intelligent distribution electrical system (smart grids), for the classification and/or grouping of atypical behaviors, and in particular for non-residential subscribers. The main hypothesis is that using industry 4.0 technologies, such as advanced metering infrastructure (AMI) and data analytics and artificial intelligence techniques, a non-technical loss model can be built that allows predicting with a high degree of confidence if atypical behavior should be marked, or not, as suspected for fraud.PregradoIngeniero(a) Electricista65 Paginasapplication/pdfUniversidad Tecnológica de PereiraIngeniería EléctricaFacultad de IngenieríasPereira620 - Ingeniería y operaciones afinesCalculo operacionalAnálisis de circuitos eléctricosRedes eléctricasAprendizaje supervisadoInfraestructura de medición avanzadaPérdidas de energíaAnálisis de los registros de un operador de red eléctrica nacional para la búsqueda de pérdidas no técnicasTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTextinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisXM. Demanda Comercial, Real y Pérdidas de Energía. Inf. téc., Compañía de expertos en Mercados S.A E.SP, 2021. URL https://sinergox.xm.com.co/dmnd/ Paginas/Informes/DemandaRealPerdidas.aspx. 1.1UPME. Reporte de Balance Energético Colombiano. Inf. téc., Unidad de Pla neación Minero Energética , Ministerio de Minas y Energía, 2021. URL https: //www1.upme.gov.co/informacioncifras/paginas/BECOENERGTICO.aspx. 1.1COMISIÓN DE REGULACIÓN DE ENERGÍA Y GAS. Resolución CREG 024 del 2020. Bogotá D.C., CREG, 2020. 1.1COMISIÓN DE REGULACIÓN DE ENERGÍA Y GAS. Resolución CREG 036 del 2019. Bogotá D.C., CREG, 2019. 1.1COMISIÓN DE REGULACIÓN DE ENERGÍA Y GAS. Resolución CREG 015 del 2018. Bogotá D.C., CREG, 2018. 1.1EMPRESAS PÚBLICAS DE MEDELLÍN. Informe Seguimiento a la Ejecución del Plan de Inversiones Regulatorio. Medellín, EPM, 2019. 1.2DEPARTAMENTO NACIONAL DE PLANEACIÓN. Energy Demand Situation in Colombia. Bogotá D.C., DNP, 2017. 1.2DEPARTAMENTO NACIONAL DE PLANEACIÓN. Plan Nacional de Desarro llo, Pacto por Colombia, pacto por la equidad. Bogotá D.C., DNP, 2018. 1.MINISTERIO DE MINAS Y ENERGÍA. Resolución No 40483 del 2019. Bogotá D.C., MINEnergía, 2019. 1.2MINISTERIO DE MINAS Y ENERGÍA. Energy Demand Situation in Colombia Proyecto de Resolución Mecanismos para Implementar la Infrastructura de Medi ción Avanzada. Bogotá D.C., MINenergía, 2017. 1.2EMPRESAS PÚBLICAS DE MEDELLÍN. Normas Técnicas: Instalación de Ma cromedión. Medellín, EPM, 2017.ALCEU, Flávio, et al. A CPFL Energia Fraud Detection Model Based on Geo graphic Census Sectors Analysis. En: IEEE, 2020, págs. 1–5.OLIVARES-ROJAS, Juan C., et al. Machine Learning Model for the Detection of Electric Energy Fraud using an Edge-Fog Computing Architecture. En: IEEE, 2020, págs. 1–6. 2MENDIOLA, Justin E. y PEDRASA, Michael Angelo A. Detection of Pilferage in an AMI-Enabled Low-Voltage Network Using Energy Reading Anomalies. En: 2019 International Conference on Smart Grid Synchronized Measurements and Analytics (SGSMA), 2019, págs. 1–6. 2NAGI, Jawad, et al. Nontechnical Loss Detection for Metered Customers in Power Utility Using Support Vector Machines. En: IEEE Transactions on Power Delivery, tomo 25, No 2, 2010, págs. 1162–1171. 2DIXON, W. J. Analysis of Extreme Values. En: The Annals of Mathematical Statistics, tomo 21, No 4, 1950, págs. 488–506. ISSN 00034851. 3.1.1RICHARD M., HeibergerBurt Holland. Statistical Analysis and Data Display. 2a edición. Springer, New York, NY, 2015. 3.1.1, 1EFRON, B. Bootstrap Methods: Another Look at the Jackknife. En: The Annals of Statistics, tomo 7, No 1, 1979, págs. 1–26. ISSN 00905364. 3.1.2RASCHKA, Sebastian. Python Machine Learning. 2a edición. Packt Publishing Ltd, 2015. ISBN 1783555130. 3.2.1, 3.2.2, 3.3, 3.3BISHOP, Christopher. M. Pattern Recognition and Machine Learning (Information Science and Statistics). Springer, New York, NY, 2007. ISBN 0387310738. 3.3, 3.4MOHRI, Mehryar; ROSTAMIZADEH, Afshin y TALWALKAR, Ameet. Foun dations of Machine Learning. Adaptive Computation and Machine Learning, 2a edición. MIT Press, Cambridge, MA, 2018. ISBN 978-0-262-03940-6. 3.3ALISNEAKY. Kernel Machine. https://commons.wikimedia.org/wiki/File: Kernel_Machine.svg, 2011. (accessed: 18.05.2022). 2GUNNAR, Wolf, et al. FUNDAMENTOS DE SISTEMAS OPERATIVOS. 1a edición. Universidad Nacional Autónoma de México, Instituto de Investigaciones Económicas, 2015. ISBN 9786070265440. 3.5GAREY, M. R. y JOHNSON, D. S. Computers and Intractability: A Guide to the Theory of NP-Completeness (Series of Books in the Mathematical Sciences). First edition edición. W. H. Freeman, 1979. ISBN 0716710455. 3.6, 5.1JOHNSON, David S. Near-optimal bin packing algorithms. Tesis Doctoral, Mas sachusetts institute of technology, 1973. 5.1 6PublicationORIGINALTRABAJO DE GRADO.pdfTRABAJO DE GRADO.pdfapplication/pdf3940816https://dspace7-utp.metabuscador.org/bitstreams/d6182254-15d8-4be6-bd91-cb9e1f187d9b/download22e0e4cc9ca2d5b4da3269de1adb38f4MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-814828https://dspace7-utp.metabuscador.org/bitstreams/317e1ee6-ab58-4735-8d5d-75ee004e96f7/download2f9959eaf5b71fae44bbf9ec84150c7aMD52TEXTTRABAJO DE GRADO.pdf.txtTRABAJO DE GRADO.pdf.txtExtracted texttext/plain57785https://dspace7-utp.metabuscador.org/bitstreams/aac06a9d-3896-4af8-91ec-b6b9b42fbfb3/download97367544256ccc9922564edf1e61390aMD53THUMBNAILTRABAJO DE GRADO.pdf.jpgTRABAJO DE GRADO.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg7133https://dspace7-utp.metabuscador.org/bitstreams/f38d973a-2c59-4de6-8351-041fa3da6e69/download04ddbab9d3c544e4586afba7542a7fb8MD5411059/14210oai:dspace7-utp.metabuscador.org:11059/142102024-09-05 17:23:28.496https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Manifiesto (Manifestamos) en este documento la voluntad de autorizar a la Biblioteca Jorge Roa Martínez de la Universidad Tecnológica de Pereira la publicación en el Repositorio institucional (http://biblioteca.utp.edu.co), la versión electrónica de la OBRA titulada: ________________________________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________________________________ La Universidad Tecnológica de Pereira, entidad académica sin ánimo de lucro, queda por lo tanto facultada para ejercer plenamente la autorización anteriormente descrita en su actividad ordinaria de investigación, docencia y publicación. La autorización otorgada se ajusta a lo que establece la Ley 23 de 1982. Con todo, en mi (nuestra) condición de autor (es) me (nos) reservo (reservamos) los derechos morales de la OBRA antes citada con arreglo al artículo 30 deopen.accesshttps://dspace7-utp.metabuscador.orgRepositorio de la Universidad Tecnológica de 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