Ученые СПбГУ разработали систему для выявления незаконного электропотребления

Умные города все чаще используют интеллектуальные счетчики для автоматизированного сбора данных, что позволяет проводить оперативный мониторинг потребления и на основании этих данных выставлять пользователям счета для оплаты услуг. Вместе с тем неоднородность спроса на электроэнергию в городах затрудняет дистанционное выявление подозрительной активности: системе необходимо отличать неправомерное занижение показателей от обычных изменений нагрузки.

Эксперты Центра искусственного интеллекта и науки о данных СПбГУ разработали физически управляемый детектор на основе метода взвешенной регрессии по суточным профилям потребления. Он предназначен для выявления мультипликативной недорегистрации — значимой проблемы, при которой показания счетчика снижаются, но при этом форма суточного графика и спектральная структура нагрузки сохраняются.

Система включает фильтры контроля качества и учитывает возможные факторы, способные исказить данные: например, снижение потребления из‑за длительного отсутствия человека в квартире, работу тепловых насосов, зарядку электромобилей и другие законные процессы умного города, которые обычно становятся причиной ложных срабатываний других детекторов подозрительной активности. Для проверки разработанного метода ученые СПбГУ использовали четыре открытых набора данных интеллектуальных счетчиков. В исследовании были проанализированы сведения об энергопотреблении более чем тысячи домов. Тестирование показало точность прибора более 91%.

«Перекрестная проверка данных Open Power System Data с реальными данными об электромобилях, фотоэлектрических системах и тепловых насосах дает нулевое количество ложных срабатываний во всех случаях. В сравнении с другими методами предложенный нами детектор продемонстрировал уникальное сочетание избирательности в отношении законных искажающих факторов с работой без меток и возможностью переноса сведений между наборами данных», — рассказал профессор, эксперт Центра искусственного интеллекта и науки о данных СПбГУ Сергей Николенко.

По словам разработчиков, специализированные детекторы, ориентированные на конкретные виды аномалий, могут быть эффективнее универсальных. Для повышения надежности выявления краж электроэнергии новый метод можно сочетать с другими алгоритмами обнаружения мошенничеств с интеллектуальными счетчиками.

В дальнейшем аналогичные системы смогут помочь предотвратить правонарушения и сделать потребление электричества в умном городе честным и качественным. Кроме того, исследователи СПбГУ отмечают, что в перспективе можно разработать подобные системы для других видов мошенничеств с интеллектуальными счетчиками.

Результаты исследования опубликованы в научном журнале Smart Cities.

Изображение сгенерировано нейросетью