• En busca de los ladrones de energía

    En busca de los ladrones de energía

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Avatar de autor Manuel Rodríguez Urbina
Publicado el: 22 de Mayo de 2018

Las compañías del sector eléctrico realizan cada año importantes esfuerzos en determinar las pérdidas de energía que sufren sus redes, que según la última cifra publicada superan los 150 millones de euros en España.

Para identificarlas se usan diferentes algoritmos y metodologías, que permitan cuantificar las mismas y poder caracterizarlas.

Cuando hablamos de pérdidas de energía podemos clasificarlas fundamente en cuatro grupos:

 1.- Perdidas técnicas: son las pérdidas de energía producidas en los propios elementos de la red como cables y transformadores entre otros, involucrados en los procesos de generación, transporte, distribución y transformación de la energía. Cuantificar este tipo de pérdidas requiere por un lado de una digitalización veraz de la red, no siempre disponible por motivos históricos, y de una monitorización efectiva de las diferentes magnitudes de la energía, con importantes inversiones en caso de no disponer de ellas.

 2.- Consumos propios: son aquellos consumos realizados en la red para su propia gestión y monitorización, como estaciones de bombeo y servicios auxiliares, que no están identificados como tales consumos. Habitualmente se están cuantificando como pérdidas técnicas, distorsionando por tanto el dato real.

 3.- Pérdidas de energía en los propios procesos de contratación-medida-facturación: son aquellos consumos finalmente no facturados a los clientes, bien sean debidos por imprecisiones en la toma de medidas, bajas estimaciones de contratos sin medición, tramos consumidos y no facturados, entre otros. Al igual que con los consumos propios, habitualmente son cuantificados como pérdidas técnicas.

 4.- Perdidas no técnicas: son aquellos consumos no autorizados de energía, lo que comúnmente conocemos como fraude.

Usando las últimas tecnologías en consultoría y desarrollo de software, actualmente somos capaces de aminorar sustancialmente este problema:

1.- Identificación y cálculo de pérdidas técnicas. Conocer bien las pérdidas técnicas de la red permite reducir en sí las mismas, ya que pueden introducirse mecanismos para balancear correctamente cargas, revisar conductores y balanceo de circuitos, desconexión de transformadores, entre otras medidas. Si bien pueden introducir algunos costes, la recuperación de dicha inversión no sólo está garantizada, sino que perdurará en el tiempo. Desde Ayesa, trabajando en la monitorización a gran escala, y diseñando modelos de estimación de estados en aquellos puntos de la red que no dispongan de dicha monitorización o que necesiten de un contraste de la misma, identificamos en tiempo real situaciones de peligro en la estabilidad de la red y/o puntos calientes de pérdidas, y en un dato hasta ahora impensable, como es la cuantificación horaria de las mismas.

2.- Detección de consumos propios. Localizarlos a lo largo de la red y clasificarlos correctamente evita la inclusión errónea de los mismos como pérdidas. Para ello, en Ayesa nos servimos de procesos de minería y análisis de datos de red, identificando y reduciendo el número de puntos, y reduciendo por tanto las mismas.

3.- Mejora de los procesos de medida-facturación. Identificar los procesos concretos dentro de la compañía que llevan a esta pérdida y reducir su afección resulta una medida tanto efectiva como duradera. Desde Ayesa estamos realizando con éxito consultorías de análisis de procesos de negocio, identificando, cuantificando y proponiendo soluciones a los mismos. 

 4.- Localización de Perdidas no técnicas. Tradicionalmente la localización de este fraude se ha realizado seleccionando zonas de red por las características de sus contratos y realizando costosas campañas de inspección en campo con una baja tasa de acierto, resultado un retorno de inversión bajo, convirtiéndose por tanto en una medida más disuasiva que efectiva. En los últimos años, con la incorporación de tecnologías en minería de datos a gran escala, se identifican patrones de comportamiento anómalos en sub redes o suministros concretos, lo que reduce el campo de inspección, mejorando por tanto las tasas de acierto. Desde Ayesa, haciendo uso de tecnologías Big Data, y realizando balances horarios de energía, estamos realizando en la actualidad macro y micro por tramos de red, cuantificando las pérdidas por tramos y caracterizando las mismas por probabilidad de fraude, consiguiendo por tanto un aumento final en las tasas de aciertos en los procesos de inspección.

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