Ensemble bagged tree based classification para reducir pérdidas no técnicas en la compañía de energía eléctrica de Multan, Pakistán
Autores: Saeed, Muhammad Salman; Mustafa, Mohd Wazir; Sheikh, Usman Ullah; Jumani, Touqeer Ahmed; Mirjat, Nayyar Hussain
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2019
Acceso abierto
Artículo científico
2019
Ensemble bagged tree based classification para reducir pérdidas no técnicas en la compañía de energía eléctrica de Multan, Pakistán
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Empresas distribuidoras de energía
Fraude
Facturación
Medición
Actividades ilegales de los consumidores
Detección de NTL
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 34
Citaciones: Sin citaciones
Las pérdidas no técnicas (PNT) han sido una preocupación importante para las empresas de distribución de energía (EDP). Miles de millones de dólares se pierden cada año debido a fraudes en la facturación, medición y actividades ilegales de los consumidores. Varios estudios han explorado diferentes metodologías para identificar eficientemente a los consumidores fraudulentos. Este estudio propone un nuevo enfoque para la detección de PNT en las EDP mediante el uso del algoritmo de árbol ensamblado (EBT).
Descripción
Las pérdidas no técnicas (PNT) han sido una preocupación importante para las empresas de distribución de energía (EDP). Miles de millones de dólares se pierden cada año debido a fraudes en la facturación, medición y actividades ilegales de los consumidores. Varios estudios han explorado diferentes metodologías para identificar eficientemente a los consumidores fraudulentos. Este estudio propone un nuevo enfoque para la detección de PNT en las EDP mediante el uso del algoritmo de árbol ensamblado (EBT).