Detección de ilícitos en el consumo de energía

Para el funcionamiento de este sistema “se obtiene información de diferentes sistemas que son del área de distribución y están relacionados con la facturación, el consumo, la distribución de energía, las pérdidas de energía; […] se le aplican algoritmos de minería de datos y se generan los patrones de consumo y determinan los usuarios sospechosos. […] Los resultados fueron presentados en una interfaz gráfica/geográfica que nos mostraba el circuito el lugar donde se estaba cometiendo un ilícito. Lo más importante del sistema es la futura capacidad de predecir pérdidas de energía para que se puedan hacer inspecciones oportunas y reducir las pérdidas”. (Arroyo Figueroa, 2020)

País

México

Entidad pública

Instituto Nacional de Electricidad y Energías Limpias (INEEL)

Ubicación en la estructura del Estado

Ejecutivo

Nivel

Nacional

Clasificación COFOG

Asuntos Económicos

Palabra clave

Detección de anomalías

Usa datos personales

No determinado

Estado conocido del proyecto

En funcionamiento

Potencial aporte a ODS

7

Aporte a procesos de gobierno (Clasificación nivel I JRC - UE)

Cumplimiento de la ley

Tipo de interacción (sí, no)

G2C

No

G2B

No

G2G

Clasificación OCDE por tipo de tarea (sí, no)

1. Reconocimiento

2. Detección de eventos

3. Predicción

4. Personalización

No

5. Soporte de interacción

No

6. Optimización orientada a objetivos

No

7. Razonamiento con estructura de conocimiento

¿Sistema previamente registrado en un repositorio anterior? (sí, no)

No

Fuentes primarias y secundarias del repositorio

Arroyo Figueroa, G. (2020, mayo 8). Gestión Inteligente de Energía basada en IA. Foro #InteligenciaArtificial #IA #AI | Aplicaciones e implicaciones | Academia de Ingeniería MX. https://www.youtube.com/watch?v=IhTXENNu8yg

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Repositorio

Sistemas de IA en América Latina y el Caribe

Tipo de interacción

Clasificación OCDE por tipo de tarea