Analítica de Datos en Medidores Inteligentes para la Detección de Robo de Energía Juan C. Olivares-Rojas, Enrique Reyes-Archundia, José A. Gutiérrez-Gnecchi, Johan W. González- Murueta, Adriana Téllez Anguiano Tecnológico Nacional de México / Instituto Tecnológico de Morelia Resumen Resultados Introducción Métodos y Materiales Conclusión Referencias Con los parámetors p, q y d obtenido de los modelos más generales se procede a la elección del modelo definitivo, para ello se utilizó la función auto_arima() de la biblioteca pyramid-arima. Para nuestro ejemplo el modelo seleccionado fue: ARIMA(0, 1, 4). Para la definición del mejor modelo se utlizan métricas como RMSE, MAPE, MAE, AIC y BIC normalizado. Una vez entrenado el modelo se procede finalmente a la predicción de valores futuros. Como puede observarse, el margen de acierto de valores está encima del 95%, por lo que se considera como un buen patrón de perfil de consumo de dicho medidor (Figura 5) El robo de energía es la principal pérdida no técnica de las empresas suministradoras del servicio eléctrico. Con la introducción de medidores inteligentes se registran las lecturas de medición del consumo y producción de energía eléctrica de forma más periódica, lo cual conlleva al posterior uso de esta información. En este trabajo se presenta la analítica de datos de las lecturas de consumo/producción de energía eléctrica de medidores inteligentes que permite determinar un patrón de consumo/producción de energía eléctrica para identificar si los consumos/producción de energía eléctrica pueden ser considerados como robo de energía. Las Redes Generales de Distribución, en CFE Distribución, perdieron en 2017 un 7.96 % de la energía recibida en pérdidas no técnicas con un volumen de 18,268 GWh, esto representó pérdidas económicas significativas para la compañía CFE Distribución [2018]. Tradicionalmente, los medidores de electricidad se instalan en los establecimientos del consumidor y la información de consumo se recopila mediante toma de lecturas a los medidores a través de lecturistas en sus visitas mensuales o bimestrales, dichos medidores son analógicos y presentan ciertas desventajas tanto para el consumidor como para la compañía eléctrica. Al contar con estos medidores, no se puede evitar el error humano en la lectura manual del medidor, existen altas posibilidades de robo de energía eléctrica, ya sea mediante el uso de diablitos, alteración de componentes mecánicos, eléctricos y electrónicos del medidor para cambios de lecturas de los medidores, entre otros. Este trabajo muestra que es posible detectar robos de energía utilizando datos y procesamiento del medidor inteligente. Los resultados indican que la detección de anomalías de consumos/producción de energía eléctrica es adecuada pero que como todo modelo de pronóstico la intervención humana juega un papel relevante en la toma de decisiones. Es importante recalcar que el modelo propuesto ajusta sus parámetros y cantidad de valores de entrenamiento/ajuste a fin de que se ejecuten de forma adecuada en dispositivos embebidos con capacidades de cómputo limitadas. CFE Distribución (2018). Programa de ampliación y modernización de las Redes Generales de Distribución 2018-2032. https://www.cfe.mx/epsdistribucion/cumpliminetoregulatorio/Docu ments/PAM%20de%20las%20RGD%202018-2032.pdf. Fecha de consulta 15 de julio de 2019. Velarde Martínez, A. (2003). Minería de Datos. Una Introducción. Conciencia Tecnológica. (23) Dua, D. and Graff, C. (2019). UCI Machine Learning Repository. Irvine, CA: University of California, School of Information and Computer Science. https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Individual+household+electric +power+consumption?. Fecha de consulta 17 de junio de 2019. Se utilizó la metodología tradicional de KDDD listado en la Figura 1. Se tomó un repositorio de la UCI de Dua y Graff [2019] además de las bases de datos de los medidores inteligentes implementados. En primera instancia se hizo una selección de los da