Abstract-icke-tekniska förluster (NTL) inträffar under distributionen av el i elnät och inkluderar, men är inte begränsade till, el stöld och felaktiga mätare. I tillväxtländerna kan de uppgå till 40 % av den totala el som distribueras. För att upptäcka NTL används maskininlärningsmetoder som lär sig oregelbundna konsumtionsmönster från kunddata och inspektionsresultat. Big Data paradigm följt i modern maskininlärning speglar önskan att härleda bättre slutsatser från helt enkelt analysera mer data, utan nödvändigheten av att titta på teori och modeller. Urvalet av kontrollerade kunder kan dock vara partiskt, dvs. Den representerar inte alla kunders befolkning. Till följd av detta är maskininlärningsmodeller som är utbildade på dessa inspektionsresultat också partiska och leder därför till otillförlitliga förutsägelser om huruvida kunderna orsakar NTL eller inte. Inom maskininlärning kallas denna fråga kovariatskifte och har ännu inte tagits upp i litteraturen om NTL-detektion. I detta arbete presenterar vi ett nytt ramverk för kvantifiering och visualisering av kovariatskifte. Vi tillämpar den på en kommersiell datauppsättning från Brasilien som består av 3.6M kunder och 820K inspektionsresultat. Vi visar att vissa funktioner har en starkare kovariat skifte än andra, vilket gör förutsägelser mindre tillförlitliga. I synnerhet var tidigare inspektioner inriktade på vissa bostadsområden eller kundklasser och att de inte var tillräckligt spridda bland befolkningen av kunder. Denna ram är på väg att sättas in i en kommersiell produkt för NTL-detektion.
Vi har visat i REF att urvalet av inspekterade kunder kan vara partisk, dvs.. Den representerar inte alla kunders befolkning.
Is big data sufficient for a reliable detection of non-technical losses?
{'venue': '2017 19th International Conference on Intelligent System Application to Power Systems (ISAP)', 'journal': '2017 19th International Conference on Intelligent System Application to Power Systems (ISAP)', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Engineering', 'Computer Science']}