Abstract-Data från allmännyttiga mätare (gas, el, vatten) är en rik källa till information för distributionsföretag, utöver fakturering. I detta papper presenterar vi en övervakad teknik, som främst men inte bara matar på mätarinformation, för att upptäcka mätare anomalier och kunders bedrägliga beteende (meter manipulering). Vårt system upptäcker onormala mätaravläsningar på grundval av modeller som byggts med hjälp av maskininlärningstekniker på tidigare data. Till skillnad från de flesta tidigare arbeten kan den gradvis införliva resultatet av fältkontroller för att öka databasen över bedrägerier och icke-bedrägerimönster, och därmed öka modellens precision över tiden och eventuellt anpassa sig till nya bedrägerimönster. Det fullständiga systemet har utvecklats med ett företag som tillhandahåller el och gas och som redan används för att utföra flera fältkontroller, med stora förbättringar när det gäller att upptäcka bedrägerier jämfört med tidigare kontroller som använde enklare tekniker.
Författare i REF använder maskininlärning tekniker på tidigare data för att bygga modeller för att upptäcka avvikande mätaravläsningar.
Fraud Detection in Energy Consumption: A Supervised Approach
{'venue': '2016 IEEE International Conference on Data Science and Advanced Analytics (DSAA)', 'journal': '2016 IEEE International Conference on Data Science and Advanced Analytics (DSAA)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}