Abstract-Detection av icke-tekniska förluster (NTL) som inkluderar el stöld, felaktiga mätare eller faktureringsfel har fått ökad uppmärksamhet från forskare inom elektroteknik och datavetenskap. NTL orsakar betydande skada för ekonomin, eftersom de i vissa länder kan uppgå till 40 % av den totala el som distribueras. Den dominerande forskningsriktningen är att använda artificiell intelligens (AI) för att lösa detta problem. Man har rapporterat lovande metoder som faller inom två kategorier: expertsystem med handgjorda expertkunskaper eller maskininlärning, även kallade mönsterigenkänning eller datautvinning, som lär sig bedrägliga konsumtionsmönster från exempel utan att uttryckligen programmeras. Detta dokument ger först en översikt över hur NTL definieras och deras inverkan på ekonomierna. Därefter täcker den de grundläggande pelarna i AI som är relevanta för detta område. Den undersöker sedan dessa forskningsinsatser i en omfattande översyn av algoritmer, funktioner och datamängder som används. Den identifierar slutligen de viktigaste vetenskapliga och tekniska utmaningarna i NTL-detektionen och föreslår hur de kan lösas. Vi anser att dessa utmaningar inte har behandlats tillräckligt i tidigare bidrag och att det är nödvändigt att täcka dessa för att främja upptäckten av NTL.
Vi har i stor utsträckning granskat den senaste tekniken i vårt tidigare arbete och identifierat de öppna utmaningarna i NTL detektion REF.
The Challenge of Non-Technical Loss Detection using Artificial Intelligence: A Survey
{'venue': 'International Journal of Computational Intelligence Systems (IJCIS), vol. 10, issue 1, pp. 760-775, 2017', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}