ИИ против энерговоров: СПбГУ учит умные счетчики распознавать манипуляции с показаниями
Ученые Санкт-Петербургского государственного университета разработали специальный детектор, который позволяет выявить незаконное потребление электроэнергии с использованием умных счетчиков. Интеллектуальный контроль поможет бороться с одним из самых распространенных видов мошенничества.
Умный счетчик в умном городе уже не может служить гарантией отсутствия краж электроэнергии. Мошенники научились использовать особенности системы для собственного обогащения. Они применяют различные методы подделки данных, манипулируют тарифными зонами, занижают показания, сохраняя профили потребления. При этом системы контроля, которые ведут оперативный мониторинг потребления, не всегда в состоянии отличить действия злоумышленников от штатных изменений нагрузки.
Ученые СПбГУ создали физически управляемый детектор, который выявляет один из наиболее распространенных способов хищений, так называемую мультипликативную недорегистрацию. Реальные показания счетчика умножаются на коэффициент меньше единицы, то есть вместо потребления 100 кВт/ч фиксируется 70 кВт/ч. При этом суточный график остается нормальным, с суточными или сезонными пиками и спадами.
Разработка питерских специалистов использует метод взвешенной регрессии. На основе большого массива ранее собранных данных строится регрессионная модель, которая определяет, каким должен быть реальный суточный профиль конкретного потребителя. При этом разные точки профиля имеют свой «вес» – ночью расход электроэнергии небольшой и более стабильный, а вечерние пики рисуют более наглядную картину.
Ключевая особенность детектора – он практически полностью исключает ложные срабатывания, поскольку учитывает особенности работы разных систем умного города – тепловых насосов, зарядку электромобилей и других. По словам разработчиков, доказанная точность детектора, основанная на анализе энергопотребления более чем тысячи домов, составила 91%.
По мнению ученых, специализированные детекторы, предназначенные для выявления конкретных видов аномалий, работают лучше универсальных систем. При этом сочетание различных видов алгоритмов выявления мошенничества с интеллектуальными счетчиками даст максимальный эффект.
От энергосбыта к экспорту: потенциал российских ИИ-решений
С массовым внедрением систем умного города спрос на подобные решения будет постоянно расти. Алгоритмы, выявляющие различные виды мошенничества, помогут предотвратить хищения ресурсов и обеспечить максимально прозрачную систему учета.
Основными потребителями технологии уже стали энергосбытовые компании, сетевые организации, а также операторы и производители самих систем интеллектуального учета. В дальнейшем речь будет идти о создании аналитических платформ, которые способны работать с разными видами детекторов и выявлять аномалии энергопотребления на объектах любого масштаба.
Проблема хищений электроэнергии существует во многих странах, так что российские разработки могут пользоваться спросом и на внешних рынках с учетом их адаптации под национальные особенности.
Путь от рейдов до нейросетей
Если долгое время хищения электроэнергии, чаще всего, выявлялись за счет физических рейдов в поисках незаконных подключений, то с распространением интеллектуальных систем эту задачу возложили на цифровые алгоритмы.
Так, с 2020 года ПАО «МТС» совместно с ООО «Башкирэнерго» начала внедрять платформу EnergyTool для поиска коммерческих потерь электроэнергии с помощью геоаналитики. Система анализирует массивы данных с использованием технологий ИИ. Она позволяет выявлять приборы, передающие заниженные показания, и локализовать конкретные участки сети, где орудуют похитители киловатт.
Ученые СПбГУ уже несколько лет занимаются разработкой различных методов выявления краж электроэнергии. В 2024 году вместе с АО «Электротехнические заводы «Энергомера» они представили электрический счетчик с интегрированными алгоритмами ИИ, который выявляет и предотвращает несанкционированное потребление, в том числе, случаи нелегального майнинга.
Последнее изобретение СПбГУ демонстрирует переход от автоматизированного учета к интеллектуальному управлению инфраструктурой. Комплекс различных детекторов и систем аналитики позволит минимизировать случаи хищений электроэнергии. Данные о реальных профилях потребителей дадут возможность оптимизировать потребление и прогнозировать дальнейшее развитие энергетической инфраструктуры умных городов.
