Анализ и прогнозирование потребления электроэнергии

Июль, 2020 год.

Прогнозирование вероятности и объема неучтенного потребления электроэнергии юридическими лицами.

Промышленность Электроэнергетика Финансы Крупный бизнес Mail.ru Group PREDICT Снижение расходов Рост производительности Decision support

Какую проблему решали

Снижение коммерческих потерь — одна из приоритетных задач ПАО «Россети».

Глубокий анализ «поведения» точки учета электроэнергии — трудоемкая аналитическая работа, требующая высокого уровня компетенций персонала и существенных затрат времени.

Эффективность выявления нарушений низкая: большинство инструментальных проверок узлов учёта электроэнергии не обнаруживают нарушений.

Решение проблемы

Командой PREDICT из Mail.Ru Group разработан программный комплекс, который прогнозирует вероятность и объем неучтенного потребления электроэнергии в каждой точке поставки.

Бригады по учету электроэнергии направляются в зоны, где спрогнозирован максимальный уровень возможных потерь.

Решение анализирует результаты проверок и применяет эти данные для последующего дообучения модели.

Применяемые технологии

Разработан программный комплекс, основанный на алгоритмах машинного обучения и технологий AI. Использованы:

Модуль обработки больших данных PREDICT
SpringBoot — фрэймворк для создания web-приложений на java
Алгоритмы AI: T-SNE, K-means, LightGBM, Random forest

Бизнес-процесс

До проекта:

Ежемесячно персонал анализирует максимум 30% точек учёта.
Человеку сложно учитывать все факторы, влияющие на объем потерь.
36,6 тыс. рублей — средняя стоимость нахождения одного факта неучтённого потребления.
Возможности аналитики ограничены рамками одного РЭС.

После проекта:

Ежемесячно система анализирует 100% точек учёта.
Формируются задания для выездных бригад с учетом вероятности и объема потерь электроэнергии.
16,9 тыс. рублей — средняя стоимость нахождения одного факта неучтённого потребления.
Анализ выполненных проверок представлен в удобном интерфейсе.
Расширенная аналитика по учету потребления и контролю бригад.