20171

Анализ и прогнозирование потребления электроэнергии

Июль, 2020 год.

Прогнозирование вероятности и объема неучтенного потребления электроэнергии юридическими лицами.

alt

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.

Результаты

Команда «Россети Центр»

Ольга Авсеенко
Начальник управления учета электроэнергии
Виталий Акуличев
Заместитель генерального директора по цифровой трансформации
Алексей Дейтер
Начальник отдела прогнозирования балансов ЭЭ, мощности и анализа потерь
Сергей Чертов
Главный специалист управления реализации услуг департамента реализации услуг и учета электроэнергии

Команда PREDICT, Mail.ru Group

Артем Важенцев
Программист-аналитик
Александра Дружинина
Бизнес-аналитик
Артур Елохов
Программист-аналитик
Борис Журов
Старший программист-аналитик
Дмитрий Ивницкий
Руководитель проекта
Александр Кацалап
Программист-аналитик
Александр Мамаев
Тимлид Data Science
Александр Тихомиров
Программист-аналитик

Похожие кейсы

AI-кейсы с доказанной бизнес-эффективностью. Все проекты успешно прошли проверку комиссией из признанных экспертов в технологиях и бизнесе.