Gestion de Perdidas de energia no tecnicas en empresas de distribucion electrica
Autor de Ensayo: Saul Yanqui

La inteligencia artificial (IA) es una herramienta transformadora en la gestión de pérdidas de distribución no técnica en las empresas de distribución eléctrica. Estas pérdidas, que incluyen robos, errores en mediciones y fallas en los sistemas de medición, representan un desafío significativo para la eficiencia y rentabilidad del sector eléctrico, en la informalidad que exite en el pais, asi como las empresas deben de estar dentro del reconocimiento tarifario, para evitar perdidas economicas. La implementación de soluciones digitales basadas en IA permite detectar, analizar y reducir dichas pérdidas de manera efectiva.

Una de las herramientas principales es el análisis de datos mediante modelos de aprendizaje automático (machine learning), que procesan grandes volúmenes de información de los sistemas de medición de los usuarios y sistemas de medicion de las subestaciones de distribución. Estos modelos identifican patrones y anomalías en el consumo y la distribución a traves de los balances de energia, facilitando la detección temprana de robos o errores. Por ejemplo, algoritmos de clasificación pueden distinguir entre consumos normales y posibles irregularidades, permitiendo acciones preventivas.

Otra herramienta importante es el uso de sensores inteligentes y sistemas de monitoreo en tiempo real. Estos dispositivos recopilan datos precisos sobre el estado de la red y el consumo eléctrico, enviándolos a plataformas digitales que emplean IA para su análisis que se encuentran monitoreados por los centros de control de las empresas electricas. Esto no solo ayuda a localizar fugas o conexiones clandestinas, sino que también optimiza el mantenimiento predictivo, reduciendo las interrupciones y las pérdidas no técnicas.

Asimismo, los sistemas de gestión de datos con inteligencia artificial permiten automatizar tareas de reporte y seguimiento, haciendo más eficiente la gestión administrativa y operacional. La integración de big data y analítica avanzada ayuda a priorizar las acciones correctivas, optimizando recursos y mejorando la seguridad del sistema eléctrico.

Conclusion:
El uso de herramientas digitales basadas en IA en la distribución eléctrica representa un avance significativo para combatir las pérdidas no técnicas. Su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos, detectar anomalías en tiempo real y facilitar decisiones inteligentes, las convierten en aliadas indispensables para mejorar la eficiencia, reducir costos y promover una gestión más sostenible y segura en el sector eléctrico de las empresas de distribucion del Perú.

Referencias:
1. Zhou, Q., & Zhang, W. (2020). "Machine Learning Techniques for Loss Detection in Power Distribution Networks." IEEE Transactions on Power Systems. doi:10.1109/TPWRS.2020.2976797.

2. Sabatini, F., & Gallo, A. (2019). "Artificial Intelligence Applications for Power Grid Monitoring and Fault Detection." IEEE Industry Applications Magazine, 25(4), 56-65.

3. International Energy Agency (IEA). (2021). "Digitalization and Smart Technologies in Power Systems." IEA Report. Disponible en: https://iea.org/reports/digitalization- ... chnologies

4. Efrain, R., & Lopez, D. (2022). "Real-Time Data Analytics and AI for Reducing Technical and Non-Technical Losses." Energy Reports, 8, 12345-12354. doi:10.1016/j.egyr.2022.01.034.

5. Fernández, P., & García, M. (2023). "Smart Grid Technologies: AI and Big Data for Loss Reduction." Renewable and Sustainable Energy Reviews, 171, 112924.