Propuesta de modelo de detección de fraudes de energía eléctrica en clientes residenciales de Lima Metropolitana aplicando minería de datos

• Autor: Flores Coaguila, Johanna Denise
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2014
• Institución: Universidad de San Martín de Porres
• Repositorio: USMP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.usmp.edu.pe:20.500.12727/1266
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12727/1266
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Minería de datos; Bases de datos; Consumo de energía eléctrica; Redes neuronales (computadores); 005 - Programación, programas, datos de computador; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01

Desarrolla un modelo como propuesta para predecir potenciales situaciones de fraudes de energía eléctrica en clientes residenciales basado en aprender el comportamiento de clientes que anteriormente hurtaron. Para ello aplicaremos el proceso Minería de Datos para analizar, extraer y almacenar información de la base de datos, las cuales contienen la historia del consumo de energía. El modelo se propone apoyar a las empresas de distribución eléctrica, en especial a los técnicos eléctricos y verificar, de manera rápida y oportuna, los resultados obtenidos y que contribuya, de esta forma, en la toma de decisiones. Para la creación del modelo se utilizaron las redes neuronales por ser la de mejor desempeño en la detección. El modelo creado fue evaluado con datos de una empresa distribuidora de electricidad para el período 2009 y 2010. Las herramientas utilizadas para la creación del modelo fueron el Sql Server Management Studio (Database Engine para la base de datos y creación de procedimientos, Análisis Services para la creación de Estructuras y modelos) y como herramienta interactiva y de fácil entendimiento para el usuario el Complemento de Minería de Datos para Microsoft Excel. Esta última, el usuario la utilizará para crear, evaluar y consultar los modelos ya existentes o nuevos modelos.