Abstract:
En este trabajo se presenta un modelo predictivo para poder detectar posible hurto de energía eléctrica en clientes residenciales en la ciudad de Guayaquil, aplicando técnicas investigativas, como la cuantitativa, donde los datos utilizados fueron numéricos en métodos estadísticos en la etapa de comprensión, también se utilizó la aplicada con el objetivo de confirmar hipótesis y buscar posibles soluciones a problemas sociales específicos, también se utilizó la explicativa porque fue posible obtener las variables que permitieron la creación de modelos altamente asertivos basados en redes neuronales que aprenden del comportamiento del consumidor; y finalmente; la técnica documental y de observación directa, con el fin de poder documentar, identificar y detectar a usuarios con actividades de fraude en sus equipos de medición de energía eléctrica, teniendo en cuenta atributos propios de los perfiles de carga y la cantidad de revisiones en los predios de los abonados, esto se realizó con el propósito de ayudar a la eficacia de las órdenes de revisiones generadas en el departamento de control de energía clientes masivos unidad de negocio Guayaquil, con esto poder mejorar su indicador de pérdida nacional, aumentar la cartera de recaudación y disminuir a los clientes que posiblemente cometen fraude eléctrico, la metodología propuesta CRISP-DM o Proceso estándar de la industria para la minería de datos, dentro de sus fases incluye la comprensión del negocio, los datos; preparación; el modelado, evaluación y distribución; además de tareas necesarias en cada fase y explicación de las relaciones entre éstas, que revelan la gestión de las inversiones futuras de los proyectos, y toma de decisiones, que establecen planes estratégicos y sistemáticos y reduce costos al momento del análisis-beneficio que tendrá la empresa. El modelo que se desarrolló tuvo un alto grado de éxito del 76.28% detectando infractores, aumentando el indicador de eficacia de las revisiones en un 80%, conlleva al aumento de la recaudación, con un aporte aproximado de $ 700.000 anuales, y este aporte ayudaría al indicador de pérdidas nacional disminuya, por lo cual la empresa ya no dejaría de facturar la energía entregada.
