Detectar el fraude energético es sumamente complicado debido a su carácter adaptativo. Reducir el impacto económico que produce y suavizar las consecuencias es posible si empleamos métodos automáticos e inteligentes basados en el análisis de datos. Veamos cómo gracias al uso de modelos predictivos y técnicas Big Data podemos desarrollar los algoritmos necesarios para identificar eficazmente irregularidades o fraude en las instalaciones eléctricas y en las redes de distribución, y abaratar así las facturas.

Hablamos de fraude energético eléctrico porque la defraudación de energía eléctrica es la más habitual y la que afecta a la economía de muchos países. Aunque la palabra «fraude» se suele asociar más a fraude fiscal o fraude bancario, ya sea por la cantidad de dinero defraudada o por la importancia de las personas involucradas, lo cierto es que también en energía (electricidad, agua o gas) se comenten acciones dirigidas a eludir la legalidad y obtener un suministro distinto al que se ha contratado.

Este tipo de actuaciones fraudulentas pueden incidir tanto sobre la red del distribuidor como sobre los equipos de medida. En el primer caso se producen enganches directos a la red sin haber suscrito un contrato o se producen derivaciones para «desviar» el suministro a otras viviendas que no se habían incluido en el contrato. Y en el segundo, se manipulan los contadores para registrar un consumo inferior al real. Tanto unas como otras constituyen un delito en España, y en muchos otros países, y se castiga con una multa que depende de la cantidad de energía defraudada.

 

Detectar el fraude en energía es importante

Detectar el fraude en los consumos de los usuarios lo antes posible ahorra costes. La práctica del fraude eléctrico afecta a todos los países con infraestructura eléctrica. Para las empresas distribuidoras de energía, reducir las pérdidas ocasionadas por el uso fraudulento de los recursos es fundamental, ya que debido al fraude eléctrico en el mundo se pierden 89,3 mil millones de dólares al año según el informe de 2015 Emerging Markets Smart Grid.

Según este estudio, el nº 1 del Top 3 en pérdidas por fraude lo ocupa India, con unos 16,2 mil millones de dólares estimados en 2015. Solamente en el estado de Maharashtra (que incluye Mumbai) las pérdidas ascendieron a los 2,8 mil millones de dólares, una cantidad inferior solo a la de otros 8 países en el mundo. En esta clasificación de los países más afectados por el fraude energético el nº 2 lo ocupa Brasil con 10,5 mil millones de dólares, y el nº 3, Rusia con 5,1 mil millones.

En España las cifras de fraude energético de 2015 son más modestas, pero no por ellos menos preocupantes. Se estima que se perdieron unos 150 millones de euros por fraude en energía, aunque lo que preocupa más es que este fenómeno esté aumentando considerablemente, habiendo registrado en 2015 un aumento del número de expedientes abiertos por fraude del 25% con respeto a 2014. Si consideramos la energía perdida en kilovatios/hora (kWh), la cifra aumenta y asciende hasta los 4.000 millones de kWh en 2015, una cantidad que equivale a la demanda anual de Valencia o Sevilla.

La práctica del fraude en energía nos afecta a todos por varias razones:

1. Razones de seguridad: Muchas prácticas fraudulentas constituyen un peligro para la seguridad de las fincas. Tanto las conexiones ilegales como la manipulación de los contadores aumentan notablemente el riesgo de electrocución, no solamente para la persona que las lleva a cabo, sino también para todas aquellas personas que puedan en algún momento entrar en contacto con los cables sueltos o con el contador. Se han registrado también casos de incendios como consecuencia de prácticas fraudulentas de este tipo.
2. Razones económicas a nivel general: Las pérdidas de energía debido al transporte desde la central de generación hasta los usuarios finales se denominan «pérdidas técnicas» y son habituales, pero el fraude aumenta considerablemente dichas pérdidas, pues se trata de energía que se produce y no se factura. Estas pérdidas suelen reflejarse en un apartado de nuestras facturas destinado a este tipo de conceptos, por lo que a la larga estaríamos pagando todos por el fraude de algunos.
3. Razones económicas a nivel individual: Lo cierto es que cualquiera puede ser víctima de fraude energético. Aunque técnicamente es más complicado, igual que se puede «robar» la señal Wi-Fi, es posible que alguien se enganche a nuestro suministro y entonces estaríamos pagando por un consumo que no se correspondería con el nuestro.

 

Técnicas de clasificación para detección de fraude energético

Aplicar técnicas de clasificación a datos históricos tanto estructurados como no estructurados sobre el comportamiento de los clientes según su perfil, el de empresa o por países ayuda a segmentar mejor la información y acortar los tiempos de detección del fraude. A pesar de ser un problema mundial, resulta que el fraude energético es más común en los países en vías de desarrollo. Ya hemos visto que la India tiene el récord, pero también los países del Sudeste Asiático (Malasia, por ejemplo) y los países de América Latina presentan pérdidas muy elevadas debidas al fraude.

A nivel de usuario, es muy difícil trazar un perfil de quiénes cometen fraude, ya que hay mucha variedad:

• El primer tipo de perfil que nos viene a la mente es seguramente el de un usuario con muy pocos recursos económicos, que se engancha de forma ilegal a la red o a otro usuario simplemente porque no puede permitirse pagar la factura. Aunque efectivamente este tipo de perfil es muy frecuente, es solo una parte de la historia.
• El segundo tipo es el combinado. Es bastante común que la práctica ilegal de cometer fraude se asocie a otras prácticas ilegales como, por ejemplo, el cultivo de marihuana. De hecho, en Canadá, y sobre todo en la provincia de British Columbia, esta constituye la primera causa de fraude eléctrico por cantidad de energía defraudada. Ha habido también casos análogos en España.
• Otras veces los escasos recursos económicos se juntan con circunstancias meteorológicas excepcionales, produciendo un pico en los hurtos de electricidad. Esto pasó, por ejemplo, en Estados Unidos, a causa de una ola de calor en Houston en 2010.

A nivel colectivo, en España, contrariamente a lo que se puede pensar, la gran mayoría del fraude viene de empresas o usuarios con elevado consumo, y solo una parte muy minoritaria del fraude se localiza en viviendas. El objetivo para estas empresas es sin duda abaratar sus servicios y productos. Como esta bajada de precio es consecuencia de una acción ilegal, se puede ver este tipo de fraude también como un ejemplo de competencia desleal.

 

Big Data contra el fraude en energía

Detectar el fraude energético es una labor complicada que requiere emplear métodos automáticos, y modelos de clasificación y predicción para poder reducir su impacto económico. Aquí es donde entra en juego el análisis de datos o Big Data.

Para combatir el fraude, las empresas distribuidoras suelen hacer inspecciones periódicas en viviendas y empresas. Llevar a cabo estas inspecciones es un proceso muy costoso, ya que requiere bastante tiempo y una cantidad considerable de recursos humanos. Además, la elección de qué usuarios ir a visitar suele depender del conocimiento específico de los encargados, y no de un análisis estadístico exhaustivo del total de usuarios de una distribuidora. Este tipo de estudios sin embargo ha probado optimizar el proceso de inspección.

Las técnicas de analítica de datos pueden ayudar a las compañías en la detección del fraude. Los algoritmos desarrollados para el servicio de detección de fraude energético se basan en el historial de los datos de consumo, tarifas, etc. de cada usuario, y son capaces de juzgar si un usuario está teniendo un consumo anómalo o no. Esta información es útil para guiar las inspecciones hacia aquellos usuarios más susceptibles de estar cometiendo fraude, permitiendo un ahorro considerable para las distribuidoras, ya que para el mismo número de usuarios visitados, se suele descubrir un número más elevado de usuarios fraudulentos.

Pero el análisis de datos también puede aplicarse a los contadores inteligentes (smart meters). Estos contadores proporcionan a la distribuidora, prácticamente en tiempo real, muchos datos sobre los usuarios, como el consumo realizado. Su uso generalizado podría poner fin a las facturas con consumos «estimados» y a los perfilados generales que tantas quejas ocasionan. Además, estos contadores pueden notificar cualquier anomalía en su funcionamiento a la compañía eléctrica de forma inmediata y permiten un control más fino del consumo, ya sea por viviendas, barrios o zonas más extensas. Este tratamiento de los datos por agregación resulta muy útil para detectar anomalías en el flujo de electricidad.

Lo que es innegable es que el servicio de detección de fraude energético es capaz de determinar patrones fraudulentos en los datos de consumo y esto, a la larga, permite optimizar las gestiones propias del negocio de las distribuidoras y constituye un importante ahorro tanto para los diferentes agentes involucrados en el sector de la Energía como para todos los que recibimos cada mes la factura de la luz.