PILOTO AMIs : detección de anomalías en series de tiempo de consumo de energía eléctrica de usuarios residenciales (2025)
Las pérdidas no técnicas de energía eléctrica representan un desafío significativo en Colombia, especialmente por la falta de infraestructura de monitoreo eficiente. Esta investigación propone una metodología basada en aprendizaje no supervisado para detectar consumos anómalos en series de tiempo registradas por medidores inteligentes (AMI). Utilizando registros de energía activa de aproximadamente 60,000 puntos de medición proporcionados por Celsia, se implementaron técnicas de clusterización con K-means y la métrica Dynamic Time Warping (DTW) para caracterizar patrones de consumo. Posteriormente, se evaluaron comportamientos anómalos mediante el análisis de inercias dentro de subgrupos de consumo. Los resultados evidencian que esta técnica permite identificar tanto consumos extremadamente regulares como irregulares, ofreciendo un enfoque escalable para empresas del sector energético. Esta propuesta representa una herramienta efectiva para mitigar las pérdidas no técnicas y optimizar los recursos del sistema de distribución eléctrica.