Electricity theft detection model based on machine learning
| dc.contributor.author | Halais , Yousra ; Bougamouza , Fateh | |
| dc.date.accessioned | 2024-10-08T08:07:14Z | |
| dc.date.available | 2024-10-08T08:07:14Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.description.abstract | Le vol d’électricité représente non seulement des risques financiers considérables pour les fournisseurs de services publics, mais menace également la stabilité et la fiabilité des réseaux électriques. Cette problématique croissante nécessite des solutions innovantes et efficaces pour assurer une détection rapide et précise des anomalies. Dans ce travail, nous proposons une application basée sur des auto-encodeurs, un type avancé de réseau neuronal artificiel, pour détecter le vol d'électricité en identifiant les schémas de consommation irréguliers. Les auto-encodeurs sont particulièrement adaptés à cette tâche en raison de leur capacité à apprendre et à représenter des données complexes, permettant ainsi de distinguer les comportements de consommation normaux des anomalies. Les méthodes de détection traditionnelles, telles que les analyses basées sur des seuils simples, se révèlent souvent insuffisantes face à la sophistication croissante des techniques de vol d’électricité. Ces approches peuvent manquer de précision et de rapidité, entraînant des pertes financières substantielles et une charge supplémentaire pour les infrastructures des réseaux électriques. En réponse à ces défis, l'utilisation de technologies avancées comme les auto- encodeurs devient cruciale. Ces réseaux peuvent analyser de vastes quantités de données en temps réel, détectant des irrégularités subtiles et des modèles anormaux de consommation d'énergie qui pourraient indiquer un vol. En automatisant et en améliorant la détection, notre application vise à fournir aux fournisseurs de services publics un outil puissant pour protéger leurs réseaux, réduire les pertes financières et assurer une distribution d'énergie plus sécurisée et stable. Ainsi, notre étude souligne l'importance de l'intégration des technologies de machine learning dans la gestion des réseaux électriques et propose une solution prometteuse pour l'avenir de la surveillance énergétique | |
| dc.identifier.uri | http://dspace.univ-skikda.dz:4000/handle/123456789/2565 | |
| dc.language.iso | fr | |
| dc.publisher | Faculté des Sciences | |
| dc.title | Electricity theft detection model based on machine learning | |
| dc.type | Mémoire de Master |