Анализ существующих методов поиска коммерческих потерь электроэнергии показывает, что многие из них имеют свои ограничения. Например, традиционные методы, основанные на ручном учете и анализе данных, часто оказываются неэффективными в условиях динамично меняющегося потребления и роста числа подключенных потребителей. Кроме того, такие методы могут быть подвержены человеческим ошибкам, что также снижает их надежность. В связи с этим возникает необходимость в использовании более современных подходов, которые обеспечивают автоматизацию процессов учета и мониторинга.
Анализ существующих методов поиска коммерческих потерь электроэнергии представляет собой важную задачу в области энергетики, особенно в контексте повышения эффективности работы электрических сетей. Коммерческие потери электроэнергии могут возникать по различным причинам, включая ошибки учета, технические неисправности, а также мошенничество со стороны потребителей. В условиях современного энергопотребления, когда объемы электрической энергии, передаваемой через сети, постоянно растут, необходимость в эффективных методах анализа и минимизации этих потерь становится особенно актуальной.
Существует несколько подходов к анализу коммерческих потерь электроэнергии, каждый из которых имеет свои преимущества и недостатки. Одним из традиционных методов является метод статистического анализа, который основывается на сборе и обработке данных о потреблении электроэнергии. Этот метод позволяет выявить аномалии в потреблении, которые могут свидетельствовать о наличии коммерческих потерь. Например, если фактическое потребление электроэнергии для определенного потребителя значительно ниже, чем ожидаемое на основе исторических данных или аналогичных потребителей, это может указывать на проблемы с учетом или даже на мошенничество. Однако статистический анализ требует значительных временных затрат на сбор и обработку данных, а также может быть подвержен ошибкам, связанным с неправильной интерпретацией результатов [1].