29 сентября 2026 г.
СПбГУ разработал детектор для выявления незаконного снижения показаний счетчиков
Исследователи СПбГУ создали систему для обнаружения мультипликативной недорегистрации в интеллектуальных счетчиках. В тестах метод показал точность свыше 91%.
Исследователи Санкт-Петербургского государственного университета разработали систему для выявления одного из видов мошенничества с интеллектуальными счетчиками. Метод обнаруживает случаи, когда показания прибора искусственно снижаются, хотя суточный профиль потребления сохраняет прежнюю форму. В испытаниях детектор показал точность свыше 91%.
Как работает разработка СПбГУ
Эксперты Центра искусственного интеллекта и науки о данных СПбГУ применили метод взвешенной регрессии по суточным профилям потребления. Система ищет мультипликативную недорегистрацию, при которой значения на счетчике уменьшаются, но характер нагрузки и ее спектральная структура остаются похожими.
Алгоритм дополнен фильтрами контроля качества данных. Они помогают отличать подозрительное снижение показаний от законных причин изменения потребления. Среди таких факторов исследователи выделили длительное отсутствие жильцов, работу тепловых насосов и зарядку электромобилей.
| Параметр исследования | Результат |
|---|---|
| Данные | Четыре открытых набора данных интеллектуальных счетчиков |
| Масштаб | Более тысячи домов |
| Точность тестирования | Свыше 91% |
| Ложные срабатывания в отдельных проверках | Не зафиксированы |
Почему метод применим в исследованиях умных городов
Обычным системам мониторинга сложно отличить незаконное вмешательство в учет электроэнергии от естественных колебаний нагрузки. Разработчики СПбГУ сделали детектор специализированным: он ориентирован на конкретный тип аномалии и может работать без заранее размеченных примеров.
Перекрестная проверка с данными о зарядке электромобилей, фотоэлектрических системах и тепловых насосах не выявила ложных срабатываний. Исследователи считают, что новый метод можно объединять с другими алгоритмами для поиска разных схем мошенничества.
Как использовать результат в учебной работе
Разработка СПбГУ подойдет как актуальный российский пример для курсовой или дипломной работы об искусственном интеллекте, анализе временных рядов, цифровой энергетике и кибербезопасности инфраструктуры. При разборе исследования стоит отдельно описать исходные наборы данных, критерии точности и ограничения переноса метода между разными системами учета.
В дальнейшем ученые планируют изучить возможность создания специализированных детекторов для других видов нарушений в работе интеллектуальных счетчиков. конусан
