El año pasado Endesa abrió 15.302 expedientes por fraude masivo en la provincia de Sevilla. Más del 20% de ellos se detectaron en la capital y están relacionados con plantaciones de marihuana en las que se había cometido fraude eléctrico, concentrándose en zonas como Polígono Sur, Torreblanca, Palmete, Padre Pío, La Plata o Su Eminencia.

En 2022, además, la compañía eléctrica detectó que el fraude eléctrico vinculado a plantaciones de marihuana ha aumentado un 30% en Sevilla. En total, según datos facilitados a través de su filial de Redes e-distribución, se llegaron a identificar en la provincia 95,7 millones de kilovatios hora defraudados, es decir el consumo de más de 27.000 hogares, equivalente a una población como Alcalá de Guadaira.

El fraude eléctrico es una práctica habitual que supone un grave riesgo para la seguridad de las personas que viven en estos entornos, ya que las instalaciones manipuladas para realizar un enganche ilegal quedan desprotegidas siendo un posible foco de incendios por sobrecarga o electrocuciones.

Endesa lleva a cabo periódicamente inspecciones de las instalaciones eléctricas para detectar este tipo de prácticas ilícitas y cuenta con el apoyo de las fuerzas de seguridad cuando se trata de fraude masivo o fraude por plantaciones de marihuana. Precisamente en el último año el fraude eléctrico vinculado a plantaciones de marihuana ha aumentado un 30% en Sevilla. Estas plantaciones se han localizado principalmente en el interior de viviendas o edificios, lo que pone de manifiesto un problema creciente, que afecta a la seguridad de los vecinos, la calidad del suministro eléctrico y la convivencia ciudadana.

Niveles de contratación del 30%

Durante el pasado año sólo en las zonas de la capital donde se ha detectado un mayor fraude - Polígono Sur, Torreblanca, Palmete, Padre Pío, La Plata o Su Eminencia-, la compañía invirtió más de 9 millones en acciones de refuerzo de sus infraestructruas con el fin de paliar la satuaración de las redes de distribución que genera esta situación. Este plan ha supuesto el refuerzo de las redes de baja y media tensión y la instalación en los últimos 6 meses de 9 nuevos centros de transformación en zonas residenciales de estas zonas con el fin de triplicar la potencia energética a pesar de que los niveles de contratación son del 30% en estas zonas.

El último de estos 9 centros de transformación se está instalando en la barriada de La Planta, donde Endesa está preparndo las infraestructuras necesarias para su conexión, como son las canalizaciones y la colocación de nuevo cableado de baja y media tensión dotado de la última tecnología. En total se están preparando 510 metros canalizaciones para colocar más de 3.000 metros de cableado de media tensión y otros 8.000 metros de cableado de baja tensión que conecte los hogares con la nueva infraestructura.

Junto a estas actuaciones de mejora y sobredimensionamiento de la red, Endesa está intensificando sus acciones para la detección del fraude eléctrico en coordinación con las Fuerzas y Cuerpos de Seguridad del Estado. En lo que llevamos de año, se han llevado a cabo en la capital Sevilla 6 actuaciones contra el fraude, detectándose 251 enganches ilegales, un 65% del total de suministros inspeccionados. La última de estas operaciones fue ayer precisamente en el Polígono Sur, donde se inspeccionaros 66 suministros, 65 de los cuales tenían enganche ilegal.

Inversiones

Además Endesa está aplicando también el uso de inteligencia artificial para la detección del fraude eléctrico, aplicando técnicas de machine learning (aprendizaje automático) y deep learning (aprendizaje profundo) para detectar pérdidas de energía no técnicas.

Precisamente se ha creado una unidad específica de Machine Learning compuesta por matemáticos, informáticos e ingenieros que aplican la inteligencia artificial a la lucha contra el fraude eléctrico en Endesa. Son expertos en data science y big data. Estos nuevos perfiles profesionales se han incorporado en los últimos años a la plantilla de Endesa y trabajan junto con los inspectores de campo para desarrollar y mejorar los modelos predictivos.