Intelligente Stromdiebstahls-Erkennung: Neues KI-Framework für Smart Grids

Stromdiebstahl und nicht-technische Verluste (NTLs) stellen in modernen Smart Grids weiterhin erhebliche wirtschaftliche und betriebliche Risiken dar. In einer neuen Studie wird das SmartGuard Energy Intelligence System (SGEIS) vorgestellt – ein umfassendes KI-Framework, das gezielt die Erkennung von Stromdiebstahl und die intelligente Energieüberwachung kombiniert.

Das System integriert mehrere Lernmethoden: Überwachtes maschinelles Lernen, tiefes Zeitreihenmodellieren, Non‑Intrusive Load Monitoring (NILM) und graphbasiertes Lernen. Ein durchdachter Datenverarbeitungs‑Pipeline‑Ansatz umfasst Feature‑Engineering, mehrskalige Zeitanalyse und regelbasierte Anomalie‑Kennzeichnung, um sowohl zeitliche als auch räumliche Verbrauchsmuster präzise zu erfassen.

Zur Erkennung von abnormen Nutzungsmustern kommen Deep‑Learning‑Modelle wie LSTM, TCN und Autoencoder zum Einsatz. Parallel dazu werden Ensemble‑Methoden – Random Forest, Gradient Boosting, XGBoost und LightGBM – für die Klassifikation genutzt. Graph Neural Networks (GNNs) modellieren die Netzwerktopologie und identifizieren korrelierte Anomalien an verbundenen Knoten, während das NILM‑Modul die aggregierten Signale in gerätespezifische Verbräuche zerlegt und so die Interpretierbarkeit erhöht.

Experimentelle Ergebnisse zeigen eine starke Leistungsfähigkeit: Gradient Boosting erreicht einen ROC‑AUC von 0,894, während graphbasierte Modelle eine Genauigkeit von über 96 % bei der Identifikation von Hochrisikoknoten erzielen. Durch die Kombination dieser Ansätze wird die Robustheit der Erkennung deutlich verbessert, was die Grundlage für eine zuverlässigere Stromnetzüberwachung bildet.