[Home ] [Archive]   [ فارسی ]  
:: Main :: About :: Current Issue :: Archive :: Search :: Submit :: Contact ::
Main Menu
Home::
Journal Information::
Articles archive::
For Authors::
For Reviewers::
Registration::
Contact us::
Site Facilities::
::
Social Network Membership
Linkedin
Researchgate
..
Indexing Databases
..
DOI
کلیک کنید
..
ِDOR
..
Search in website

Advanced Search
..
Receive site information
Enter your Email in the following box to receive the site news and information.
..
:: Volume 14, Issue 2 (8-2025) ::
ieijqp 2025, 14(2): 0-0 Back to browse issues page
Fuzzy Modeling of the Effect of Effective Factors on Non-technical Loss Reduction of Electrical Energy Distribution
Amirhossein Abdolalipour *1 , Sajad Samsami2
1- Islamic Azad Uinversity
2- Islamic Azad University
Abstract:   (89 Views)
The objective of the present study is to design a framework for evaluating the impact of factors influencing the reduction of non-technical losses in electrical energy. The research method employed is exploratory-theoretical modeling, which has been practically implemented and validated within the West Azerbaijan Power Distribution Company. Through the analysis of non-technical loss statistics and expert interviews with professionals in the electricity distribution sector, the factors of “consumption damage” (arising from both overt and covert unauthorized electricity usage) and “consumption difference” (resulting from the replacement of faulty meters and calculation errors) were identified as system inputs, while “non-technical losses” of electrical energy were defined as the output of the proposed fuzzy system. Various membership functions—including Gaussian, bell-shaped, S-shaped, Z-shaped, and triangular—were utilized to determine the degree of membership for verbal input and output variables within fuzzy sets. By applying 21 final rules and considering the centroid of fuzzy sets, the system was able to generate clear and actionable outputs. Ultimately, the fuzzy system was validated through comprehensive rule testing and overall model evaluation. Sensitivity analysis revealed that the implemented fuzzy inference system effectively captured the logical relationships between inputs and outputs. The results of the modeling and sensitivity analysis indicated that the “consumption difference” variable (stemming from measurement and calculation errors) exhibits the highest sensitivity in reducing non-technical losses; thus, addressing this factor can significantly enhance the operational performance indicators of the network.

 
Keywords: : Fuzzy inference, Electric energy, Consumption difference, Non-technical losses, Consumption damage, West Azerbaijan Power Distribution Company
     
Type of Study: Research |
Received: 2024/06/1 | Accepted: 2025/08/10 | Published: 2025/08/10
References
1. Almeida, G. M., Silva, A. C., & Souza, J. R. (2023). Machine Learning Approaches for Electricity Theft Detection Using Smart Meter Data. Energy Reports, 9, 1122-1135.
2. Viegas, JL.; Esteves, PR.; Vieira, SM., (2018) Clustering-based novelty detection for identification of non-technical losses- Journal of Electrical Power & Energy, Vol 101, pp. 301-310. [DOI:10.1016/j.ijepes.2018.03.031]
3. Monedero, I.; Biscarri F.; León C.; Guerrero J.I.,Biscarri J.; Millán R., (2012). Detection of frauds and other non-technical losses in a power utility using Pearson coefficient, Bayesian networks and decision trees, Int J Electr Power Energy Syst, 34 (1) , pp. 90-98. [DOI:10.1016/j.ijepes.2011.09.009]
4. Ghasemi, A.; Gitizadeh,M., (2018). Detection of illegal consumers using pattern classification approach combined with Levenberg-Marquardt method in smart grid, Vol 99, pp. 363-375. [DOI:10.1016/j.ijepes.2018.01.036]
5. Depuru, S.;lingfeng, w.; Devabkaktuni, V.; Robert, G. , (2013). High performance computing for detection of electricity theft, INTERNATIONAL JOURNAL OF ELECTRICAL POWER & ENERGY SYSTEMS, Volume 47, pp. 21-30. [DOI:10.1016/j.ijepes.2012.10.031]
6. Messinis, G.; Hatziargyriou,H., (2018). Review of non-technical loss detection methods, Electric Power Systems Research,Vol 158, pp 250-266 [DOI:10.1016/j.epsr.2018.01.005]
7. Monedero, I., Biscarri, F., & León, C. (2024). Bayesian Network-Based Approach for Non-Technical Loss Pattern Discovery in Power Distribution Systems. Applied Energy, 362, 121234
8. Nwafor, O., Okafor, E., Aboushady, A. A., Nwafor, C., & Zhou, C. (2023). Explainable Artificial Intelligence for Prediction of Non-Technical Losses in Electricity Distribution Networks. IEEE Access, 11, 73104-73115. [DOI:10.1109/ACCESS.2023.3295688]
9. Perea, E. ; Ruiz, N.; Cobelo, I.; Lizuain,Z.; Carrascal, A., (2016). A novel optimization algorithm for efficient economic dispatch of Combined Heat and Power devices, Energy and Buildings, vol. 111, pp. 507-514. [DOI:10.1016/j.enbuild.2015.11.025]
10. Rahman, M. M., Islam, S., & Hossain, M. (2023). Artificial Neural Network for Non-Technical Loss Detection in South Asian Power Systems. Electric Power Systems Research, 218, 109987.
11. Sadeghi, M., Rahimi, S., & Ghasemi, A. (2023). Fuzzy Modeling and Prioritization of Factors Affecting Non-Technical Losses in Power Distribution Networks. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 150, 109012.
12. Sashirekha, A.; Pasupuleti, J.,Moin, N.; Tan, C., (2013). "Combined heat and power (CHP) economic dispatch solved using Lagrangian relaxation with surrogate subgradient multiplier updates, International Journal of Electrical Power & Energy Systems, vol. 44, no. 1, pp. 421-430. [DOI:10.1016/j.ijepes.2012.07.038]
13. Vahabzadeh, A., Kasaeian, A., Monsef, H., & Aslani, A. (2020). A Fuzzy-SOM Method for Fraud Detection in Power Distribution Networks with High Penetration of Roof-Top Grid-Connected PV. Energies, 13(5), 1287. [DOI:10.3390/en13051287]
14. Wang, Y., Zhang, L., & Li, J. (2024). Deep Learning-Based Detection of Non-Technical Losses in Smart Energy Distribution Networks. IEEE Transactions on Smart Grid, 15(1), 112-124.
15. بشکنی، م؛ اعظمی، س، (خرداد 1398). بررسی تشخیص تلفات غیر فنی و سرقت انرژی در شبکه‌های توزیع برق با استفاده از هوش مصنوعی، سومین همایش ملی دانش و فناوری مهندسی برق، کامپیوتر و مکانیک ایران.
16. بهرامی آذر، ع، (1397)، بررسی تطبیقی عوامل دستکاری کنتور و لوازم اندازه گیری در ایران و جهان و ارائه راهکارهای لازم برای کاهش تلفات ناشی از سرقت برق بر اساس تجربیات شرکت توزیع برق آذربایجان غربی، ششمین کنفرانس منطقه ای سیرد، تهران.
17. جانقلی، م؛ باقری فرد، م، (1402). شناسایی الزامات اجرای اثربخش استراتژی کاهش تلفات برق در شرکت توزیع نیروی برق. کنفرانس بین‌المللی پژوهش‌های مدیریت و علوم انسانی در ایران، تهران، ایران.
18. رجبانی، ن: ثقفی، ف: شکوری گنجوی، ح: کاظمی، ع، (1399). ارائه مدل مفهومی شبکه اهداف کاهش مصرف انرژی برق و گاز خانگی با استفاده از روش تفکر مبتنی بر ارزش. مطالعات راهبردی سیاست‌گذاری عمومی، (34)10، صص 150-171.
19. رجبی مشهدی، ح، (1395). برآورد تلفات غیر فنی در شبکه توزیع با استفاده از تخمین بار در شرایط اطلاعات محدود، 1395، پایان‌نامه کارشناسی ارشد به راهنمایی هومن فیروزی، دانشکده مهندسی دانشگاه فردوسی مشهد.
20. روشن میلانی، ک؛ ادهم، ب؛ دانشور، م؛ عجمی، ع، ( فروردین 1394). بررسی خطای کنتورهای دیجیتال در اندازه‌گیری انرژی الکتریکی تحت شرایط اغتشاشات هارمونیکی، بیستمین کنفرانس توزیع برق، زاهدان، ایران.
21. خداپرست پیرسرایی، ی، (1401). تحلیلی بر ابعاد کاهش تلفات در تولید، توزیع و مصرف برق کشور، ماهنامه امنیت اقتصادی، (10)6.، صص 19-28.
22. شاهی مریدی، س؛ موسوی راد، س؛ میرحسینی، م؛ نیک پور، ح، (1400). اولویت‌بندی عوامل تلفات برق با ترکیب روش‌های تحلیل سلسله مراتبی و تاپسیس (مطالعه موردی: شرکت توزیع نیروی برق جنوب استان کرمان)، نشریه کیفیت و بهره‌وری صنعت برق ایران، (10)3، صص84-75.
23. صادقی گرمارودی، ا، (1395). بررسی سرقت انرژی در سیستم‌های توزیع برق، پایان‌نامه کارشناسی ارشد به راهنمایی رضا دشتی، دانشگاه آزاد اسلامی واحد جاسب.
24. صمصامی، س، (1398). ارزیابی تأثیر عوامل مؤثر بر کاهش تلفات غیرفنی توزیع انرژی الکتریکی (مطالعه موردی: شرکت توزیع نیروی برق آذربایجان غربی)، پایان‌نامه کارشناسی ارشد مدیریت اجرایی به راهنمایی امیرحسین عبدالعلی پور، دانشگاه آزاد اسلامی واحد خوی.
25. مرادخانی، ا؛ رشیدبیگی، ج، (1398). تخمین تلفات شبکه توزیع فشار ضعیف در حضور سرقت انرژی مبتنی بر اطلاعات موجود در سیستم GIS، مهندسی برق (دانشکده فنی دانشگاه تبریز)، (49)4، (پیاپی 90)، صص 1836-1827.
26. مستوفی، ز، (اسفند 1394). بررسی تلفات غیر فنی در شرکت توزیع نیروی برق جنوب استان کرمان و ارائه راهکار جهت کاهش آن، پنجمین کنفرانس بین‌المللی رویکردهای نوین در نگهداشت انرژی، تهران، ایران.
27. میرزادی گوهری، م، (1393)، شناسایی مشترکین اثرگذار بر تلفات غیر فنی شرکت توزیع برق با استفاده از داده‌کاوی، پایان‌نامه کارشناسی ارشد مهندسی برق، با راهنمایی یحیی زارع مهرجردی، دانشگاه علم و هنر.
28. میرنظامی، س؛ رجبی، س؛ مریدی فریمانی، ف، (1399). تحلیل آثار تورمی افزایش قیمت برق در تعرفه‌های مختلف مصرف بر فعالیت‌های اقتصادی و خانوارها با استفاده از روش داده-ستانده، تحقیقات مدل‌سازی اقتصادی، (41)11، صص 144-91.


XML   Persian Abstract   Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

Abdolalipour A, Samsami S. Fuzzy Modeling of the Effect of Effective Factors on Non-technical Loss Reduction of Electrical Energy Distribution. ieijqp 2025; 14 (2)
URL: http://ieijqp.ir/article-1-1001-en.html


Rights and permissions
Creative Commons License This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
Volume 14, Issue 2 (8-2025) Back to browse issues page
نشریه علمی- پژوهشی کیفیت و بهره وری صنعت برق ایران Iranian Electric Industry Journal of Quality and Productivity
Persian site map - English site map - Created in 0.04 seconds with 40 queries by YEKTAWEB 4714