This paper analyses time series wit

This paper analyses time series without the seasonal component of consumers’ power consumption at low voltage in order to detect fraud and illogical consumption by customers. Statistical process control is used, where the process represents the process of using electricity. XMR charts are used to indicate major changes (decrease) in registered customers’ consumption. Verification of this method was tested on time series of a set of customers who were caught stealing during a time series. It shows that symptoms of non-random factors in time series of customers are revealed in a high percentage, which indirectly confirms the method’s ability to successfully detect electricity fraud.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

กระดาษนี้วิเคราะห์อนุกรมเวลา โดยไม่มีส่วนประกอบตามฤดูกาลของการใช้พลังงานของผู้บริโภคที่แรงดันต่ำเพื่อตรวจหาการฉ้อโกงและไม่สมเหตุผลที่ใช้ โดยลูกค้า กระบวนการทางสถิติใช้ ที่กระบวนการหมายถึงกระบวนการของการใช้ไฟฟ้า แผนภูมิ XMR จะใช้เพื่อระบุการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญ (ลดลง) ในการใช้ของลูกค้าที่ลงทะเบียน การตรวจสอบวิธีการนี้ได้รับการทดสอบในเวลาของชุดของผู้ถูกจับขโมยในชุดเวลา แสดงว่า อาการแบบไม่สุ่มปัจจัยในลำดับเวลาของลูกค้าจะถูกเปิดเผยในเปอร์เซ็นต์ที่สูง ซึ่งอ้อมยืนยันวิธีการสามารถตรวจสอบการทุจริตไฟฟ้าเรียบร้อยแล้ว

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

บทความนี้วิเคราะห์อนุกรมเวลาโดยไม่ต้ององค์ประกอบตามฤดูกาลของการใช้พลังงานของผู้บริโภคที่แรงดันต่ำเพื่อที่จะตรวจสอบการทุจริตและการบริโภคที่ไร้เหตุผลโดยลูกค้า การควบคุมกระบวนการทางสถิติที่จะใช้กระบวนการที่หมายถึงกระบวนการของการใช้ไฟฟ้า แผนภูมิ XMR ถูกนำมาใช้เพื่อบ่งชี้ถึงการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญ (ลดลง) ในการบริโภคลูกค้าที่ลงทะเบียน ' การตรวจสอบของวิธีการนี​​้ได้รับการทดสอบอนุกรมเวลาของการตั้งค่าของลูกค้าที่ถูกจับได้ว่าขโมยชุดในช่วงเวลา มันแสดงให้เห็นว่าอาการของปัจจัยที่ไม่ใช่สุ่มในอนุกรมเวลาของลูกค้าจะถูกเปิดเผยในอัตราร้อยละที่สูงซึ่งทางอ้อมยืนยันความสามารถของวิธีการที่จะประสบความสำเร็จในการตรวจสอบการทุจริตการผลิตไฟฟ้า