1.300 fraudes eléctricos en la provincia de Badajoz, la mayoría asociados a negocios y cultivo de marihuana

La empresa Endesa detectó más de 1.300 casos de fraude eléctrico en la provincia de Badajoz durante 2024, cifra que representa un 29 por ciento más en relación al ejercicio anterior, y gran parte del fraude detectado proviene de grandes consumos vinculados a negocios o plantaciones de marihuana. 

Según informa en un comunicado la compañía a través de su filial de redes e-distribución, está usando por eso “la última tecnología y la inteligencia artificial para combatir el fraude eléctrico”, lo que ha permitido duplicar la tasa de éxito de las inspecciones realizadas en este ámbito.

Las cifras en la provincia de Badajoz ponen de manifiesto la magnitud de un problema “con graves consecuencias para la seguridad física de las personas, la calidad del suministro eléctrico y el importe de la factura que pagan todos los ciudadanos”.

Grandes consumos vinculados a negocios e industrias y plantaciones de marihuana concentran la mayor parte del fraude detectado, ha expuesto, en un contexto “de creciente profesionalización del fraude”.

La energía recuperada en los fraudes detectados el pasado año por la filial de distribución de Endesa en Badajoz superó los ocho millones de kWh, un 24 por ciento más que en 2023.

Endesa desmanteló durante el pasado año una instalación manipulada para alimentar plantaciones de marihuana cada tres meses, gracias a operativos donde acompaña a las fuerzas de seguridad.

Estas instalaciones, localizadas en edificios, naves, viviendas individuales o pisos, conocidas como plantaciones “indoor”, representan “un grave riesgo para su entorno”.

La manipulación de las instalaciones eléctricas implica además “importantes riesgos para la salud de la persona que las realiza y de las que le rodean”, ya que pueden “derivar en incendios y electrocuciones que pueden provocar daños muy graves e incluso la muerte”.

La digitalización de la red, el despliegue de sensores y la implantación de contadores inteligentes posibilitan la obtención de más información, y el análisis de los datos mediante técnicas de 'machine learning' y 'deep learning' permite detectar desviaciones y comportamientos anómalos.