ABSTRACT Anomaly upptäckt av strömförbrukning, främst inklusive elstöld och oväntad energiförlust, har varit en av de viktigaste rutinarbetena inom styrning och underhåll av kraftsystem. Med hjälp av teknik för industriellt Internet of Things aggregerades uppgifter om strömförbrukning från distribuerade olika kraftenheter. Därför kunde strömförbrukningen anomali upptäckas av maskininlärningsalgoritmer. I detta papper, en tre-stegs multi-view stapling ensemble (TMSE) maskininlärning modell baserad på hierarkiska tidsserie funktionsextraktion (HTSF) metoder föreslås för att lösa anomalien detektion problem: HTSF är en ny systematisk tidsserie funktion teknik metod för att representera den givna data numeriskt och som indata för maskininlärning algoritmer, medan TMSE är utformad för att ensemble meta-modeller för att arkivera mer exakt prestanda genom att använda multi-view stapling ensemble metod. Performance evaluation in real-world data visar att den föreslagna metoden överträffar den befintliga tidsseriens extraheringsmedel och dramatiskt minskar den tid som förbrukas för ensembleinlärningsprocessen.
I REF föreslås en trestegs multi-view stapling ensemble maskin lärande modell baserat på hierarkiska tidsserie funktion extraktion metod för att lösa anomali detektion problem.
Multi-View Stacking Ensemble for Power Consumption Anomaly Detection in the Context of Industrial Internet of Things
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}