ROSSI, Bruno, Stanislav CHREN, Barbora BÜHNOVÁ a Tomáš PITNER. Anomaly Detection in Smart Grid Data: An Experience Report. In The 2016 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC 2016). Budapest: IEEE. s. 2313-2318. ISBN 978-1-5090-1897-0. doi:10.1109/SMC.2016.7844583. 2016.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Anomaly Detection in Smart Grid Data: An Experience Report
Autoři ROSSI, Bruno (380 Itálie, domácí), Stanislav CHREN (703 Slovensko, domácí), Barbora BÜHNOVÁ (203 Česká republika, domácí) a Tomáš PITNER (203 Česká republika, domácí).
Vydání Budapest, The 2016 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC 2016), od s. 2313-2318, 6 s. 2016.
Nakladatel IEEE
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Stať ve sborníku
Obor 10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Stát vydavatele Spojené státy
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání elektronická verze "online"
Kód RIV RIV/00216224:14330/16:00090404
Organizační jednotka Fakulta informatiky
ISBN 978-1-5090-1897-0
Doi http://dx.doi.org/10.1109/SMC.2016.7844583
UT WoS 000402634702033
Klíčová slova anglicky Smart Grids; Smart Meters; Anomaly Detection; Clustering; Frequent Itemset Mining
Štítky firank_A
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnil: RNDr. Pavel Šmerk, Ph.D., učo 3880. Změněno: 13. 5. 2020 19:37.
Anotace
In recent years, we have been witnessing profound transformation of energy distribution systems fueled by Information and Communication Technologies (ICT), towards the so called Smart Grid. However, while the Smart Grid design strategies have been studied by academia, only anecdotal guidance is provided to the industry with respect to increasing the level of grid intelligence. In this paper, we report on a successful project in assisting the industry in this way, via conducting a large anomaly-detection study on the data of one of the power distribution companies in the Czech Republic. In the study, we move away from the concept of single events identified as anomaly to the concept of collective anomaly, that is itemsets of events that may be anomalous based on their patterns of appearance. This can assist the operators of the distribution system in the transformation of their grid to a smarter grid. By analyzing Smart Meters data streams, we used frequent itemset mining and categorical clustering with clustering silhouette thresholding to detect anomalous behaviour. As the main result, we provided to stakeholders both a visual representation of the candidate anomalies and the identification of the top-10 anomalies for a subset of Smart Meters.
Návaznosti
MUNI/A/0997/2016, interní kód MUNázev: Aplikovaný výzkum na FI: vyhledávacích systémy, bezpečnost, vizualizace dat a virtuální realita.
Investor: Masarykova univerzita, Aplikovaný výzkum na FI: vyhledávacích systémy, bezpečnost, vizualizace dat a virtuální realita., DO R. 2020_Kategorie A - Specifický výzkum - Studentské výzkumné projekty
Typ Název Vložil/a Vloženo Práva
Anomaly_detection_in_Smart_Grid_data_An_experience_report.pdf   Verze souboru Bühnová, B. 6. 10. 2021

Vlastnosti

Adresa v ISu
https://is.muni.cz/auth/publication/1350024/Anomaly_detection_in_Smart_Grid_data_An_experience_report.pdf
Adresa ze světa
https://is.muni.cz/publication/1350024/Anomaly_detection_in_Smart_Grid_data_An_experience_report.pdf
Adresa do Správce
https://is.muni.cz/auth/publication/1350024/Anomaly_detection_in_Smart_Grid_data_An_experience_report.pdf?info
Ze světa do Správce
https://is.muni.cz/publication/1350024/Anomaly_detection_in_Smart_Grid_data_An_experience_report.pdf?info
Vloženo
St 6. 10. 2021 10:20, doc. Ing. RNDr. Barbora Bühnová, Ph.D.

Práva

Právo číst
  • kdokoliv v Internetu
  • osoba Bruno Rossi, PhD, učo 232464
  • osoba RNDr. Stanislav Chren, Ph.D., učo 255471
  • osoba doc. Ing. RNDr. Barbora Bühnová, Ph.D., učo 39394
  • osoba prof. RNDr. Tomáš Pitner, Ph.D., učo 94
Právo vkládat
 
Právo spravovat
  • osoba Bruno Rossi, PhD, učo 232464
  • osoba RNDr. Stanislav Chren, Ph.D., učo 255471
  • osoba doc. Ing. RNDr. Barbora Bühnová, Ph.D., učo 39394
  • osoba prof. RNDr. Tomáš Pitner, Ph.D., učo 94
Atributy
 

Anomaly_detection_in_Smart_Grid_data_An_experience_report.pdf

Aplikace
Otevřít soubor.
Stáhnout soubor.
Adresa v ISu
https://is.muni.cz/auth/publication/1350024/Anomaly_detection_in_Smart_Grid_data_An_experience_report.pdf
Adresa ze světa
https://is.muni.cz/publication/1350024/Anomaly_detection_in_Smart_Grid_data_An_experience_report.pdf
Typ souboru
PDF (application/pdf)
Velikost
750 KB
Hash md5
00eef56cd3e75e45b603058970a6b697
Vloženo
St 6. 10. 2021 10:20

Anomaly_detection_in_Smart_Grid_data_An_experience_report_Archive.pdf

Aplikace
Otevřít soubor.
Stáhnout soubor.
Adresa v ISu
https://is.muni.cz/auth/publication/1350024/Anomaly_detection_in_Smart_Grid_data_An_experience_report_Archive.pdf
Adresa ze světa
https://is.muni.cz/publication/1350024/Anomaly_detection_in_Smart_Grid_data_An_experience_report_Archive.pdf
Typ souboru
PDF/A (application/x-pdf)
Velikost
2,6 MB
Hash md5
0ab0defe958d5cf9e01f2f47ef7f1108
Vloženo
St 6. 10. 2021 10:25

Anomaly_detection_in_Smart_Grid_data_An_experience_report.txt

Aplikace
Otevřít soubor.
Stáhnout soubor.
Adresa v ISu
https://is.muni.cz/auth/publication/1350024/Anomaly_detection_in_Smart_Grid_data_An_experience_report.txt
Adresa ze světa
https://is.muni.cz/publication/1350024/Anomaly_detection_in_Smart_Grid_data_An_experience_report.txt
Typ souboru
holý text (text/plain)
Velikost
34,2 KB
Hash md5
bcc0411a7b1d9e9596ce510766cd82d5
Vloženo
St 6. 10. 2021 10:26
Vytisknout
Nahlásit neoprávněně vložený soubor Zobrazeno: 28. 3. 2024 16:30