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Comparison and Adaptation of Two Strategies for Anomaly Detection in Load Profiles Based on Methods from the Fields of Machine Learning and Statistics

引用

Open Journal of Energy Efficiency 2021年第2期10卷 37-49页

作者： patrick krawiec Mark Junge Jens Hesselbach Limón GmbH Kassel Germany Department for Sustainable Products and Processes (Upp) University Kassel Kassel Germany

The Federal Office for Economic Affairs and Export Control (BAFA) of Germany promotes digital concepts for increasing energy efficiency as part of the “Pilotprogramm Einsparzähler”. Within this program, Limón GmbH is developing software solutions in cooperation with the University of Kassel to identify efficiency potentials in load profiles by means of automated anomaly detection. Therefore, in this study two strategies for anomaly detection in load profiles are evaluated. To estimate the monthly load profile, strategy 1 uses the artificial neural network LSTM (Long Short-Term Memory), with a data period of one month (1 M) or three months (3 M), and strategy 2 uses the smoothing method PEWMA (Probalistic Exponential Weighted Moving Average). By comparing with original load profile data, residuals or summed residuals of the sequence lengths of two, four, six and eight hours are identified as an anomaly by exceeding a predefined threshold. The thresholds are defined by the Z-Score test, i.e., residuals greater than 2, 2.5 or 3 standard deviations are considered anomalous. Furthermore, the ESD (Extreme Studentized Deviate) test is used to set thresholds by means of three significance level values of 0.05, 0.10 and 0.15, with a maximum of k

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