SOFTVERSKO REŠENjE ZA DETEKCIJU ANOMALIJA POTROŠNJE ELEKTRIČNE ENERGIJE U ML .NET-U I PYTHON-U
Ključne reči:
Detekcija anomalija, Mašinsko učenje, ML .NET, Python
Apstrakt
Podatke iz Smart Grid sistema moguće je analizirati za detekciju abnormalnih pojava u različitim oblastima poput sajber bezbednosti, detekcije krađe, detekcije kvara i slično. Algoritmi mašinskog učenja mogu poslužiti kao alat za analizu i obradu sirovih podataka koji dolaze iz sistema u realnom vremenu. Kroz ovaj su rad opisani, analizirani i prikazani rezultati implementiranog softverskog rešenja koje vrši detekciju anomalija na osnovu podataka o potrošnji električne energije nad algoritmima u ML .NET-u i Python-u.
Reference
[1] https://bif.rs/2021/12/ukupni-distributivni-gubici-eps-a-su-medju-najvecim-u-evropi/ (pristupljeno u martu 2023.)
[2] Raja Masood Larik, Mohd Wazir Mustafa, Sajid Hussain Qazi, „Smart Grid Technologies in Power System“s, University of Technology Malaysia, Malaysia
[3] https://www.techopedia.com/definition/692/smart-grid (pristupljeno u martu 2023.)
[4] Srdjan Milošević, Emil Naumovski, „Sistem za daljinsko očitavanje i upravljanje potrošnjom u PD „Elektrodistribucija Beograd“”, Zbornik Međunarodnog kongresa o KGH, [S.l.], v. 44, n. 1, p. 1-6, oct. 2017
[5] https://anyline.com/news/detect-non-technical-losses-energy-utility (pristupljeno u martu 2023.)
[6] Bishop, C. M., „Pattern Recognition and Machine Learning, Springer“
[7] Nenad Rakić, “Primena metoda mašinskog učenja za rangiranje individualnih sposobnosti”, Prirodni Matematički Fakultet, Univerzitet u Novom Sadu, 2020,
[8] as. ms Vladimir Jocović, as. ms Adrian Milaković, “Inteligentni sistemi”, Elektrotehnički fakultet, Univerzitet u Beogradu
[9] https://blog.paperspace.com/anomaly-detection-isolation-forest/ (pristupljeno u martu 2023.)
[10] Kumar Reddy Shabad, Abdulmueen Alrshide, „Anomaly Detection in Smart Grids using Machine Learning, Miami, Florida, USA, 2021.
[11] https://learn.microsoft.com/en-us/dotnet/api/microsoft.ml.timeseriescatalog.detectspikebyssa?view=ml-dotnet (pristupljeno u martu 2023.)
[12]https://en.wikipedia.org/wiki/Independent_and_identically_distributed_random_variables (pristupljeno u martu 2023.)
[13] https://towardsdatascience.com/time-series-anomaly-detection-b10fdb542974 (pristupljeno u martu 2023.)
[14] Vladimir Rokhlin, Arthur Szlam, Mark Tygert, „A randomized algorithm for principal component analysis“, Jul 2009.
[15] https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.IsolationForest.html (pristupljeno u martu 2023.)
[2] Raja Masood Larik, Mohd Wazir Mustafa, Sajid Hussain Qazi, „Smart Grid Technologies in Power System“s, University of Technology Malaysia, Malaysia
[3] https://www.techopedia.com/definition/692/smart-grid (pristupljeno u martu 2023.)
[4] Srdjan Milošević, Emil Naumovski, „Sistem za daljinsko očitavanje i upravljanje potrošnjom u PD „Elektrodistribucija Beograd“”, Zbornik Međunarodnog kongresa o KGH, [S.l.], v. 44, n. 1, p. 1-6, oct. 2017
[5] https://anyline.com/news/detect-non-technical-losses-energy-utility (pristupljeno u martu 2023.)
[6] Bishop, C. M., „Pattern Recognition and Machine Learning, Springer“
[7] Nenad Rakić, “Primena metoda mašinskog učenja za rangiranje individualnih sposobnosti”, Prirodni Matematički Fakultet, Univerzitet u Novom Sadu, 2020,
[8] as. ms Vladimir Jocović, as. ms Adrian Milaković, “Inteligentni sistemi”, Elektrotehnički fakultet, Univerzitet u Beogradu
[9] https://blog.paperspace.com/anomaly-detection-isolation-forest/ (pristupljeno u martu 2023.)
[10] Kumar Reddy Shabad, Abdulmueen Alrshide, „Anomaly Detection in Smart Grids using Machine Learning, Miami, Florida, USA, 2021.
[11] https://learn.microsoft.com/en-us/dotnet/api/microsoft.ml.timeseriescatalog.detectspikebyssa?view=ml-dotnet (pristupljeno u martu 2023.)
[12]https://en.wikipedia.org/wiki/Independent_and_identically_distributed_random_variables (pristupljeno u martu 2023.)
[13] https://towardsdatascience.com/time-series-anomaly-detection-b10fdb542974 (pristupljeno u martu 2023.)
[14] Vladimir Rokhlin, Arthur Szlam, Mark Tygert, „A randomized algorithm for principal component analysis“, Jul 2009.
[15] https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.IsolationForest.html (pristupljeno u martu 2023.)
Objavljeno
2023-07-08
Sekcija
Elektrotehničko i računarsko inženjerstvo
