Виявлення аномальної поведінки людини у MicroGrid на базі машинного навчання

Oleksandr Mykolajovych Komarevych; Yuriy Vitaliyovych Khokhlov; Yuliia Serhiivna Yamnenko

doi:10.20535/2523-4455.2018.23.4.143310

Т. 23 · № 4 · 2018 сер 31, 2018 Електронні системи та сигнали

Виявлення аномальної поведінки людини у MicroGrid на базі машинного навчання

Oleksandr Mykolajovych Komarevych Відповідальний Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» Україна

Yuriy Vitaliyovych Khokhlov Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» Україна

Yuliia Serhiivna Yamnenko Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» Україна

Сторінки36-41 Опублікованосер 31, 2018

PDF

ТОМ 23 · № 4 · 2018 Переглянути випуск

Анотація

У застосуванні до системи розподіленої генерації MicroGrid розглянуто задачу виявлення аномалій поведінки користувача. Задача вирішується із залученням методів машинного навчання (Machine Learning), зокрема, методу детектування аномалій (Anomaly Detection). В якості ключових параметрів для найпростішого випадку задачі виявлення аномальної поведінки розглянуто усереднене електроспоживання за п’ятихвилинні проміжки часу, а також кількість спрацювань датчика руху, встановленого у приміщенні MicroGrid. Бібл. 12, рис. 4, табл. 2.

Ключові слова

#MicroGrid #Anomaly Detection #Machine Learning

Посилання

T. M. Baziuk, I. V. Blinovv, O. F. Butkevich, I. S. Honcharenko, S. P. Denysiuk, and et. al., Intelektualʹni elektrychni merezhi: elementy ta rezhymy [Intelligent Electric Networks: Elements and Modes]. Kyiv, Ukraine: The National Academy of Sciences of Ukraine The Institute of Electrodynamics, 2016, ISBN: 978-966-02-7913-1.
D. Q. Oliveira, A. C. Zambroni de Souza, A. B. Almeida, M. V. Santos, B. I. L. Lopes, and D. Marujo, “Microgrid management in emergency scenarios for smart electrical energy usage,” in 2015 IEEE Eindhoven PowerTech, 2015, pp. 1–6, DOI: 10.1109/PTC.2015.7232309.
J. Yamnenko, T. Tereshchenko, L. Klepach, and D. Palii, “Forecasting of electricity consumption in SmartGrid,” in 2017 International Conference on Modern Electrical and Energy Systems (MEES), 2017, pp. 208–211, DOI: 10.1109/MEES.2017.8248891.
S. Singh and N. Singh, “Big Data analytics,” in 2012 International Conference on Communication, Information & Computing Technology (ICCICT), 2012, pp. 1–4, DOI: 10.1109/ICCICT.2012.6398180.
A. Gulenko, M. Wallschlager, F. Schmidt, O. Kao, and F. Liu, “Evaluating machine learning algorithms for anomaly detection in clouds,” in 2016 IEEE International Conference on Big Data (Big Data), 2016, pp. 2716–2721, DOI: 10.1109/BigData.2016.7840917.
Xueqin Zhang, Chunhua Gu, and Jiajun Lin, “Support Vector Machines for Anomaly Detection,” in 2006 6th World Congress on Intelligent Control and Automation, 2006, pp. 2594–2598, DOI: 10.1109/WCICA.2006.1712831.
Y. S. Yamnenko and T. O. Tereshchenko, “Spectral methods for processing biotelemetrical data,” Electron. Commun., vol. 21, no. 4, pp. 38–43, Nov. 2016, DOI: 10.20535/2312-1807.2016.21.4.81904.
X. Song, M. Wu, C. Jermaine, and S. Ranka, “Conditional Anomaly Detection,” IEEE Trans. Knowl. Data Eng., vol. 19, no. 5, pp. 631–645, 2007, DOI: 10.1109/TKDE.2007.1009.
H. M. Abdullah and A. M. Zeki, “Frontend and Backend Web Technologies in Social Networking Sites: Facebook as an Example,” in 2014 3rd International Conference on Advanced Computer Science Applications and Technologies, 2014, pp. 85–89, DOI: 10.1109/ACSAT.2014.22.
M. M. Breunig, H.-P. Kriegel, R. T. Ng, and J. Sander, “LOF,” in Proceedings of the 2000 ACM SIGMOD international conference on Management of data - SIGMOD ’00, 2000, pp. 93–104, DOI: 10.1145/342009.335388.
P. S. Badase, G. P. Deshbhratar, and A. P. Bhagat, “Classification and analysis of clustering algorithms for large datasets,” in 2015 International Conference on Innovations in Information, Embedded and Communication Systems (ICIIECS), 2015, pp. 1–5, DOI: 10.1109/ICIIECS.2015.7193191.
R. Lin, E. Khalastchi, and G. A. Kaminka, “Detecting anomalies in unmanned vehicles using the Mahalanobis distance,” in 2010 IEEE International Conference on Robotics and Automation, 2010, pp. 3038–3044, DOI: 10.1109/ROBOT.2010.5509781.

Попередня у випуску Імпедансні характеристики пласко-паралельного акустичного хвилеводу з акустично м`якими границями при збудженні його двохчастотним сигналом

§ 06 — Пов'язані

Схожі статті в цьому журналі

Пов'язані рецензовані дослідження, опубліковані в цьому журналі.

Усі випуски

Квазістатична ідентифікація структури затінення сонячних панелей за методом векторів кардинальних чисел

PhD, доц. Олена Олегівна Абакумова, д-р техн. наук, проф. Валерій Якович Жуйков, Микола О. Лук'янов

У статті розглянуто проблему ідентифікації структури затінення сонячних панелей. Актуальність дослідження зумовлена необхідністю швидкої та адекватної реконфігурації…

#Сонячні панелі #Фотоелектрична поверхня #Моделювання структури тіней #Квазістатична ідентифікація

с. 362283.1-362283.7

10.20535/2523-4455.mea.362283

Комплексний метод виділення неінвазивного сигналу фетальної електрокардіограми та класифікації серцевих аритмій

Дмитро А. Шевчук, канд. техн. наук, доц. Наталія Георгіївна Іванушкіна

Стаття присвячена розробці комплексного методу виділення фетального електрокардіосигналу (ФЕКГ) з неінвазивних абдомінальних записів та подальшої автоматизованої…

#абдомінальні електрокардіограми #фетальна електрокардіограма #аритмія #сліпе розділення джерел

с. 356487.1-356487.11

10.20535/2523-4455.mea.356487

Імітаційне моделювання фільтро-компенсаційного перетворювача для трифазної трипровідної мережі

Іван Андрійович Вакуленко, канд. техн. наук, доц. Дмитро Анатолійович Миколаєць, канд. техн. наук, доц. Катерина Сергіївна Клен

У цій статті розглядається критична проблема погіршення якості електроенергії в сучасних енергосистемах, спричинена поширенням нелінійних навантажень. Такі навантаження…

#фільтр-компенсаційний перетворювач #трифазна трипровідна мережа #якість електроенергії #повне гармонійне спотворення

с. 361138.1-361138.6

10.20535/2523-4455.mea.361138

Статті цього автора (цих авторів), які найбільше читають

Yuliia Serhiivna Yamnenko, Vitalii Viktorovych Levchenko, Kateryna Serhiivna Niemchinova, Метод оброблення цифрового відео на базі вейвлет-перетворення в орієнтованому базисі , Мікросистеми, Електроніка та Акустика: Том 23 № 3 (2018)
Ihor Serhiiovych Fedin, Tetiana Oleksandrivna Tereshchenko, Yuliia Serhiivna Yamnenko, Зниження рівня нелінійних спотворень вихідної напруги інверторів в системах електроживлення з сонячними панелями , Мікросистеми, Електроніка та Акустика: Том 25 № 2 (2020)
Tetiana Oleksandrivna Tereshchenko, Yuliia Serhiivna Yamnenko, Ihor Serhiiovych Fedin, Огляд основних топологій багаторівневих каскадних інверторів напруги , Мікросистеми, Електроніка та Акустика: Том 23 № 2 (2018)
Vladyslav Oleksandrovych Osokin, Vitalii Viktorovych Levchenko, Yuliia Serhiivna Yamnenko, Порівняння дискретних спектральних перетворень при використанні у задачі аналізу електроспоживання локального об’єкту , Мікросистеми, Електроніка та Акустика: Том 25 № 3 (2020)

Схожі статті

Anna Serhiivna Poreva, Valentyn Ihorovych Vaityshyn, Yevgeniy Serhiiovych Karplyuk, Методи машинного навчання для дослідження сигналівзвуківлегенів , Мікросистеми, Електроніка та Акустика: Том 22 № 6 (2017)
Дмитро А. Шевчук, канд. техн. наук, доц. Наталія Георгіївна Іванушкіна, Комплексний метод виділення неінвазивного сигналу фетальної електрокардіограми та класифікації серцевих аритмій , Мікросистеми, Електроніка та Акустика: Том 31 № 2 (2026)
Анастасія Володимирівна Паренюк, PhD Дмитро Володимирович Паренюк, PhD, дослідник Катерина Л. Руденька, Практичний метод оцінювання безпечних звуків для осіб із ПТСР , Мікросистеми, Електроніка та Акустика: Том 31 № 2 (2026)
Anton Volodymyrovych Mnevets, Nataliia Heorhiivna Ivanushkina, Моделі сіамських нейронних мереж для класифікації серцевих аритмій за умов нестачі тренувальних ЕКГ сигналів , Мікросистеми, Електроніка та Акустика: Том 30 № 2 (2025)
Maksym Serhiiovych Fil, Dnys Yurevych Lebeddev, Leonid Mykolaiovych Pavlov, Підвищення стійкості цифрового телебачення до перешкод , Мікросистеми, Електроніка та Акустика: Том 24 № 5 (2019)
Ірина Брика, Наталія Юріївна Філіпова, Двостороння система попередження учасників дорожнього руху на базі мікроконтролера ESP32 , Мікросистеми, Електроніка та Акустика: Том 31 № 1 (2026)
Yana Vjyatsheslavivna Kabushka, Anton Serhiiovych Zotko, Ivan Viktorovich Kandrachuk, Oleksii Volodymyrovych Korzhyk, Дальність виявлення малих повітряних об’єктів наземною системою шумопеленгування , Мікросистеми, Електроніка та Акустика: Том 23 № 5 (2018)
Oksana Yuriivna Kutova, Tetyana Yuriivna Obukhova, Mykhailo Hryhorovych Dusheiko, Bogdan Oleksiyovych Loboda, Tetyana Ivanivna Borodinova, Serhii Viktorovych Tkach, Сенсори на польових та фототранзисторах з металевими наночастинками та пористим кремнієм , Мікросистеми, Електроніка та Акустика: Том 23 № 5 (2018)
Oksana Yuriivna Kutova, Vladimir Ivanovych Tymofieiev, Mykhailo H. Dusheiko, Guillaume Brotons, Сенсор бета-лактоглобуліну на основі ІСПТ з підзатворним діелектриком СеО2 , Мікросистеми, Електроніка та Акустика: Том 24 № 4 (2019)
д-р техн. наук, проф. Сергій Анатолійович Найда, д-р техн. наук, доц. Олександр Іванович Дрозденко, канд. техн. наук, доц. Павло Васильович Попович, PhD, Assoc. Prof. Kateryna Serhiivna Drozdenko, канд. техн. наук Олександр Ігорович Нижник, канд. техн. наук Ярослав Іванович Старовойт, Акустична локалізація повітряних об’єктів та практична оцінка її точності , Мікросистеми, Електроніка та Акустика: Том 31 № 1 (2026)

1-10 з 24 Наступне

Ви також можете розпочати розширений пошук схожих статей для цієї статті.

[1] T. M. Baziuk, I. V. Blinovv, O. F. Butkevich, I. S. Honcharenko, S. P. Denysiuk, and et. al., Intelektualʹni elektrychni merezhi: elementy ta rezhymy [Intelligent Electric Networks: Elements and Modes]. Kyiv, Ukraine: The National Academy of Sciences of Ukraine The Institute of Electrodynamics, 2016, ISBN: 978-966-02-7913-1.

[2] D. Q. Oliveira, A. C. Zambroni de Souza, A. B. Almeida, M. V. Santos, B. I. L. Lopes, and D. Marujo, “Microgrid management in emergency scenarios for smart electrical energy usage,” in 2015 IEEE Eindhoven PowerTech, 2015, pp. 1–6, DOI: 10.1109/PTC.2015.7232309.

[3] J. Yamnenko, T. Tereshchenko, L. Klepach, and D. Palii, “Forecasting of electricity consumption in SmartGrid,” in 2017 International Conference on Modern Electrical and Energy Systems (MEES), 2017, pp. 208–211, DOI: 10.1109/MEES.2017.8248891.

[4] S. Singh and N. Singh, “Big Data analytics,” in 2012 International Conference on Communication, Information & Computing Technology (ICCICT), 2012, pp. 1–4, DOI: 10.1109/ICCICT.2012.6398180.

[5] A. Gulenko, M. Wallschlager, F. Schmidt, O. Kao, and F. Liu, “Evaluating machine learning algorithms for anomaly detection in clouds,” in 2016 IEEE International Conference on Big Data (Big Data), 2016, pp. 2716–2721, DOI: 10.1109/BigData.2016.7840917.

[6] Xueqin Zhang, Chunhua Gu, and Jiajun Lin, “Support Vector Machines for Anomaly Detection,” in 2006 6th World Congress on Intelligent Control and Automation, 2006, pp. 2594–2598, DOI: 10.1109/WCICA.2006.1712831.

[7] Y. S. Yamnenko and T. O. Tereshchenko, “Spectral methods for processing biotelemetrical data,” Electron. Commun., vol. 21, no. 4, pp. 38–43, Nov. 2016, DOI: 10.20535/2312-1807.2016.21.4.81904.

[8] X. Song, M. Wu, C. Jermaine, and S. Ranka, “Conditional Anomaly Detection,” IEEE Trans. Knowl. Data Eng., vol. 19, no. 5, pp. 631–645, 2007, DOI: 10.1109/TKDE.2007.1009.

[9] H. M. Abdullah and A. M. Zeki, “Frontend and Backend Web Technologies in Social Networking Sites: Facebook as an Example,” in 2014 3rd International Conference on Advanced Computer Science Applications and Technologies, 2014, pp. 85–89, DOI: 10.1109/ACSAT.2014.22.

[10] M. M. Breunig, H.-P. Kriegel, R. T. Ng, and J. Sander, “LOF,” in Proceedings of the 2000 ACM SIGMOD international conference on Management of data - SIGMOD ’00, 2000, pp. 93–104, DOI: 10.1145/342009.335388.

[11] P. S. Badase, G. P. Deshbhratar, and A. P. Bhagat, “Classification and analysis of clustering algorithms for large datasets,” in 2015 International Conference on Innovations in Information, Embedded and Communication Systems (ICIIECS), 2015, pp. 1–5, DOI: 10.1109/ICIIECS.2015.7193191.

[12] R. Lin, E. Khalastchi, and G. A. Kaminka, “Detecting anomalies in unmanned vehicles using the Mahalanobis distance,” in 2010 IEEE International Conference on Robotics and Automation, 2010, pp. 3038–3044, DOI: 10.1109/ROBOT.2010.5509781.