User-centric Outlier Detection on Energy data
| Vortragende(r) | Alexander Dick | |
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| Vortragstyp | Bachelorarbeit | |
| Betreuer(in) | Holger Trittenbach | |
| Termin | Fr 30. November 2018 | |
| Vortragssprache | ||
| Vortragsmodus | ||
| Kurzfassung | Am Campus Nord messen Smart Meter in einer Forschungsfabrik alle 5 Sekunden den Stromverbrauch und weitere elektrische Messgrößen wie z.B. die elektrische Spannung. In meiner Arbeit geht es darum, ein interaktives System zur Erkennung von Auffälligkeiten in den daraus resultierenden Zeitreihen zu erstellen. Zudem soll ein Fachexperte zu einem Teil der Datenpunkte Feedback geben und so die Verwendung von semiüberwachten Lernverfahren ermöglichen. Allerdings sind aktuelle Lernverfahren, die den Nutzer in die Ausreißererkennung einbinden, nicht für Zeitreihen ausgelegt.
In der Arbeit werden die Zeitreihen auf statische Features abgebildet, um die Lernverfahren aus der Literatur anwenden zu können. Danach müssen die Features visualisiert werden, damit der Nutzer Feedback geben kann. Es wurde evaluiert inwiefern ein Fachexperte erkennen kann, ob es sich bei Zeitreihen um Ausreißer handelt und wie er bei der Entscheidung unterstützt werden kann. | |