Echtzeitanomalieerkennung mit dynamischem Schwellenwert unter Verwendung eines konvolutionalen Autoencoders

Ein hybrides Modellierungsverfahren, das Statistik und einen konvolutionalen Autoencoder mit einem dynamischen Schwellenwert kombiniert, um in Echtzeit Anomalien in Energieverbrauchsdaten zu erkennen.