Hierarchical Temporal Memory Based Machine Learning for Real-Time, Unsupervised Anomaly Detection in Smart Grid: WiP Abstract

Micro-phasor measurement unit (μPMU) sensors in smart electric grids provide measurements of voltage and current at microsecond timescale across the network and have great potential value for grid diagnostics. In this work, we propose a novel neuro-cognitive inspired architecture based on Hierarchic...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	ACM/IEEE International Conference on Cyber-Physical Systems (Online) s. 188 - 189
Hlavní autoři:	Barua, Anomadarshi, Muthirayan, Deepan, Khargonekar, Pramod P., Al Faruque, Mohammad Abdullah
Médium:	Konferenční příspěvek
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	IEEE 01.04.2020
Témata:	Anomaly detection Computer architecture cortical learning algorithm cyber-physical systems hierarchical temporal memory Neurons Phasor measurement units Real-time systems Sensors Smart grids sparse distributed representations
ISSN:	2642-9500
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!