Intelligent feature engineered-machine learning based electricity theft detection framework for labelled and unlabelled datasets
Non-Technical Losses (NTLs) in electrical utilities, primarily related to electrical theft, significantly impact energy supplier companies and the nation’s overall economy. Power distribution companies worldwide rely on time-consuming, laborious, and inefficient random onsite inspections to catch an...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | Hussain, Saddam |
---|---|
التنسيق: | أطروحة |
اللغة: | English |
منشور في: |
2022
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | http://eprints.utm.my/id/eprint/102153/1/SaddamHussainPSKE2022.pdf.pdf |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Anomaly detection frameworks for identifying energy theft and meter irregularities in smart grids /
بواسطة: Yip, Sook Chin
منشور في: (2019) -
Sentiment analysis in Malay text from unlabelled data
بواسطة: Ho, Ian Heng Jin
منشور في: (2022) -
Dataset generation and network intrusion detection based on flow-level information
بواسطة: Mohamedali Abdalla, Ahmed Abdalla
منشور في: (2015) -
Data sampling methods on imbalanced datasets for pneumonia detection in covid-19 patients
بواسطة: Dzulkefli, Syasya Farina
منشور في: (2022) -
Consumer load prediction and theft classification using intelligent techniques /
بواسطة: Isqeel, Abdullateef Ayodele
منشور في: (2015)