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Enhancing anomaly detection methods for energy time series using latent space data representations

Turowski, Marian ORCID iD icon 1; Heidrich, Benedikt 1; Phipps, Kaleb ORCID iD icon 1,2; Schmieder, Kai; Neumann, Oliver 1; Mikut, Ralf ORCID iD icon 1; Hagenmeyer, Veit ORCID iD icon 1
1 Institut für Automation und angewandte Informatik (IAI), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
2 Institut für Programmstrukturen und Datenorganisation (IPD), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)

Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Automation und angewandte Informatik (IAI)
Institut für Programmstrukturen und Datenorganisation (IPD)
Publikationstyp Proceedingsbeitrag
Publikationsdatum 28.06.2022
Sprache Englisch
Identifikator ISBN: 978-1-4503-9397-3
KITopen-ID: 1000148275
HGF-Programm 37.12.02 (POF IV, LK 01) Design,Operation & Digitalization of the Future Energy Grids
Erschienen in e-Energy '22: The Thirteenth ACM International Conference on Future Energy Systems, Virtual Event, 28 June 2022- 1 July 2022. Ed.: S. Lehnhoff
Veranstaltung 13th ACM International Conference on Future Energy Systems (e-Energy 2022), Online, 28.06.2022 – 01.07.2022
Verlag Association for Computing Machinery (ACM)
Seiten 208–227
Nachgewiesen in Scopus
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Relationen in KITopen

Verlagsausgabe §
DOI: 10.5445/IR/1000148275
Veröffentlicht am 05.07.2022
Originalveröffentlichung
DOI: 10.1145/3538637.3538851
Scopus
Zitationen: 2
Dimensions
Zitationen: 2
Seitenaufrufe: 302
seit 05.07.2022
Downloads: 102
seit 06.07.2022
Cover der Publikation
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