ELECTRICAL GRID ANOMALY DETECTION, CLASSIFICATION, AND PREDICTION

• Main Authors: PANKOVA, Daria, SPALT, Taylor, ENGBERG, Zebediah, HUMMON, Marissa
• Format: Patent
• Language: English; French
• Published: 06.06.2024
• Subjects: CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTINGELECTRIC POWER; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER; ELECTRICITY; GENERATION; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY

Anomaly detection, classification, and prediction is provided. A system can include one or more processors coupled with memory. The system can identify voltage waveform data corresponding to electricity distributed over a utility grid and measured by a metering device. The system can detect, based on a comparison with baseline voltage waveform data, an anomaly in at least a portion of the voltage waveform data. The system can generate spectrogram data for the at least the portion of the voltage waveform data comprising the anomaly. The system can determine, via a model trained with machine learning, a type of the anomaly based on the spectrogram data. The system can provide an indication of the type of the anomaly to cause an action to be performed on the utility grid responsive to determination of the type of anomaly. L'invention concerne la détection, la classification et la prédiction d'anomalies. Un système peut comprendre un ou plusieurs processeurs couplés à de la mémoire. Le système peut identifier des données de forme d'onde de tension correspondant à de l'électricité distribuée sur un réseau de distribution d'électricité et mesurée par un dispositif de mesure. Le système peut détecter, sur la base d'une comparaison à des données de forme d'onde de tension de référence, une anomalie dans au moins une partie des données de forme d'onde de tension. Le système peut générer des données de spectrogramme pour la ou les parties des données de forme d'onde de tension comprenant l'anomalie. Le système peut déterminer, par l'intermédiaire d'un modèle entraîné par apprentissage automatique, un type de l'anomalie sur la base des données de spectrogramme. Le système peut fournir une indication du type de l'anomalie pour provoquer l'exécution d'une action sur le réseau de distribution d'électricité en réponse à la détermination du type d'anomalie.