A Stacked Ensemble of Attention-Augmented Deep Learning Models for Robust Anomaly Detection in Smart Grids
Notice bibliographique
Résumé
The detection of anomalies in smart meter electricity data represents a critical task for ensuring power grid stability and security, an endeavor imperative for grid modernization. This undertaking is complicated by complex temporal patterns, seasonality, and subtle irregularities that challenge conventional detection methods. To address this, a novel attention-augmented deep ensemble framework is proposed. The methodology involves the independent training of four diverse neural architectures-a Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM), a Gated Recurrent Unit (GRU), a Temporal Convolutional Network (TCN), and a Transformer model-all enhanced with attention mechanisms to capture a wide spectrum of temporal dependencies. The individual predictions are subsequently integrated via a stacking ensemble utilizing an eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) meta-learner. By leveraging the unique strengths of recurrence, convolution, and self-attention, the hybrid architecture achieves superior anomaly detection capabilities. Empirical evaluations and ablation studies on public energy consumption data demonstrate that the framework attains a state-of-the-art F1-score of 0.572 and an AUC of 0.927, significantly outperforming individual baseline models and other deep learning architectures. The result is a practical and reliable solution for intelligent energy monitoring that combines interpretability with robust performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».