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Energie und Versorgungsunternehmen

Erkennung von Verbrauchsanomalien

Decision Flow zur Erkennung von Heizungsanomalien in Haushalten basierend auf abnormalem Verbrauch oder von Kunden gemeldeten Problemen.

DecisionRules

David Škarka

Autor der Vorlage

Erkennung von Verbrauchsanomalien 1
Dieser Decision Flow erkennt Heizungsanomalien im Haushalt basierend auf abnormalem Verbrauch oder von Kunden gemeldeten Problemen. Er wertet monatliche Verbrauchsdaten anhand historischer Baselines und Temperaturanpassungen aus, um spezifische Probleme wie HVAC-Fehlfunktionen, Unterheizung oder Manipulationen zu identifizieren.

Lösungskomponenten:
Die Lösung verwendet spezifische Decision Tables und globale Variablen (Global Variables), um die Eingabedaten zu verarbeiten:
  • Globale Variablen (Temperaturfaktoren): Ein Set globaler Variablen namens temperatureFactorAndThreshold definiert den tempAdjustmentFactor (festgelegt auf $0.02$ oder 2% pro Grad) und die thresholdDeviation (festgelegt auf $0.15$ oder 15%), die zur Normalisierung von Berechnungen verwendet werden.
  • Reference Numbers (Decision Table): Eine Decision Table namens Reference Numbers fungiert als Lookup-Tabelle. Sie akzeptiert den month als Eingabe und gibt die historische AvgTempBaseLine (Durchschnittstemperatur) und AvgConsumptionBaseline (Durchschnittsverbrauch) für diesen spezifischen Monat aus.
  • Outcome Decisions (Decision Table): Eine Decision Table namens Outcome Decisions bestimmt den endgültigen Alarmstatus. Sie wertet die berechnete Temperaturdifferenz, die prozentuale Abweichung und Kundenkennzeichen aus, um einen alert (Yes/No) und eine spezifische nextAction (z. B. "Mögliche HVAC-Fehlfunktion" oder "Keine Aktion erforderlich") auszugeben.
  • Consumption Anomaly Detection (Decision Flow) führt die Tabelle Reference Numbers aus, um die Basis-Temperatur und den Basis-Verbrauch für den gegebenen Monat abzurufen, berechnet dann Anomalie-Parameter, und danach kategorisiert die Tabelle Outcome Decisions die Anomalie.
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