This thesis is a study of anomaly detection in vehicle traffic data in central Stockholm. Anomaly detection is an important tool in the analysis of traffic data for improved urban planing. Two unsupervised machine learning models are used, the DBSCAN clustering model and the LSTM deep learning neural network. A modified version of the models is also employed, incorporating adaptations that exploit diurnal traffic variations to improve the quality of the results. Subsequently, the model performance is analysed and compared. For evaluating the models, we employed two types of synthetic anomalies: a straightforward one and a more complex variant. The results indicate that all models show some ability to detect both anomalies. The models show better performance on the simpler anomaly, with both LSTM and DBSCAN giving comparable results. In contrast, LSTM outperforms DBSCAN on the more complex anomaly. Notably, the modified versions of both models consistently show enhanced performance. This suggest that LSTM outperforms DBSCAN as anomalies become more complex, presumably owing to LSTM’s proficiency in identifying intricate patterns. However, this relationship warrants further investigation in future research. / Denna examensuppsats behandlar anomalidetektering i fordonstrafikdata i centrala Stockholm. Anomalidetektering är ett viktigt verktyg vid analys av trafikdata för förbättrad stadsplanering. Två oövervakade maskininlärningsmodeller används, klustringsmodellen DBSCAN och djupinlärande neurala nätverket LSTM. En modifierad version av modellerna appliceras även, denna modifikation innebär anpassningar som utnyttjar dagliga traffikvariationer för att förbättra kvaliteten på resultatet. Modellerna analyseras och dess prestanda jämförs. För att utvärdera modellerna användes två typer av syntetiska anomalier: en enkel och en mer komplex anomali. Resultaten visar på en förmåga hos modellerna att upptäcka båda anomalierna. Modellerna uppvisar en bättre prestanda på den enklare anomalin, där LSTM och DBSCAN ger jämförbara resultat. För den mer komplexa anomalin så ger LSTM bättre resultat än DBSCAN. De modifierade versionerna av båda modellerna genererade konsekvent bättre resultat än den mer konventionella tillämpningen. Resultatet tyder på att LSTM överträffar DBSCAN när anomalierna blir mer komplexa, detta på grund av LSTMs skicklighet i att identifiera icke triviala mönster. Detta kräver dock ytterligare undersökningar i framtida forskning.

Digitization of the energy industry, introduction of smart grids and increasing regulation of electricity consumption metering have resulted in vast amounts of electricity data. This data presents a unique opportunity to understand the electricity usage and to make it more efficient, reducing electricity consumption and carbon emissions. An important initial step in analyzing the data is to identify anomalies. In this thesis the problem of anomaly detection in electricity consumption series is addressed using four machine learning methods: density based spatial clustering for applications with noise (DBSCAN), local outlier factor (LOF), isolation forest (iForest) and one-class support vector machine (OC-SVM). In order to evaluate the methods synthetic anomalies were introduced to the electricity consumption series and the methods were then evaluated for the two anomaly types point anomaly and collective anomaly. In addition to electricity consumption data, features describing the prior consumption, outdoor temperature and date-time properties were included in the models. Results indicate that the addition of the temperature feature and the lag features generally impaired anomaly detection performance, while the inclusion of date-time features improved it. Of the four methods, OC-SVM was found to perform the best at detecting point anomalies, while LOF performed the best at detecting collective anomalies. In an attempt to improve the models' detection power the electricity consumption series were de-trended and de-seasonalized and the same experiments were carried out. The models did not perform better on the decomposed series than on the non-decomposed. / Digitaliseringen av elbranschen, införandet av smarta nät samt ökad reglering av elmätning har resulterat i stora mängder eldata. Denna data skapar en unik möjlighet att analysera och förstå fastigheters elförbrukning för att kunna effektivisera den. Ett viktigt inledande steg i analysen av denna data är att identifiera möjliga anomalier. I denna uppsats testas fyra olika maskininlärningsmetoder för detektering av anomalier i elförbrukningsserier: densitetsbaserad spatiell klustring för applikationer med brus (DBSCAN), lokal avvikelse-faktor (LOF), isoleringsskog (iForest) och en-klass stödvektormaskin (OC-SVM). För att kunna utvärdera metoderna infördes syntetiska anomalier i elförbrukningsserierna och de fyra metoderna utvärderades därefter för de två anomalityperna punktanomali och gruppanomali. Utöver elförbrukningsdatan inkluderades även variabler som beskriver tidigare elförbrukning, utomhustemperatur och tidsegenskaper i modellerna. Resultaten tyder på att tillägget av temperaturvariabeln och lag-variablerna i allmänhet försämrade modellernas prestanda, medan införandet av tidsvariablerna förbättrade den. Av de fyra metoderna visade sig OC-SVM vara bäst på att detektera punktanomalier medan LOF var bäst på att detektera gruppanomalier. I ett försök att förbättra modellernas detekteringsförmåga utfördes samma experiment efter att elförbrukningsserierna trend- och säsongsrensats. Modellerna presterade inte bättre på de rensade serierna än på de icke-rensade.