
본 연구는 전력망 SCADA 데이터에서 실시간으로 이상을 탐지하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 기존 방법들은 단일 시점의 측정값만을 사용하거나 전력망 물리적 특성을 충분히 고려하지 않아 성능이 제한적이었다. 본 연구에서는 전력망 상황 변화를 고려하여 측정값을 상황 독립적으로 변환하고, 이를 바탕으로 통계 모델을 학습하여 이상을 효과적으로 탐지할 수 있는 알고리즘을 제안한다.


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전력망-상황-인식-학습을-통한-이상-탐지


전력망 상황 인식 학습을 통한 이상 탐지


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전기 네트워크 주파수(ENF)의 고유한 특성을 활용하여 다양한 전력망을 효과적으로 분류하는 융합 모델을 제안한다.


전력망-분류를-위한-전기-네트워크-주파수-기반-다중-분류기-융합-프레임워크의-스펙트로그램-분석


전력망 분류를 위한 전기 네트워크 주파수 기반 다중 분류기 융합 프레임워크의 스펙트로그램 분석
