전력 부하 검침 시계열 데이터의 비정상 정보와 결측값 추정에서 계층화된 측정을 이용한 선형 예측 기술

Abstract

전력 시스템 운영의 가장 기본이 되는 인프라인 검침 시스템에는 통신 장애나 검침 기기의 고장 혹은 악의적인 공격으로 인한 비정상 정보와 결측값이 발생한다. 이에 따른 검침 데이터의 신뢰성 저하는 안정적인 전력 시스템 운영에 문제를 야기할 수 있기 때문에 비정상 정보 및 결측값 발생시 이들의 검출과 결여된 전력 부하 등에 대한 신뢰성 있는 추정이 필요하다. 특히 비정상 정보가 연속적으로 발생하는 경우, 인접 데이터 에 의존한 기존의 선형 예측 방법은 연집 오류의 길이가 길어질수록 전력 부하 추정에 한계가 있다. 본 논문에서는 검침 데이터의 비정상 정보 또는 결측값을 검침 시스템의 계층적 구조를 이용하여 추정하는 방법을 제안하였다. 캠퍼스 전력 부하를 활용하여 각 빌딩의 비정상 정보 추정 테스트에 적용하였으며, 빌딩 검침과는 다른 정보 수집 아키텍처를 갖는 총부하 검침 데이터를 추가로 고려함으로써 추정 오차가 낮아짐을 확인하였다. 또한 오프라인 추정의 경우 사전 데이터와 사후 데이터를 모두 이용할 수 있어 연집 비정상 정보의 상대적인 위치에 따라 양방향 필터가 정방향이나 역방향 필터보다 추정 오차를 줄일 수 있음을 보였다.