이 논문은 전력 시스템의 공평한 부하 차단 문제를 다룬다. 부하 차단은 전력 공급-수요 균형을 유지하고 시스템 전체 붕괴를 방지하는 데 필수적이지만, 특정 지역에 편향된 결정을 초래할 수 있다. 이를 해결하기 위해 최적화 기반 부하 차단 방식이 제안되었지만, 복잡한 제약 조건으로 인해 실시간 요구사항을 충족하기 어렵다.
이 논문에서는 기계 학습 알고리즘을 활용하여 최적화 기반 부하 차단 문제를 효율적으로 해결하는 방법을 제안한다. 먼저 부하 차단 문제를 최적화 문제로 정식화하고, 형평성 제약 조건을 도입하여 편향된 결정을 방지한다. 그 다음 기계 학습 모델을 사용하여 구속 조건을 식별하고, 이를 바탕으로 선형 방정식 시스템을 구성하여 실시간으로 최적 해를 계산한다.
제안된 방법은 3버스 시스템과 RTS-GMLC 시스템에 적용되었으며, 기존 최적화 방식에 비해 20,000배 빠른 계산 속도를 보였다. 이를 통해 제안 방법이 실시간 부하 차단 의사결정에 적합함을 입증하였다.
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