본 연구는 시계열 부하 프로파일을 부하 이미지로 변환하여 비전 트랜스포머(ViT) 모델을 활용한 혁신적인 부하 프로파일 분석 방법을 제안한다. 이를 통해 이미지 처리에 최적화된 ViT 모델의 장점을 활용하여 부하 데이터 내의 잠재적 패턴을 발견할 수 있다.
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.
FARADAY는 전력망 모델링을 위해 개발된 합성 스마트 미터 데이터 생성 모델로, 실제 스마트 미터 데이터를 활용하여 가구 단위의 전력 소비 프로파일을 생성할 수 있다.
SOStab 툴박스는 다항식 최적화 기법을 활용하여 비선형 시스템의 안정 영역을 자동으로 계산하고 시각화할 수 있는 사용자 친화적인 인터페이스를 제공한다.
전기 네트워크 주파수(ENF)의 고유한 특성을 활용하여 다양한 전력망을 효과적으로 분류하는 융합 모델을 제안한다.
다양한 신호 처리 기법을 통해 전력 시스템의 지배적인 저주파 전기기계적 진동 모드를 식별하고 비교하였다.
발전기 측정치를 이용하여 전력 시스템의 강제 진동 발생원 위치와 주파수를 효과적으로 추정할 수 있는 방법을 제안한다.
전력망 초기 상태(부하, 발전, 선로 상태)와 초기 선로 고장을 입력으로 받아 잠재적인 정전 규모를 예측하는 모델을 제안한다.
데이터 기반 유연 부하 모델링의 해 유일성을 분석하고, 물리적 모델 선택의 시사점을 제공한다.
전력변환기 연계 자원이 포함된 전력 시스템에서 고정점 기반 조화 전력 흐름 분석의 해의 고유성을 보장하기 위한 사후 조건을 제시한다.