전력 전자 중심 그리드를 위한 LSTM 기반 이상 탐지 분류 프레임워크

전력 전자 중심 그리드(PEDG)는 전력 생산을 위한 분산 에너지 자원(DER)의 증가를 가져오는 패러다임 전환입니다. PEDG가 일반화됨에 따라 그리드의 이상 상태를 탐지하고 완화해야 합니다. 이러한 시스템의 탐지는 변화하는 그리드 토폴로지에 적응해야 하며, 따라서 PEDG 내에서 로컬 및 감독 제어기가 운영하는 데이터 기반 솔루션의 기회를 제공합니다. 이 연구는 선간 단락이 발생할 때를 신속하게 판단하기 위해 장기 단기 기억(LSTM) 신경망을 기반으로 한 선간 단락 탐지 방안을 제시합니다. 제안된 선간 LSTM 기반 단락 탐지의 훈련 과정과 데이터 수집은 PEDG에서 다른 이상을 탐지하기 위한 다중 클래스 분류기로 확장될 수 있습니다. 제안된 LSTM 기반 이상 탐지의 성능은 여러 사례 연구를 통해 검증되었습니다. 결과는 PEDG에서 파괴적인 사건을 예방하기 위해 20ms 이내의 실시간이고 효과적인 이상 탐지를 위한 유망한 성능을 보여줍니다.