기계 학습을 이용한 변압기 차동 보호의 사이버 보안 강화

전력망 운영 환경에서 정보통신기술(ICT)의 사용이 증가함에 따라 운영자가 전력 생성, 전송 및 분배의 모니터링, 유지보수 및 제어를 개선하는 데 필수적이었으나, 이는 사이버 위협에 대한 전력망의 노출 증가라는 대가를 치르게 되었습니다. 본 논문에서는 비정상적인 상태로부터 전력 시스템을 보호하기 위한 가장 중요한 요소를 구성할 수 있는 변전소 보호 중계기에 대한 사이버 공격 시나리오를 고려합니다. 중계기의 작동을 방해하는 것은 전체 전력망 성능에 중대한 결과를 초래할 수 있으며, 이는 광범위한 정전을 초래할 수 있습니다. 우리는 변압기 차동 보호 릴레이의 비정상적 행동을 탐지하기 위해 기계 학습의 잠재력을 활용하여 변전소 사이버 보안을 강화하는 방법을 조사합니다. 제안된 방법은 사이버 공격을 탐지하기 위해 변전소 전류 변압기(CT)에서 얻은 운영 기술(OT) 데이터를 분석합니다. OPAL-RT HYPERSIM을 사용한 전력 시스템 시뮬레이션을 통해 훈련 데이터 세트를 생성하고, 사이버 공격을 시뮬레이션하며, 제안된 기계 학습 알고리즘의 사이버 보안 강화 능력을 평가합니다.