비선형 측정 기반 희소 복원과 전력망 이상 데이터 탐지
본 논문은 전력망 상태 추정에서 발생하는 비선형 측정과 악성 데이터(버드 데이터)를 동시에 처리하기 위한 희소 복원 알고리즘을 제안한다. 선형 경우에는 거의 유클리드 성질(almost Euclidean property)을 이용해 ℓ₁‑ℓ₂ 혼합 볼록 프로그램의 복원 오차 상한을 새롭게 도출하고, “mesh 탈출” 정리를 통해 해당 상수의 최적값을 구한다. 비선형 경우에는 측정을 국소적으로 선형화한 뒤 반복적인 ℓ₁‑ℓ₂ 최적화를 수행하며, 수렴…
저자: Weiyu Xu, Meng Wang, Jianfeng Cai
본 연구는 전력망 상태 추정에서 발생하는 비선형 측정과 악성 데이터(버드 데이터)를 동시에 처리하기 위한 새로운 희소 복원 프레임워크를 제시한다. 전통적인 전력망 상태 추정은 y = h(x) + v 형태의 비선형 방정식으로 모델링되며, 여기서 h(x)는 전압·위상 등의 상태 변수에 대한 비선형 측정 함수, v는 가우시안 잡음, e는 센서 고장이나 사이버 공격 등에 의해 발생하는 희소한 큰 오류를 의미한다. 이러한 상황에서 기존의 최소제곱(LS) 방법은 큰 오류에 매우 민감해 정확한 상태 추정이 어려워진다.
논문은 먼저 h(x)가 선형인 경우, 즉 y = Hx + e + v 로 가정하고 문제를 정형화한다. H∈ℝ^{n×m} (m
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