정보과학회논문지 (Journal of KIISE)
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
전력 소비 데이터 스트림에서 이상 패턴 탐지 방법을 이용한 전기 계약종별 위반 탐지 |
| 영문제목(English Title) |
Detection of Power Contract Violations using an Anomaly Pattern Detection Method on Power Consumption Data Streams |
| 저자(Author) |
김태공
박정희
Tae Gong Kim
Cheong Hee Park
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 47 NO. 05 PP. 0504 ~ 0512 (2020. 05) |
한글내용
(Korean Abstract) |
계약 용도별로 금액이 다르게 적용되는 전기요금 체계로 인해 이를 악용하는 계약종별 위반으로 인한 손실이 크게 발생하고 있다. 최근에는 지능형 전력 계량 인프라의 보급 확대에 따라 스마트 계량기를 통해 실시간으로 소비자의 전기 사용 정보를 파악하는 것이 가능하게 되었으나, 계약종별 위반 발생을 탐지하는 연구는 여전히 수집한 위반 데이터의 부족으로 인한 데이터 불균형 문제를 가진다. 본 논문에서는 특정 계약종별에 대한 정상 소비자들의 사용 데이터를 이용하여 정상 사용 패턴을 모델링하고 같은 계약종별 소비자의 스마트 계량기 데이터 스트림에서 이상 패턴 탐지 방법을 적용하여 계약위반 사용을 탐지하는 방법을 제안한다. 스마트 미터기에서 수집한 300여명의 3년 7개월간 데이터를 사용한 실험에서 제안 방법은 f1값 0.83의 탐지율과 위약 발생 후 평균 6일 이내의 탐지 성능을 나타냈다. 이는 실제 계약종별 위반 탐지에서 제안 방법이 효과적으로 사용될 수 있음을 보여준다.
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영문내용
(English Abstract) |
Due to the charging system for electricity in which the amount of money charged varies depending on the purpose it is used for, as laid out by the contract between the electricity provider and the consumer, any losses caused by contract violation can be greatly increased. Recently, with the expansion of the Advanced Metering Infrastructure (AMI), it has become possible to collect the electricity usage information of consumers in real time through smart meters. However, studies into the detection of violations, including contract type violations, still have difficulties caused by data imbalances due to a lack of collected violation data. In this paper, we propose a method to detect contract type violations by modelling normal usage patterns based on normal consumers’ usage data according to specific contract type: from this base we apply an abnormal pattern detection method to the AMI smart meter data stream of consumers with a particular contract type. In an experiment simulating contract violations using power usage data of about 300 people collected from smart meters over a 3 years 7 months period, the proposed method obtained an f1 value of 0.83 and a detection delay of, on average, 6 days after violation occurred. This shows that the proposed method can be effectively used for detecting contract violation in real situations.
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| 키워드(Keyword) |
계약종별 위반
스마트 계량기
이상 패턴 탐지
지능형 전력 계량 인프라
contract type violation
smart meter
anomaly pattern detection
advanced metering infrastructure
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