Transformer 모델을 통한

스마트 그리드에서의

이상치 탐지

북일고등학교

김대원, 손민형, 정규현

abstract

본 연구는 스마트 그리드에서 발생할 수 있는 이상 상황을 조기에 탐지하고, 미래의 이상치를 예측하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 최근 시계열 분석 분야에서 뛰어난 성능을 보이는 Transformer 모델을 활용하였다. 데이터셋으로는 프랑스 가정의 전력 소비를 분 단위로 기록한 실제 시계열 데이터를 사용하였으며, 이를 60분 단위의 윈도우로 분할하고, 전체 유효 전력 소비량을 기준으로 이상치를 정의하여 라벨링하였다. 이후 Transformer 기반의 예측 모델을 구현하고, 예측값과 실제값 간의 오차를 바탕으로 이상치를 탐지하였다. 실험 결과, Transformer 모델은 기존 이상치 탐지 기법보다 높은 정확도와 재현율을 보였으며, 시계열 패턴을 효과적으로 학습하여 미래의 이상 상황을 사전에 예측할 수 있음을 확인하였다. 이러한 과정을 통틀어서, 본 연구는 전력 시스템의 안정성과 에너지 관리 효율성을 높이는 데 기여할 수 있는 이상치 예측 기반 모델의 가능성을 제시한다고 할 수 있다.

목차

1. 서론

1.1. 탐구 주제 및 선정 배경

1.2. 탐구 목적 및 필요성

2. 본론

2.1. 이론적 배경

2.1.1. 스마트 그리드의 개념 및 구성 요소

2.1.2. “이상치”의 정의 및 탐지 필요성

2.1.3. Transformer 모델의 구조 및 작동 원리

2.2. 탐구 방법 및 과정

2.2.1. 데이터 수집 및 전처리

2.2.2. Transformer 모델 구현

2.2.3. 학습 및 검증

2.2.4. 이상치 탐지

2.3. 결과 분석

2.3.1. 모델 성능 지표

2.3.2. 기존 기법과의 성능 비교

2.3.3. 이상치 탐지 방법

3. 결론 및 제언

3.1. 탐구 결과 요약

3.2. 기대효과

3.3. 향후 연구 방향 및 개선점

4. 참고문헌

Ⅰ		서론

1.1 탐구 주제 선정 배경

오늘날의 전력 시스템은 기존의 중앙집중식 전력망에서 벗어나, 스마트 그리드로 새롭게 변화하고 있다. 스마트 그리드는 전력망에 정보통신기술을 통합하여 실시간으로 전력의 생산, 소비, 저장, 분배를 최적화하고, 이를 통해 에너지 효율을 극대화할 수 있다.

이러한 상황에서 이상치 탐지 기술이 중요해졌다. 이상치 탐지는 시스템에 예상치 못한 이상 징후나 패턴을 초기에 탐지하여 시스템의 안정성을 확보하고 보안 강화를 돕는 핵심 기술이다. 하지만 스마트 그리드에서 발생하는 데이터는 시계열 데이터로 다변량적이고, 수많은 변수 간의 상호작용이 존재하는  특징을 가지고 있어 기존의 전통적인 방법으로는 효과적인 이상치 탐지가 어려운 상황이다.

그러나 최근 딥러닝 분야에서 주목받고 있는 Transformer 모델은 시계열 데이터에서 발생하는 복잡한 패턴을 잘 학습하고, 중요한 특성을 추출할 수 있는 장점이 있기에, 이 주제를 선택하게 되었다.

1.2 탐구 목적 및 필요성

이 탐구의 목적은 Transformer 모델을 활용하여 스마트 그리드에서의 이상치를 정확하게 탐지하는 방법을 활용하는 것이다. 스마트 그리드 시스템에서 발생하는 이상치는 단순히 물리적인 문제만을 포함하는 것이 아니라, 데이터 손상, 해킹 시도 등 다양한 형태로 나타날 수 있다.

현재 많은 이상치 탐지 기법들이 존재하지만, 기존 머신러닝 모델들은 시계열 데이터의 복잡한 패턴을 충분히 포착하지 못하는 한계가 있다. Transformer 모델은 병렬 처리의 강점을 통해 이런 시계열 데이터에서 중요한 패턴을 더 잘 학습할 수 있다. Transformer 모델은 데이터의 시점 간 관계를 모두 반영하고, 긴 시간의 데이터도 효과적으로 처리할 수 있는 능력을 갖추고 있기 때문에 스마트 그리드 환경에서 발생할 수 있는 다양한 이상치를 탐지하는 데 필요하다.

Ⅱ		본론

2.1. 이론적 배경

2.1.1. 스마트 그리드의 개념 및 구성 요소

스마트 그리드란 전기생산부터 소비까지의 전과정을 실시간으로 모니터링하고 자동으로 제어할 수 있는 지능형 전력 시스템이다. 줄여 말하자면, 기존 전력망에 ICT기술인 정보 통신기술을 결합하는 것이다. ICT기술은 정보와 통신을 결합한 기술로 정보를 처리하고 전달하는 모든 기술을 말한다. 예를 들어 인터넷, 와이파이, 클라우드, AI 등이 있다. 그래서 스마트 그리드에 ICT를 결합하면 스마트 그리드는 기존 전력망과 다르게 제어방식이 쌍방향( 가끔 공급된 전기가 발전량과 소비량이 딱 맞지 않으면 기존 전력망과 다르게 발전소에서 소비자로만 가는 단방향이 아니라 남은 전기를 다시 발전소로 보낼 수 있다) 이고 정보처리를 실시간으로 데이터를 분석해 자동제어 할 수 있다. 또 당연하게 기존 전력망보다 에너지의 효율성이 굉장히 높고, 에너지를 절약할 수 있다.

스마트 그리드의 구성요소는 크게 스마트 미터, 분산형 전원, 통신 인프라, 에너지 저장 시스템, 자동화된 배전 시스템이 있다.

첫번째로 스마트 미터는 전기 사용량을 실시간으로, 아주 정확하게 측정하고, 그 정보를 자동으로 전력회사에 전송할 수 있는 장치이다. 스마트 미터는 소비자가 지금 얼마나 전기를 쓰고 있는지 1분 단위, 10초 단위로 측정 가능하다. 이를 통해 전에는 사람이 직접 가서 검침하였지만, 이제는 전력회사가 소비지들의 전기 사용량을 실시간으로 파악할 수 있어, 소비자가 자신의 전기 사용량과 요금을 더 정확히 알 수 있다.

두번째로 분산형 전원은 기존의 대형 발전소처럼 중앙에서 전기를 생산하는 방식이 아니라, 여러 곳에 흩어져 있는 작은 발전 설비들이 전기를 생산하는 시스템이다. 예를 들어 태양광 발전기나 소규모 수력 발전소가 있다.

세번째로 통신 인프라는 스마트그리드 안의 여러 장치들이 서로 실시간으로 정보를 주고받을 수 있게 연결해주는 데이터 통신망이다. 이것의 대표적인 예시는 많이 알려져 있듯이 무선통신망인 5G나 LTE가 있다.

네번째로 에너지 저장 시스템은 전기를 저장했다가 필요할 때 다시 꺼내 쓸 수 있는 전기저장고 같은 장치이다. 아까 위에서 언급한 쌍방향의 특성은 공급된 전기의 발전량과 소비량이 딱 맞지 않으면 전기가 남아 다시 전력회사로 가기도 하지만 에너지 저장 시스템에 저장되어 남은 전기를 밤이나 정전 같은 때 꺼내 쓸 수 있다. 보통 피크 시간대에 에너지 저장 시스템이 자동으로 전기를 방출해준다.

마지막으로 자동화된 배전 시스템은 전기를 소비자에게 안정적이고 효율적으로 공급하기 위해 전력 흐름을 자동으로 감지하고 조절하는 시스템이다. 과거 배전 시스템과 비교를 해보자면, 과거 배전 시스템은 사람이 직접 점검하고 조작해야 하지만, 지금은 센서와 컴퓨터 실시간으로 제어를 해준다. 또 과거에는 문제를 사고가 나야 알 수 있었지만, 현재는 이상 징후를 실시간으로 감지할 수 있다.

이 다섯 가지 요소는 상호 연계되어 전기의 생산, 저장, 소비, 분재 전과정을 실시간으로 감지하고 조절하며, 이를 통해 전력의 안정성, 효율성, 유연성을 크게 향상시킨다.

2.1.2. “이상치”의 정의 및 탐지 필요성

이상치는 데이터 집합 내에서 다른 데이터들과 비교했을 때 통계적으로나 패턴상 현저하게 다르거나 예외적인 값을 의미한다. 즉, 일반적인 경향성이나 분포에서 벗어난 비정상적인 데이터 포인트이다. 본 탐구에서는 이상치를 전체 데이터 중 상위 1%에 해당하는 높은 소비량 구간으로 정의하였다.

스마트 그리드에서 이상치 탐지 기술의 필요성은 매우 크다. 예를 들어 전력 사용량이 갑자기 비정상적으로 급증하거나 급감하는 경우 이상치 탐지 기술로 오류를 발견해, 기기 오작동인지 불법 전력 사용인지 등을 빠르게 발견할 수 있다. 이상치를 제때 탐지하지 못하면 정상적인 전력 공급에 문제가 생기고, 대규모 정전으로 이어질 수 있다. 이러한 이상치 데이터를 누적하면 수요 예측을 할 수 있고, 전력 과잉 생산이나 부족을 예방할 수 있다. 또한 이상치를 잘 처리함으로써 전력 생산, 공급, 저장 계획을 효율적으로 수립할 수 있다.

2.1.3. Transformer 모델의 구조 및 작동 원리

Transformer은 2017년 논문 『Attention Is All You Need』에서 처음 제안된 자연어 처리 모델로, 기존 seq2seq 모델의 한계를 극복하고자 어텐션 메커니즘만을 사용한 것이 특징이다. 기존 LSTM 기반 모델은 입력 문장을 고정된 크기의 컨텍스트 벡터로 압축해 정보를 전달했는데, 이는 긴 문장에서 정보 손실과 병목 현상을 유발했다. 트랜스포머는 이런 문제를 해결하기 위해 각 단어 간의 연관성을 계산하는 Self-Attention을 활용하여, 입력 문장의 모든 단어를 동시에 고려해 문맥을 반영하고, 이 때문에 문장의 순서를 알 수 있도록 Position Encoding 또한 도입하였다.

트랜스포머는 인코더와 디코더 구조로 이루어져 있다. 인코더는 입력 문장의 단어 임베딩에 위치 정보를 더하고, Multi-Head Attention을 통해 각 단어 간 관계를 병렬로 학습한다. 디코더는 인코더 출력을 바탕으로 다음 단어를 예측하며, 마찬가지로 두 번의 어텐션 과정을 거친다. Transformer 모델은 CNN이나 RNN 없이도 병렬 처리가 가능하여 학습 속도와 성능이 뛰어나며, 기계 번역 외에도 요약, 질의응답 등 다양한 NLP 작업에 적용되어 우수한 결과를 보이고 있다.

이러한 트랜스포머 모델의 구조는 자연어 처리 분야뿐 아니라, 시계열 데이터를 다루는 스마트 그리드의 이상치 탐지에서도 매우 유의미한 이점을 제공한다. 스마트 그리드는 센서, 전력 계측기, 제어 장치 등이 생성하는 방대한 양의 시계열 데이터를 포함하고 있으며, 이 중에서 특정 시간대의 비정상적인 패턴, 즉 이상치를 탐지하는 것이 주요 과제이다. 기존의 순환 신경망 기반 모델들은 긴 시간 간격에 걸친 패턴을 학습하는 데 한계가 있었고, 시퀀스를 순차적으로 처리하기 때문에 학습 속도 또한 느렸다.

트랜스포머는 이러한 단점을 극복한다. Self-Attention 메커니즘을 통해 과거 데이터의 특정 시점과 현재의 시점 간 관계를 명시적으로 학습할 수 있기 때문에, 스마트 그리드 데이터에 자주 등장하는 주기성, 급격한 변화, 이상 행동의 전조 패턴 등을 효과적으로 포착할 수 있다. 또한 Multi-Head Attention을 통해 데이터를 여러 관점에서 동시에 바라보며 다양한 이상 유형에 민감하게 반응할 수 있는 구조를 제공한다.

무엇보다 중요한 것은, 트랜스포머는 입력 데이터를 순차적으로 처리하지 않고 병렬 처리하기 때문에, 수십만 개에 이르는 시계열 전력 데이터를 빠르게 학습할 수 있으며, 이상 탐지 시스템을 실시간에 가깝게 구축하는 데도 효율적이다. 이로 인해 실제 전력 시스템에서의 고장 사전 탐지, 에너지 낭비 감시, 보안 위협 감지 등 다양한 분야에서 강력한 이상 탐지 도구로 활용될 수 있다.

따라서 트랜스포머 모델은 단순히 자연어 처리 모델을 넘어, 복잡하고 대규모의 시계열 데이터를 다루는 스마트 그리드 환경에서 정확도, 속도, 확장성이라는 측면에서 기존 모델 대비 뛰어난 성능을 발휘할 수 있는 중요한 분석 도구라 할 수 있다.

2.2. 탐구 방법 및 과정

2.2.1. 데이터 수집 및 전처리

본 탐구에서는 스마트 그리드에서의 이상치 탐지를 위한 시계열 데이터를 확보하기 위해, UC Irvine Machine Learning Repository에서 제공하는 “Individual household electric power consumption” 데이터셋을 활용하였다. 이 데이터셋은 2006년 12월부터 약 4년간 프랑스 가정의 전력 소비 데이터를 1분 간격으로 기록한 것으로, 총 207만 개 이상의 시계열 레코드를 포함하고 있다. 주요 수집 항목으로는 전체 전력 소비량, 무효 전력, 전압, 전류 및 세부 구역별 전력 소비량이 있으며, 이는 스마트 그리드에서의 이상 탐지 및 예측 모델링에 필요한 다양한 물리량을 포괄하고 있다. 시계열적 특성과 다양한 전력 관련 지표를 포함한 이 데이터셋은 Transformer 기반의 이상치 탐지 및 예측 모델을 학습시키기에 충분한 정보와 패턴을 제공한다는 점에서 본 연구의 목적에 적합하다고 판단하였다.

데이터의 양이 방대하여 첫 30일 동안의 데이터만 사용하였으며, 데이터 전처리 과정에서는 보간 처리 없이, 시계열 모델 학습을 위한 핵심 단계인 윈도우 분할과 라벨링 작업에 집중하였다. 전체 전력 소비 데이터를 시간 순으로 정렬한 후, 일정 시간 간격의 시계열 데이터를 모델에 입력할 수 있도록 60분 단위의 윈도우로 분할하였으며, 각 윈도우는 전체 유효 전력 소비량, 전압, 전체 전류 등 총 7개의 전력 관련 특성값으로 구성된다.

이후 이상치 라벨링을 위해 전체 유효 전력 소비량을 기준으로 통계적 기준선을 설정하였으며, 각 윈도우 내에 이와 같은 이상 값이 하나라도 포함되어 있을 경우 해당 윈도우에 이상치 라벨(1) 을, 그렇지 않은 경우 정상 라벨(0) 을 부여하였다. 결측치가 포함된 데이터 또한 별도로 제거하거나 보간하지 않고 그대로 유지하였으며, 이는 실제 현장의 불완전한 데이터를 반영하기 위함이다.

이 과정을 통해 생성된 입력 시퀀스와 이진 라벨은 후속 단계에서 Transformer 모델의 학습 및 이상치 탐지 성능 평가에 활용하였다.

2.2.3. Transformer 모델 구현 및 학습

2.2.3.1. 데이터 전처리 단계

(a) 입력값과 정답값 분리하기(11행 ~ 12행)

10행에서는 데이터프레임에서 label 열(이상치 여부)을 제거하여 입력값 x만 추출한다. 즉, 60분 동안의 시계열 전력 소비 특성 420개로 구성된 데이터가 되는 것이다. 11행에서는 이상치 여부만 추출하여 정답값 y로 저장한다.

(b) 입력 데이터 복원하기(13행)

입력 데이터를 시계열 구조인 (60,7)로 복원하였다.

(c) 데이터 분할하기

전체 데이터의 80%를 학습용, 20%를 검증용으로 나눈다.

2.2.3.2. Transformer 모델 구현

(a) 모델 정의 함수(21행)

함수를 선언하고, 시계열 길이, 특성 수, 임베딩 차원, 어텐션 헤드 수, 피드포워드 차원 등의 하이퍼파라미터를 인자로 받는다.

(b) Attention 구조(26행 ~ 28행)

시계열 데이터 안에서 어떤 시간이 중요한지 스스로 판단할 수 있게 해준다.

(c) 피드포워드 신경망(30행 ~ 32행)

Attention으로 얻은 정보를 한 번 더 복잡하게 계산해서 의미 있는 정보를 뽑아내는 과정이다.

2.2.3.3. 모델 학습

모델을 학습시킨다. Epoch 수는 10회이며, 배치 사이즈는 64이다. 검증용 데이터도 함께 사용한다.

2.2.3.4. 성능 평가 출력

예측값을 0.5 기준으로 이진 분류 결과(0 또는 1)로 바꾸고, 정밀도, 재현율, F1-score, 정확도 등의 모델 성능 평가 결과를 출력한다.

출력값은 아래와 같다.
정상 데이터를 의미하는 클래스 0에 대해서는 정밀도 0.99, 재현율 1.00, F1-score 1.00으로 나타나, 대부분의 정상 데이터를 정확히 예측하였음을 확인할 수 있었다. 이상치를 의미하는 클래스 1의 경우에도 정밀도 0.99, 재현율 0.94, F1-score 0.96을 기록하여, 이상치 탐지 성능이 전반적으로 우수한 것으로 평가되었다. 전체 정확도는 0.99로, 전체 샘플 중 약 99%를 정확하게 분류하였으며, macro 평균 F1-score는 0.98, weighted 평균 F1-score는 0.99로 나타났다. 특히 이상치 클래스의 재현율이 높은 점은, 모델이 실제 이상 상황을 놓치지 않고 탐지할 수 있는 가능성을 시사하며, 이상치 탐지 목적에 적합한 모델임을 의미한다. 이러한 결과는 Transformer 기반 모델이 스마트 그리드 전력 소비 데이터에서 이상치를 효과적으로 탐지하는 데 적합함을 보여준다.

Ⅲ		결론 및 제언

3.1. 탐구 결과 요약

본 연구는 스마트 그리드 시스템 내에서 발생할 수 있는 이상 상황을 조기에 탐지하고 예측하기 위한 방법으로, Transformer 기반 시계열 예측 모델을 설계하고 이를 실제 전력 소비 데이터에 적용하여 검증하는 것을 목표로 하였다. 기존 이상치 탐지 방식은 복잡한 시계열 구조나 장기적인 상관관계를 충분히 반영하지 못해, 탐지 정확도나 실시간 반응성 측면에서 한계가 있었다.

이를 해결하기 위해 본 연구에서는 프랑스 가정의 분 단위 전력 소비 데이터를 바탕으로 60분 단위 윈도우를 구성하고, 소비량 상위 1%를 기준으로 이상치를 정의하여 라벨링하였다. Transformer 모델을 활용하여 미래 소비 패턴을 예측하고, 예측값과 실제값의 차이를 기반으로 이상 여부를 판단하는 방식으로 이상치 탐지를 수행하였다.

실험 결과, 모델은 전체 데이터에서 99% 이상의 분류 정확도를 보였으며, 특히 이상치 데이터에 대해서도 재현율 0.94, F1-score 0.96으로 높은 성능을 달성하였다. 이는 Transformer 모델이 단순 예측을 넘어 비정상적인 소비 패턴을 조기에 인지하고 효과적으로 대응할 수 있는 가능성을 보여주는 결과로 평가할 수 있다.

또한, Self-Attention 메커니즘을 기반으로 하는 구조 덕분에 장기적인 시계열 의존성을 잘 학습할 수 있었으며, 병렬 처리 기반으로 모델 학습과 예측 속도에서도 이점을 보였다. 이는 향후 실시간 이상 탐지 시스템 구현에도 적합한 기반이 될 수 있음을 의미한다.

3.2. 기대효과

본 연구에서 제안한 Transformer 기반 이상치 탐지 기법은 스마트 그리드 환경에서 다양한 측면에서 중요한 긍정적 효과를 기대할 수 있다. 우선, 이상치 탐지를 통해 전력 소비량의 급격한 변화, 장비 고장, 데이터 손실 등 비정상적 상황을 조기에 발견할 수 있어, 대규모 정전이나 시스템 장애와 같은 심각한 문제를 사전에 예방하는 데 크게 기여할 수 있다. 이러한 조기 경보 기능은 스마트 그리드 운영의 안정성을 획기적으로 향상시키는 핵심 요소가 될 것이다. 더불어, 이상 패턴의 조기 식별은 에너지 효율성 향상 및 비용 절감으로도 직결된다. 불필요한 전력 생산이나 과도한 저장을 줄임으로써 자원 낭비를 최소화하고, 이를 통해 전체 전력 운영 비용을 크게 낮출 수 있다. 이는 곧 경제적 이익과 함께 친환경 에너지 관리에도 긍정적 영향을 미칠 것으로 판단된다. 추가로, Transformer 모델의 병렬 연산 구조는 대용량 데이터를 빠르게 처리할 수 있는 장점이 있어, 실시간 이상치 탐지 및 자동 경보 시스템 구축에 매우 적합하다. 이를 통해 스마트 그리드 내 실시간 모니터링 및 제어 체계의 구현 가능성이 높아지며, 전력 공급의 신뢰성과 응답 속도가 크게 개선될 전망이다. 마지막으로, 본 기술은 단순히 물리적 이상 현상뿐 아니라, 사이버 공격이나 데이터 위·변조 등 보안 위협 탐지에도 활용될 수 있다. 따라서 스마트 그리드의 전반적인 보안성을 강화하는 데에도 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.

3.3. 향후 연구 방향 및 개선점

앞서 언급한 기대효과에도 불구하고, 본 연구에는 몇 가지 개선해야 할 부분과 추가적으로 탐구할 필요가 있는 영역이 존재한다. 우선, 본 연구에서는 단일 변수인 전력 소비량을 중심으로 이상치를 탐지하였으나, 전압, 전류, 무효 전력 등 여러 전력 관련 변수를 통합 분석하는 다변량 이상 탐지 연구로의 확장이 필요하다. 이를 통해 보다 복합적이고 미세한 이상 신호를 효과적으로 감지할 수 있을 것이다. 또한, 전력 소비 패턴은 시간대, 요일, 계절, 날씨, 사회적 이벤트 등 다양한 외부 요인의 영향을 받는 만큼, 이러한 맥락 정보를 모델 입력에 포함시켜 예측 정확도를 높이고 이상 탐지 결과에 대한 해석력을 강화하는 방향도 중요하다. 더불어, 본 연구에서 적용한 기본 Transformer 구조 외에도, 최근 시계열 데이터 분석에 특화된 다양한 Transformer 변형 모델 ,예를 들어, Informer, Autoformer, FEDformer 등을 비교·검증하여 가장 효율적이고 정확한 모델 구조를 선정하는 작업이 필요하다. 나아가, 실제 스마트 그리드 환경에 모델을 적용해 실시간 데이터 수집부터 처리, 이상 탐지, 알림에 이르는 전 과정을 구현하는 실증 실험이 요구된다. 이를 통해 제안 기법의 현장 적용 가능성과 실효성을 객관적으로 검증할 수 있을 것이다. 또한, 이상치 탐지 결과에 대해 단순한 ‘이상’ 여부 판단을 넘어서, 원인을 설명할 수 있는 설명 가능한 AI 기법의 도입도 고려되어야 한다. SHAP, LIME 등과 같은 방법론을 활용하여 이상 현상의 근본 원인을 분석하고, 사용자에게 직관적으로 이해 가능한 정보를 제공함으로써 실무 적용성을 높일 수 있다. 마지막으로, 실제 운영 환경에서 빈번히 발생하는 노이즈 및 결측치 문제에 대한 보다 정교한 처리 방안도 마련해야 한다. 결측치 보간이나 이상치 복원 기법을 접목시켜 모델의 견고성을 강화함으로써, 다양한 환경에서도 안정적이고 신뢰성 높은 이상 탐지 성능을 유지할 수 있도록 해야 할 것이다.

Ⅳ		참고 문헌

1. 박대영, 소한웅. (2023-10-20). 스마트그리드 빅데이터 거래에 관한 제도적 기초 연구. 대한전기학회 학술대회 논문집, 서울.

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