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화력발전소는 복잡하고 동적인 프로세스로 구성되어 있으며, 예상치 못한 운전 중단은 상당한 손실을 초래할 수 있어 신뢰성 있는 이상탐지가 필요하다. 본 연구에서는 급탄기의 정상 운전 시뮬레이션 모델을 개발하고, 실측 값과의 차이를 통해 이상 징후를 탐지하는 시스템을 제안한다. LSTM 기반 석탄 유량 예측 모델과 4단계 이상 탐지 로직을 구성하였으며, 실제 국내 화력발전소에서 초 단위로 수집된 실시간 운전 데이터를 활용하여 검증하였다. 운전 데이터가 정상 운전 상태에서만 수집되어 도메인 기반 가상 이상 시나리오를 생성하여 성능 평가를 수행하였다. 검증 결과, 예측 모델 성능 R2 0.9759, 이상 이진 분류 성능 F1-Score 0.9299, AUROC 0.9519로 우수한 성능을 확인하였다.