該算法可以幫助檢測和減少電網故障

許多人認為，電網正在老化，負擔過重并且出現了比以往更多的故障。這些中斷中的任何一個都可能輕易導致長時間的斷電甚至損壞設備。

賓漢姆頓大學的研究人員已經證明，奇異頻譜分析(SSA)算法可能是幫助當局遠程檢測和定位電網故障的最佳工具。

“從理論上講，SSA算法是準確，快速檢測的最佳方法。但是，它并未在實際的工程應用中采用。我們對電網領域的新應用進行了改進和改進，” Yu Chen說，賓漢姆頓大學電氣與計算機工程副教授，并與楊澤坤，周寧和Aleksey Polunchenko共同撰寫了該論文。

從發電機，通過電線，通過燈泡，然后再返回，電路中不會出現任何中斷，或者沒有任何作用。多個完整電路(一個網格)即使一根電線掉線也能保持電流流動。

該冗余提供了穩定性，但是很復雜并且充滿了脆弱點。除了簡單的樹枝在暴風雨中打斷電線外，黑客還可以闖入并改變巧妙地流動的方式，這可能對基礎設施造成連鎖反應，并可能帶來災難性的影響。

當前，網格內異常的時間和位置由眾所周知的公式來確定，例如事件開始時間(EST)算法，該算法計算不同地理位置上功率變化的不同到達時間。即使差異非常小，它們也足以確定變更的位置。

Binghamton團隊使用由Power System Tool箱生成的仿真數據來證明，SSA算法在根據發電機或輸電線路問題查找電網變化方面更快，更可靠。SSA甚至可以用來預測將來的問題點。

“在目前階段，該算法只能檢測和定位問題，無法預測未來的問題，”周說。“它為下一步奠定了堅實的基礎：預測。能夠迅速發現電網中的細微變化，我們的方法有可能通過包含電力系統模型來預測未來的問題。”

盡管SSA的有效性得到了證實，但仍需要進行微調，包括采用更多方法來收集問題的精確地理位置，進行更多仿真測試和收集真實數據以“驗證算法并對其進行優化以應對更現實的情況”。

論文“基于奇異頻譜分析的電網中擾動開始時間的快速在線檢測”已于2016年12月在2015年電氣與電子工程師協會全球通信會議(IEEE GLOBECOM)以及應邀在研究生院舉行的技術研討會上發表2016年3月8日，2016年信息安全教育和研究(GERIS)。