KISA SÜRELİ GÜÇ KALİTESİ BOZULMALARININ DALGACIK ANALİZİ VE RASTGELE ORMAN YÖNTEMİ İLE SINIFLANDIRILMASI
| Autor: | Abdurrahman Ünsal, Mustafa Ercire |
|---|---|
| Jazyk: | English<br />Turkish |
| Rok vydání: | 2021 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | Uludağ University Journal of The Faculty of Engineering, Vol 26, Iss 3, Pp 903-920 (2021) |
| Druh dokumentu: | article |
| ISSN: | 2148-4147 2148-4155 |
| DOI: | 10.17482/uumfd.976342 |
| Popis: | Elektrik güç sisteminde kalite kavramı giderek artan bir öneme sahiptir. Güç kalitesi bozulmaları (GKB), bir güç sisteminin akım, gerilim ve frekansında meydana gelen bozulmaları kapsar. GKB içinde, kısa süreli RMS değişimleri ile süreksiz olaylar en yüksek orana sahiptir. Bu bozulmaların doğru tespit edilmesi önemlidir. Bu çalışmada matematiksel olarak modellenen kısa süreli RMS değişimleri ve süreksiz olaylar Rastgele Orman (RO) sınıflandırıcısı ile sınıflandırılmıştır. Öznitelik vektörü Ayrık Dalgacık Dönüşümü (ADD) ile oluşturulmuştur. ADD katsayılarının enerji, kayıklık ve basıklık değerlerinden oluşturulan öznitelik vektörü RO sınıflandırıcısına uygulanmıştır. ADD’nin sınıflandırma başarımına etkisi farklı ayrışım seviyeleri ile analiz edilmiştir. Güç sistemlerinde farklı seviyelerde var olan gürültünün sınıflandırma başarımına etkisi de analiz edilmiştir. RO sınıflandırıcısının farklı ADD seviyelerinde ve farklı gürültü düzeylerinde performansı değerlendirilmiştir. Gürültü içeren bozulmalarda doğruluk, 50 dB gürültü içeren olaylarda %99,8 oranında, 40 dB gürültü içeren olaylarda %99,4 oranında, 30 dB gürültü içeren olaylarda da %98,5 oranında elde edilmiştir. Gürültü düzeyinin 50 dB, 40 dB ve 30 dB olarak birlikte değerlendirildiği bozulmalarda doğruluk oranı %99,6 olarak elde edilmiştir. Sonuçlar kısa vadeli RMS değişimlerinin ve süreksiz olayların RO sınıflandırıcı ile yüksek doğruluk oranıyla ile sınıflandırıldığını göstermektedir. |
| Databáze: | Directory of Open Access Journals |
| Externí odkaz: |
|