Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Ứng dụng nhận dạng mẫu cho phân loại nhiễu loạn trong hệ thống điện
Tóm tắt
Bài báo này trình bày một kỹ thuật phân loại nhiễu loạn tự động trực tuyến. Kỹ thuật này dựa trên phân tích đa phân giải wavelet và các kỹ thuật nhận dạng mẫu. Biến đổi đa phân giải wavelet được giới thiệu như một công cụ mạnh mẽ cho việc trích xuất đặc trưng nhằm phân loại các nhiễu loạn khác nhau. Khoảng cách Euclid tối thiểu, k láng giềng gần nhất và bộ phân loại mạng nơ-ron được sử dụng để đánh giá hiệu quả của các đặc trưng đã được trích xuất.
Từ khóa
#Pattern recognition #Power systems #Multiresolution analysis #Signal resolution #Power quality #Wavelet analysis #Data mining #Monitoring #Power system analysis computing #Wavelet transformsTài liệu tham khảo
10.1109/61.489367
10.1109/61.637001
10.1109/61.714415
10.1109/61.736728
magnago, 1997, fault location using traveling waves and wavelet transform, Proc North Amer Power Symp, 332
10.1109/61.584412
10.1109/59.544681
10.1109/59.544682
gaouda, 1997, application of wavelet analysis for monitoring dynamic performance in industrial plants, Proc North Amer Power Symp
burrus, 1997, Introduction to wavelets and Wavelet transform
10.1109/28.502175
heydt, 1994, Electric power quality in stars in a circle
10.1109/61.796242
10.1109/67.648490
10.1109/61.489353
10.1109/ICHQP.1998.759894
dugan, 1996, Electric Power Systems Quality
douglas, 1993, solving problems of power quality, EPRI J, 18, 6
10.1109/59.544681
10.1016/0031-3203(91)90140-Z
weiss, 1991, Computer Systems That Learn
10.1016/0031-3203(92)90028-H