अमूर्त

CLASSIFICATION OF POWER QUALITY DISTURBANCES USING WAVELET TRANSFORM AND S-TRANSFORM BASED ARTIFICIAL NEURAL NETWORK

P. Sai revathi , G.V. Marutheswar

This paper presents features that characterize power quality disturbances from recorded voltage and current signals using wavelet transformation and S-transform analysis. The disturbance of interest includes sag, swell, transient and harmonics. A 25kv distribution network has been simulated using matlab software. The feature extraction has been done using wavelet transformation and S-transform, the coefficients are collected and given to the neural network for the best classification. The S-transform based classification shows better performance in detecting, localizing and classifying compared to the wavelet transform based Back Propagation Algorithm.

अस्वीकृति: इस सारांश का अनुवाद कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपकरणों का उपयोग करके किया गया है और इसे अभी तक समीक्षा या सत्यापित नहीं किया गया है।

जर्नल हाइलाइट्स

अंकीय संकेत प्रक्रिया अतुल्यकालिक संकलन अधोचालकसंचालन अनुकूली संकेत संकेत अलग नेटवर्किंग आर्टिफ़िशियल क्लिनिक और इलेक्ट्रिकल में इलेक्ट्रिक ड्राइवर और उत्पाद इलेक्ट्रॉनिक सामग्री इलेक्ट्रॉनिक्स में आर्टिफिशियल ब्यूरो उपग्रह संचार एपीसैन निदान एवं संवेदन प्रणाली नियंत्रण सिद्धांत और सिद्धांत पावर इलेक्ट्रॉनिक कन्वर्टर्स का विश्लेषण बायो इलेक्ट्रॉनिक्स बिजली की गुणवत्ता और आपूर्ति की लागत के आर्थिक मूल्यांकन बेसिक इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग भार एवं विद्युत पावर प्लांट की विद्युत एवं औषधि उपयोगिताएँ विद्युतचुंबकीय क्षणिक कार्यक्रम (ईएमआई) विद्युतीकरण

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