Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
 Görüntüleme 25
 İndirme 1
Fault Identification, Classification, and Location on Transmission Lines Using Combined Machine Learning Methods
2022
Dergi:  
International Journal of Engineering and Technology Innovation
Yazar:  
Özet:

Abstract This study develops a hybrid method to identify, classify, and locate electrical faults on transmission lines based on Machine Learning (ML) methods. Firstly, Wavelet Transform (WT) technique is applied to extract features from the current or voltage signals. The extracted signals are decomposed into eleven coefficients. These coefficients are calculated to the energy level, and the data of teen fault types are converted to the RGB image. Secondly, GoogLeNet model is applied to classify the fault, and Convolutional Neural Network (CNN) method is proposed to locate the fault. The proposed method is tested on the four-bus power system with the 220 kV transmission line via time-domain simulation using Matlab software. The conditions of the fault resistance random values and the pre-fault load changes are considered. The simulation results show that the proposed method has high accuracy and fast processing time, and is a useful tool for analyzing the system stability in the field of electricity.

Anahtar Kelimeler:

Atıf Yapanlar
Bilgi: Bu yayına herhangi bir atıf yapılmamıştır.
Benzer Makaleler










International Journal of Engineering and Technology Innovation

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 295
Atıf : 81
2023 Impact/Etki : 0.083
International Journal of Engineering and Technology Innovation