• Türkçe
    • English
  • Türkçe 
    • Türkçe
    • English
  • Giriş
Öğe Göster 
  •   DSpace@Amasya
  • Araştırma Çıktıları | TR-Dizin | WoS | Scopus | PubMed
  • WoS İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
  • Öğe Göster
  •   DSpace@Amasya
  • Araştırma Çıktıları | TR-Dizin | WoS | Scopus | PubMed
  • WoS İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
  • Öğe Göster
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Automatic Detection of Power Quality Disturbance Using Convolutional Neural Network Structure with Gated Recurrent Unit

Erişim

info:eu-repo/semantics/openAccess

Tarih

2021

Yazar

Yigit, Enes
Ozkaya, Umut
Ozturk, Saban
Singh, Dilbag
Gritli, Hassene

Üst veri

Tüm öğe kaydını göster

Özet

Power quality disturbance (PQD) is essential for devices consuming electricity and meeting today's energy trends. This study contains an effective artificial intelligence (AI) framework for analyzing single or composite defects in power quality. A convolutional neural network (CNN) architecture, which has an output powered by a gated recurrent unit (GRU), is designed for this purpose. The proposed framework first obtains a matrix using a short-time Fourier transform (STFT) of PQD signals. This matrix contains the representation of the signal in the time and frequency domains, suitable for CNN input. Features are automatically extracted from these matrices using the proposed CNN architecture without preprocessing. These features are classified using the GRU. The performance of the proposed framework is tested using a dataset containing a total of seven single and composite defects. The amount of noise in these examples varies between 20 and 50 dB. The performance of the proposed method is higher than current state-of-the-art methods. The proposed method obtained 98.44% ACC, 98.45% SEN, 99.74% SPE, 98.45% PRE, 98.45% F1-score, 98.19% MCC, and 93.64% kappa metric. A novel power quality disturbance (PQD) system has been proposed, and its application has been represented in our study. The proposed system could be used in the industry and factory.

Cilt

2021

Bağlantı

https://doi.org/10.1155/2021/7917500
https://hdl.handle.net/20.500.12450/2435

Koleksiyonlar

  • Scopus İndeksli Yayınlar Koleksiyonu [1574]
  • WoS İndeksli Yayınlar Koleksiyonu [2182]



DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
İletişim | Geri Bildirim
Theme by 
@mire NV
 

 




| Yönerge | Rehber | İletişim |

DSpace@Amasya

by OpenAIRE
Gelişmiş Arama

sherpa/romeo

Göz at

Tüm DSpaceBölümler & KoleksiyonlarTarihe GöreYazara GöreBaşlığa GöreKonuya GöreTüre GöreBölüme GöreYayıncıya GöreKategoriye GöreDile GöreErişim ŞekliBu KoleksiyonTarihe GöreYazara GöreBaşlığa GöreKonuya GöreTüre GöreBölüme GöreYayıncıya GöreKategoriye GöreDile GöreErişim Şekli

Hesabım

GirişKayıt

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
İletişim | Geri Bildirim
Theme by 
@mire NV
 

 


|| Yönerge || Rehber || Kütüphane || Amasya Üniversitesi || OAI-PMH ||

Amasya Üniversitesi Kütüphane ve Dokümantasyon Daire Başkanlığı, Amasya, Turkey
İçerikte herhangi bir hata görürseniz, lütfen bildiriniz: openaccess@amasya.edu.tr

Creative Commons License
DSpace@Amasya by Amasya University Institutional Repository is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0 Unported License..

DSpace@Amasya: