Power Disturbance Classifier Using Wavelet-Based Neural Network

Jaeho Choi; Hongkyun Kim; Jinmok Lee; Gyo-Bum Chung

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자료유형: 학술저널

저자정보: Jaeho Choi Hongkyun Kim Jinmok Lee Gyo-Bum Chung

저널정보: 전력전자학회 JOURNAL OF POWER ELECTRONICS JOURNAL OF POWER ELECTRONICS Vol.6 No.4

발행연도: 2006.10

수록면: 307 - 314 (8page)

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This paper presents a wavelet and neural network based technology for the monitoring and classification of various types of power quality (PQ) disturbances. Simultaneous and automatic detection and classification of PQ transients, is recommended, however these processes have not been thoroughly investigated so far. In this paper, the hardware and software of a power quality data acquisition system (PQDAS) is described. In this system, an auto-classifying system combines the properties of the wavelet transform with the advantages of a neural network. Additionally, to improve recognition rate, extraction technology is considered.

#Power quality #Wavelet-based neural network #Power disturbance classifier

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[학술지(정기간행물)] - / 1998 / Power Quality Disturbance Detection and Classification Using Wavelets and Artificial Neural Networks 1 : 14 ~ 16

[학술지(정기간행물)] - / 2000 / Wavelet-based Intelligent System for Monitoring Non-Stationary Disturbances : 84 ~ 89

[학술지(정기간행물)] - / 2000 / Power System Transient Modeling and Classification : 184 ~ 189

[학술지(정기간행물)] - / 2002 / Automated Feature Extraction from Power System Transients using Wavelet Transform 4 : 1994 ~ 1998

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