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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 대한전기학회 Journal of Electrical Engineering & Technology Journal of Electrical Engineering & Technology Vol.11 No.2
- 발행연도
- 2016.3
- 수록면
- 309 - 319 (11page)
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This paper presents a new recognition and classification method for power quality (PQ) disturbances on the basis of pattern linguistic values. This method solves the difficulty of recognizing disturbances rapidly and accurately by using fuzzy logic. This method uses classification disturbance patterns to define the linguistic values of fuzzy input variables and used the input variables of corresponding disturbance pattern to set membership functions. This method also sets the fuzzy rules by analyzing the distribution regularities of the input variable values. One characteristic of this method is that the linguistic values of fuzzy input variables and the setting of membership functions are not only related to the input variables but also to the character of classification disturbance and the classification results. Furthermore, the number of fuzzy rules is equal to the number of disturbance patterns. By using this method for disturbance classification, the membership function and design of fuzzy rules are directly related to the objective of classification, thus effectively reducing the complexity of the design process and yielding accurate classification results. The classification results of the simulation and measured data verify the feasibility and effectiveness of this method.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Classification Approach based on Pattern Linguistic Values
3. Feature Extraction
4. Fuzzy Inference System
5. Results and Discussion
6. Conclusion
References
참고문헌 (25)
참고문헌 신청
[학술지(정기간행물)] - F. Z. Zhao / 2007 / Voltage sag disturbance detection based on short-time Fourier transform / Proceedings of the CSEE 27 (10) : 28 ~ 34
[학술지(정기간행물)] - T. X. Zhu / 2004 / Wavelet-based fuzzy reasoning approach to PQ disturbance recognition / IEEE Trans. Power Deliv 19 (4) : 1928 ~ 1935
[학술지(정기간행물)] - R. G. Stockwell / 1996 / Localization of the complex spectrum : the S-transform / IEEE Transactions on Signal Processing 44 (4) : 998 ~ 1001
[학술지(정기간행물)] - M. S. Manikandan / 2015 / Detection and classification of power quality disturbances using sparse signal decomposition on hybrid dictionaries / IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement 64 (1) : 594 ~ 605
[학술지(정기간행물)] - S. Kalyani / 2011 / Classification and assessment of power system security using multiclass SVM / IEEE Trans. Syst. Man and Cybernetics Part C-Applications and Reviews 41 (5) : 753 ~ 758
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