Hızlı Fourier Dönüşümü ve Yapay Sinir Ağına Dayalı Güç Kalitesi Olaylarının Özellik Çıkarımı ve Sınıflandırılması/Feature Extraction and Classification of Power Quality Events Based on Fast Fourier Transformation and Artificial Neural Network
Yazarlar (2)
Dr. Öğr. Üyesi Ezgi GÜNEY Sinop Üniversitesi, Türkiye
Çağrı Kocaman
Türkiye
Türkiye
| Makale Türü |
Özgün Makale
(SSCI, AHCI, SCI, SCI-Exp dergilerinde yayınlanan tam makale)
|
||
| Dergi Adı | Black Sea Journal of Engineering and Science (Q3) | ||
| Dergi ISSN | 1996-1073 Dergi Bilgileri (2020) | ||
| Dergi Tarandığı Indeksler | TR DİZİN | ||
| Makale Dili | İngilizce | Basım Tarihi | 01-2020 |
| Cilt / Sayı / Sayfa | – / 1 / 14–21 | DOI | 10.34248/bsengineering.817238 |
| Makale Linki | http://dx.doi.org/10.34248/bsengineering.817238 | ||
| UAK Araştırma Alanları |
Yapay Zeka
|
||
| Özet |
| This paper presents an effective method for detection and classification of Power Quality Events (PQE), based on Fast Fourier Transformation (FFT) for event identification and Artificial Neural Network (ANN) technique for classifying of these events. Firstly, synthetic data such as pure sine as a reference, voltage sag, voltage swell, flicker, tran... |
| Anahtar Kelimeler |
BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları
| Atıf Sayıları | |
| Google Scholar | 3 |