Power Quality Disturbance Classification Based on Compressed Sensing and Deep Convolution Neural Networks

نویسندگان
چکیده

برای دانلود رایگان متن کامل این مقاله و بیش از 32 میلیون مقاله دیگر ابتدا ثبت نام کنید

اگر عضو سایت هستید لطفا وارد حساب کاربری خود شوید

منابع مشابه

application of upfc based on svpwm for power quality improvement

در سالهای اخیر،اختلالات کیفیت توان مهمترین موضوع می باشد که محققان زیادی را برای پیدا کردن راه حلی برای حل آن علاقه مند ساخته است.امروزه کیفیت توان در سیستم قدرت برای مراکز صنعتی،تجاری وکاربردهای بیمارستانی مسئله مهمی می باشد.مشکل ولتاژمثل شرایط افت ولتاژواضافه جریان ناشی از اتصال کوتاه مدار یا وقوع خطا در سیستم بیشتر مورد توجه می باشد. برای مطالعه افت ولتاژ واضافه جریان،محققان زیادی کار کرده ...

15 صفحه اول

Earliest Diabetic Retinopathy Classification Using Deep Convolution Neural Networks

Expanding need about finding a diabetic retinopathy Similarly as soonest might stop dream misfortune to the prolonged diabetes tolerant In spite of endured youngs. Seriousness of the diabetic retinopathy illness may be measured In light of microaneurysms, exudates detections and it evaluations Similarly as Non-proliferative(NPDR) alternately Proliferative diabetic retinopathy patient(PDR). An r...

متن کامل

Deep Sensing: Cooperative Spectrum Sensing Based on Convolutional Neural Networks

In this paper, we investigate cooperative spectrum sensing (CSS) in a cognitive radio network (CRN) where multiple secondary users (SUs) cooperate in order to detect a primary user (PU) which possibly occupies multiple bands simultaneously. Deep sensing, which constitutes the first CSS framework based on a convolutional neural network (CNN), is proposed. In deep sensing, instead of the explicit...

متن کامل

Power Quality Disturbance Classification Based on IGWT-SNHMM

By using the optimum-interval interpolation estimation, in this paper, a new composite model which is based on the improved second generation wavelet transform and second order nonhomogeneous Hidden Markov Model(ISGWT-SNHMM) is proposed and applied in the power quality disturbance classification. By adopting the interpolating scheme and the optimum-interval interpolation estimation, the predict...

متن کامل

Power quality disturbance classification using Hilbert transform and RBF networks

This paper presents the application of Hilbert transform and artificial neural network (ANN) for power quality (PQ) disturbance classification. The input features of the ANN are extracted from the envelope of the disturbance signals by applying Hilbert transform (HT). The features obtained from the Hilbert transform are distinct, understandable and immune to noise. These features after normaliz...

متن کامل

ذخیره در منابع من


  با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید

ژورنال

عنوان ژورنال: IEEE Access

سال: 2019

ISSN: 2169-3536

DOI: 10.1109/access.2019.2922367