Fault diagnosis for distribution networks using enhanced support vector machine classifier with classical multidimensional scaling
المؤلفون المشاركون
المصدر
العدد
المجلد 13، العدد 3 (30 سبتمبر/أيلول 2017)، ص ص. 415-428، 14ص.
الناشر
تاريخ النشر
2017-09-30
دولة النشر
الجزائر
عدد الصفحات
14
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
In this paper, a new fault diagnosis techniques based on time domain reflectometry (TDR) method with pseudo-random binary sequence (PRBS) stimulus and support vector machine (SVM) classifier has been investigated to recognize the different types of fault in the radial distribution feeders.
This novel technique has considered the amplitude of reflected signals and the peaks of cross-correlation (CCR) between the reflected and incident wave for generating fault current dataset for SVM.
Furthermore, this multi-layer enhanced SVM classifier is combined with classical multidimensional scaling (CMDS) feature extraction algorithm and kernel parameter optimization to increase training speed and improve overall classification accuracy.
The proposed technique has been tested on a radial distribution feeder to identify ten different types of fault considering 12 input features generated by using Simulink software and MATLAB Toolbox.
The success rate of SVM classifier is over 95 % which demonstrates the effectiveness and the high accuracy of proposed method.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Cho, Ming-Yuan& Thom, Hoang Thi. 2017. Fault diagnosis for distribution networks using enhanced support vector machine classifier with classical multidimensional scaling. Journal of Electrical Systems،Vol. 13, no. 3, pp.415-428.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-785539
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Cho, Ming-Yuan& Thom, Hoang Thi. Fault diagnosis for distribution networks using enhanced support vector machine classifier with classical multidimensional scaling. Journal of Electrical Systems Vol. 13, no. 3 (2017), pp.415-428.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-785539
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Cho, Ming-Yuan& Thom, Hoang Thi. Fault diagnosis for distribution networks using enhanced support vector machine classifier with classical multidimensional scaling. Journal of Electrical Systems. 2017. Vol. 13, no. 3, pp.415-428.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-785539
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 427-428
رقم السجل
BIM-785539
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر