Publication:
Stockwell Dönüşümü Tabanlı Güç Kalitesi Bozunumlarının Destek Vektör Makinası ve Yapay Sinir Ağları ile Sınıflandırılması

Simple item page
dc.contributor.authorGüney, Ezgi
dc.contributor.authorÇakmak, Ozan
dc.contributor.authorKocaman, Cagri
dc.date.accessioned2025-12-10T23:22:21Z
dc.date.issued2022
dc.departmentOndokuz Mayıs Üniversitesien_US
dc.department-tempSinop Üniversitesi,Ondokuz Mayıs Üniversitesi,Thyen_US
dc.description.abstractElektrik enerjisi hizmetlerinin kesintisiz bir biçimde tüketiciye ulaştırılması büyük önem taşımaktadır. Sistemdeki bozulmaların tespiti ve alınması gereken önlemler bu açıdan önemlidir. Elektrik sinyalindekini bozulmaların türünün belirlenmesi için çeşitli özellik çıkarım yöntemleri kullanılmaktadır. Bu çalışmada, elektrik güç sistemlerinde meydana gelen Güç Kalitesi Bozunumlarından(GKB) gerilim yükselmesi, gerilim çökmesi, harmonikli gerilim, harmonikli gerilim düşmesi, harmonikli gerilim yükselmesi, flicker ve transient ile referans sinyali olarak saf sinüs sinyallerini içeren sekiz işaret toplam on dönem sürecek şekilde TS EN 50160 standartlarına göre MATLAB ortamında oluşturulmuştur. Belirlenen GKB’na ait özellik çıkarımı için kullanılan yöntemlerden biri olan Stockwell-Dönüşümü ile frekans-genlik, zaman-genlik, geometrik ortalama ve standart sapma olmak üzere 4 çeşit özellik çıkarımı yapılmıştır. Bu özellikler üzerinden gerilim bozulmalarının tespiti yorumlanmıştır. Toplam 640 benzetim verisi Destek Vektör Makinaları (DVM) ve Yapay Sinir Ağları(YSA) ile sınıflandırıcıya sokularak sınıflandırma başarımları karşılaştırılmıştır.en_US
dc.identifier.doi10.38016/jista.996541
dc.identifier.endpage84en_US
dc.identifier.issn2651-3927
dc.identifier.issue1en_US
dc.identifier.startpage75en_US
dc.identifier.trdizinid507886
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.38016/jista.996541
dc.identifier.urihttps://search.trdizin.gov.tr/en/yayin/detay/507886/classification-of-stockwell-transform-based-power-quality-disturbance-with-support-vector-machine-and-artificial-neural-networks
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12712/35556
dc.identifier.volume5en_US
dc.language.isoenen_US
dc.relation.ispartofZeki Sistemler Teori ve Uygulamaları Dergisi (Online)en_US
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanıen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectMühendisliken_US
dc.subjectElektrik ve Elektroniken_US
dc.subjectBilgisayar Bilimlerien_US
dc.subjectYazılım Mühendisliğien_US
dc.subjectBilgisayar Bilimlerien_US
dc.subjectSibernitiken_US
dc.subjectBilgisayar Bilimlerien_US
dc.subjectBilgi Sistemlerien_US
dc.subjectBilgisayar Bilimlerien_US
dc.subjectDonanım ve Mimarien_US
dc.subjectBilgisayar Bilimlerien_US
dc.subjectTeori ve Metotlaren_US
dc.subjectBilgisayar Bilimlerien_US
dc.subjectYapay Zekaen_US
dc.titleStockwell Dönüşümü Tabanlı Güç Kalitesi Bozunumlarının Destek Vektör Makinası ve Yapay Sinir Ağları ile Sınıflandırılmasıen_US
dc.typeArticleen_US
dspace.entity.typePublication

Files

Collections

TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu