Key points are not available for this paper at this time.
في هذه الورقة، تم تنفيذ نموذج أولي لمصنف الشبكة العصبية القائم على المويجات للتعرف على اضطرابات جودة الطاقة واختباره تحت أحداث عابرة متنوعة. تم دمج تقنية التحويل المويجي المتقطع (DWT) مع نموذج الشبكة العصبية الاحتمالية (PNN) لبناء المصنف. أولاً، تم استخدام تقنية التحليل متعدد الدقة لـ DWT ونظرية بارسفال لاستخراج ميزات توزيع الطاقة للإشارة المشوهة على مستويات دقة مختلفة. بعد ذلك، تقوم PNN بتصنيف هذه الميزات المستخرجة لتحديد نوع الاضطراب وفقًا لمدة الاضطراب وميزات الطاقة. نظرًا لأن المنهجية المقترحة يمكن أن تقلل من كمية كبيرة من ميزات الإشارة المشوهة دون فقدان خاصيتها الأصلية، فإنها تتطلب مساحة ذاكرة أقل ووقت حسابي أقل. تظهر أحداث عابرة متنوعة تم اختبارها، مثل الانقطاع اللحظي، وتبديل المكثفات، وهبوط/ارتفاع الجهد، والتشويه التوافقي، والتومض، أن المصنف يمكنه الكشف وتصنيف أنواع مختلفة من اضطرابات الطاقة بكفاءة.
درس ز.ل. غاينغ (الجمعة) هذا السؤال.