prindi

Improved fault classification and localization in power transmission networks using vae-generated synthetic data and machine learning algorithms

autor
Khan, Muhammad Amir
Asad, Bilal
Vaimann, Toomas
Kallaste, Ants
Pomarnacki, Raimondas
Hyunh, Van Khang
vastutusandmed
Muhammad Amir Khan, Bilal Asad, Toomas Vaimann, Ants Kallaste, Raimondas Pomarnacki, Van Khang Hyunh
allikas
Machines
ajakirja erinumber
Machine Learning and Artificial Intelligence in Machinery Condition Monitoring
kirjastus/väljaandja
MDPI
ajakirja aastakäik number kuu
vol. 11, 10
ilmumisaasta
2023
leheküljed
art. 963
leitav
https://doi.org/10.3390/machines11100963
märksõna
elektrisüsteemid
tehisõpe
elektriliinid
rikked
kvaliteet
lühis
võtmesõna
electrical power systems
support vector machines
random forest
machine learning
wavelet transform
transmission lines fault
electrical power quality
short circuit
classification of faults
localization of faults
decision trees
ensemble learning
k-nearest neighbors
ISSN
2075-1702
Open Access
Open Access
teaduspublikatsioon
teaduspublikatsioon
klassifikaator
1.1
TTÜ struktuuriüksus
elektroenergeetika ja mehhatroonika instituut
keel
inglise
Uurimisrühm
Elektrimasinate uurimisrühm
Khan, M. A., Asad, B., Vaimann, T., Kallaste, A., Pomarnacki, R., Hyunh, V. K. Improved fault classification and localization in power transmission networks using vae-generated synthetic data and machine learning algorithms // Machines (2023) vol. 11, 10, art. 963. https://doi.org/10.3390/machines11100963