Detection and Classification of Power System Faults using Discrete Wavelet Transform and Rule Based Decision Tree

机译：基于离散小波变换和基于规则的决策树的电力系统故障检测与分类

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This research work aims to present an approach supported by discrete wavelet transform and rule based decision tree for the detection and classification of different types of power system faults. Faults under investigation include, line to ground (LG) fault, line to line (LL) fault, double line fault with involvement of ground (LLG) and three phase fault with involvement of ground (LLLG). Current captured on a bus of the test system is used for the detection of the faults. The current signal is decomposed up to three levels of decomposition for detection of faults. A fault index using the sum absolute values of detail coefficients is proposed to detect different types of faults. Detailed simulation study is performed in MATLAB/Simulink environment using an IEEE-34 node test network. It is established that proposed method effectively detects and classify power system faults.

机译：这项研究工作旨在提出一种由离散小波变换和基于规则的决策树支持的方法，用于检测和分类不同类型的电力系统故障。调查中的故障包括线对地（LG）故障，线对线（LL）故障，涉及接地的双线故障（LLG）和涉及接地的三相故障（LLLG）。测试系统的总线上捕获的电流用于检测故障。电流信号最多可分解为三个分解级别，以检测故障。提出了一种利用细节系数和的绝对值求和的故障指标，以检测不同类型的故障。使用IEEE-34节点测试网络在MATLAB / Simulink环境中进行了详细的仿真研究。建立了所提出的方法可以有效地检测和分类电力系统故障。

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来源
《2018 International Conference on Computing, Power and Communication Technologies》|2018年|142-147|共6页
会议地点 Greater Noida(IN)
作者
Akanksha Malhotra; Om Prakash Mahela; Himanshu Doraya;
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作者单位

Rajasthan College of Engineering for Women, Jaipur, India;

Indian Institute of Technology, Jodhpur, India;

Rajasthan College of Engineering for Women, Jaipur, India;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
Circuit faults; Indexes; Discrete wavelet transforms; Power system faults; Decision trees;

机译：电路故障;索引;离散小波变换;电力系统故障;决策树;;

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