Affiliation:
1. GAZİ ÜNİVERSİTESİ, MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ
2. BOLU ABANT İZZET BAYSAL ÜNİVERSİTESİ, MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ
3. GAZİ ÜNİVERSİTESİ, MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ, ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ
Abstract
Bu çalışmada, güç kalitesi bozulmalarının sınıflandırmasında önemli bir role sahip olan özellik seçme aşaması için iki farklı optimizasyon algoritması kullanılmıştır. Çalışmanın birinci kısmında, sınıflandırma sürecinin başlaması için güç kalitesi olaylarını içeren sinyaller üretilmiştir. Özellik çıkarma için Ayrık Dalgacık Dönüşümü (DWT) kullanılmıştır. Özellik çıkarma işleminden sonra elde edilen veri seti, normalize edilerek ve logaritması alınarak iki farklı veri seti elde edilmiştir Özellik seçme işlemi için Denge Optimizasyon Algoritması (EO) ve Salp Sürü Optimizasyon Algoritması (SSA) olarak isimlendirilen metasezgisel tabanlı optimizasyon algoritmaları özellik seçme algoritmaları olarak kullanılmıştır. Sınıflandırma için K En Yakın Komşu Algoritması (KNN) tercih edilmiştir. En yüksek sınıflandırma doğruluk oranı, özellik seçme algoritması olarak EO ve veri seti olarak logaritmik veri setinin kullanıldığı durumda, %96.05 olarak elde edilmiştir. En kötü sınıflandırma doğruluk oranı ise özellik seçme algoritmasının SSA olduğu ve normalize veri setinin kullanıldığı durumda, % 90.62 olarak elde edilmiştir. Çalışmanın ikinci kısmında ise, birinci kısımda en çok seçilen özellikleri tespit etmek için histogram grafiği oluşturulmuştur. En çok seçilen sekiz özellik ile sınıflandırma işlemi tekrarlanmıştır. Histogram grafiği kullanılarak yapılan sınıflandırmanın en iyi sonucu % 95.8 ve en kötü sonucu % 93.83 olarak gözlenmiştir.
Publisher
Uluslararasi Muhendislik Arastirma ve Gelistirme Dergisi