Detección y Clasificación de Múltiples Perturbaciones de Calidad de Energía con Máquina de Vectores de Soporte Multiclase Basada en Ondículas

Este artículo presenta un modelo integrado para reconocer perturbaciones de calidad de energía (PQD) utilizando una novedosa máquina de vectores de soporte multiclase basada en ondículas (WMSVM). La llamada máquina de vectores de soporte (SVM) es una herramienta efectiva de clasificación. Se considera que procesa problemas de clasificación binaria. Este artículo combinó SVM lineal y el enfoque de perturbaciones versus normal para formar la SVM multiclase, que es capaz de manejar problemas de clasificación múltiple. Se probaron varios eventos de perturbación para WMSVM y la red neuronal perceptrón multicapa basada en ondículas se utilizó para comparación. Se puede observar una arquitectura de red simplificada y un tiempo de procesamiento reducido para WMSVM.