Öz: Elektrik güç sisteminde kalite kavramı giderek artan bir öneme sahiptir. Güç kalitesi bozulmaları (GKB), bir güç sisteminin akım, gerilim ve frekansında meydana gelen bozulmaları kapsar. GKB içinde, kısa süreli RMS değişimleri ile süreksiz olaylar en yüksek orana sahiptir. Bu bozulmaların doğru tespit edilmesi önemlidir. Bu çalışmada matematiksel olarak modellenen kısa süreli RMS değişimleri ve süreksiz olaylar Rastgele Orman (RO) sınıflandırıcısı ile sınıflandırılmıştır. Öznitelik vektörü Ayrık Dalgacık Dönüşümü (ADD) ile oluşturulmuştur. ADD katsayılarının enerji, kayıklık ve basıklık değerlerinden oluşturulan öznitelik vektörü RO sınıflandırıcısına uygulanmıştır. ADD'nin sınıflandırma başarımına etkisi farklı ayrışım seviyeleri ile analiz edilmiştir. Güç sistemlerinde farklı seviyelerde var olan gürültünün sınıflandırma başarımına etkisi de analiz edilmiştir. RO sınıflandırıcısının farklı ADD seviyelerinde ve farklı gürültü düzeylerinde performansı değerlendirilmiştir. Gürültü içeren bozulmalarda doğruluk, 50 dB gürültü içeren olaylarda %99,8 oranında, 40 dB gürültü içeren olaylarda %99,4 oranında, 30 dB gürültü içeren olaylarda da %98,5 oranında elde edilmiştir. Gürültü düzeyinin 50 dB, 40 dB ve 30 dB olarak birlikte değerlendirildiği bozulmalarda doğruluk oranı %99,6 olarak elde edilmiştir. Sonuçlar kısa vadeli RMS değişimlerinin ve süreksiz olayların RO sınıflandırıcı ile yüksek doğruluk oranıyla ile sınıflandırıldığını göstermektedir.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.