Purpose. The most common methods to design a multiclass classification consist to determine a set of binary classifiers and to combine them. In this paper support vector machine with Error-Correcting Output Codes (ECOC-SVM) classifier is proposed to classify and characterize the power quality disturbances such as harmonic distortion, voltage sag, and voltage swell include wind farms generator in power transmission systems. Firstly three phases unbalanced load flow analysis is executed to calculate difference electric network characteristics, levels of voltage, active and reactive power. After, discrete wavelet transform is combined with the probabilistic ECOC-SVM model to construct the classifier. Finally, the ECOC-SVM classifies and identifies the disturbance type according to the energy deviation of the discrete wavelet transform. The proposed method gives satisfactory accuracy with 99.2% compared with well known methods and shows that each power quality disturbances has specific deviations from the pure sinusoidal waveform, this is good at recognizing and specifies the type of disturbance generated from the wind power generator. References 22, tables 8, figures 9. Key words: unbalanced load flow, wavelet transform (WT), support vector machines (SVM), power quality disturbance, wavelet energy. ECOC-SVM для построения классификатора. Наконец, ECOC-SVM классифицирует и идентифицирует тип возмущения в соответствии с отклонением энергии дискретного вейвлет-преобразования. Предложенный метод дает удовлетворительную точность 99,2% по сравнению с хорошо известными методами и показывает, что каждое нарушение качества электроэнергии имеет определенные отклонения от чисто синусоидальной формы волны, что способствует распознаванию и определению типа возмущения, генерируемого ветровым генератором. Библ. 22, табл. 8, рис. 9. Ключевые слова: несбалансированный поток нагрузки, вейвлет-преобразование (WT), машины опорных векторов (SVM), нарушение качества электроэнергии, энергия вейвлета.
Цель. Наиболее распространенные методы построения мультиклассовой классификации заключаются в определении набора двоичных классификаторов и их объединении. В данной статье предложена машина опорных векторов с классификатором выходных кодов исправления ошибок (ECOC-SVM) с целью классифицировать и характеризовать такие нарушения качества электроэнергии, как гармонические искажения, падение напряжения и скачок напряжения, включая генератор ветровых электростанций в системах передачи электроэнергии. Сначала выполняется анализ потока несимметричной нагрузки трех фаз для расчета разностных характеристик электрической сети, уровней напряжения, активной и реактивной мощности. После этого дискретное вейвлетпреобразование объединяется с вероятностной модельюHow to cite this article: Rahmani A., Slimani L., Bouktir T. Unbalanced load flow with hybrid wavelet transform and support vector machine based error-correcting output codes for power quality disturbances classification including wind energy.