Robustness and Generalization of Machine Learning and Deep Learning Models for Power Quality Disturbance Classification
DOI:
https://doi.org/10.61799/2216-0388.2373Keywords:
Power quality, power quality disturbances, machine learning, deep learning, cross-domain generalization, robustness, AWGNAbstract
Automatic power quality disturbance classification is commonly evaluated under in-domain conditions, which may overestimate performance when data distributions or noise conditions change. This study evaluated the robustness and generalization capability of machine learning and deep learning models for the classification of eight power quality disturbance classes. Three data domains—SEED-PQD, PQD-16c, and a synthetic dataset—were harmonized to a common representation of one cycle, 64 samples, and a 3.2 kHz sampling rate. Support vector machines (SVM), Random Forest, XGBoost, 1D-CNN, and CNN-LSTM were compared using Macro-F1, balanced accuracy, MCC, cross-domain generalization, and degradation under additive white Gaussian noise from 30 to 0 dB. Deep learning models achieved in-domain Macro-F1 values above 0.98 on SEED and the synthetic domain when sufficient training data were available, although they showed high sensitivity to training-set size and noise. SVM achieved the highest average cross-domain Macro-F1 (0.6407) and the highest robustness AUC (0.4328) and retention AUC (0.5039). The Friedman test confirmed significant differences among models under noise (p<0.001; W=0.5265), whereas no statistically significant global differences were detected for cross-domain generalization (p=0.1257). The results show that high in-domain performance does not guarantee generalization or robustness and highlight the need to jointly evaluate classification performance, domain transfer, and noise tolerance before selecting models for real-world power quality applications.
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