การจัดการพลังงานสำหรับสถานีไฟฟ้าย่อยของการไฟฟ้าฝ่ายผลิตแห่งประเทศไทย บนพื้นฐานของโครงข่ายประสาทเทียม การจัดการพลังงานสำหรับสถานีไฟฟ้าย่อยของการไฟฟ้าฝ่ายผลิตแห่งประเทศไทย บนพื้นฐานของโครงข่ายประสาทเทียม
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
งานวิจัยนี้นำเสนอการแก้ปัญหาความไม่สม่ำเสมอของแรงดันไฟฟ้าในสถานีไฟฟ้าโดยใช้วิธีการเทคนิคโครงข่ายประสาทเทียม มีวัตถุประสงค์เพื่อทำให้ค่าระดับแรงดันไฟฟ้ามีความเสถียรเพิ่มมากขึ้น โดยการสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ อนึ่งหลังจากได้แบบจำลองแล้วเปรียบเทียบผลการศึกษาวิจัย พบว่าค่าทางไฟฟ้าที่ได้จากวิธีการโครงข่ายประสาทเทียมกับค่าทางไฟฟ้าเดิมนั้น มีส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานลดลงจาก 2.4503 เหลือ 0.7559 หรือลดลง 69.15 % และ ความแปรปรวนลดลงจาก 6.0041 เหลือ 0.5714 หรือลดลง 90.48 % ดังนั้นวิธีการโครงข่ายประสาทเทียมจึงมีประสิทธิภาพสามารถทำให้ค่าแรงดันไฟฟ้ามีความเสถียรเพิ่มมากขึ้น
Article Details
ลิขสิทธิ์เป็นของวารสารวิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยศรีนครินทรวิโรฒ
เอกสารอ้างอิง
Mercier, Cherkaoui, & Oudalov, “Optimizing a battery energy storage system for frequency control application in an isolated power system.”, IEEE transactions on Power Systems, 24 (3), pp. 1469-1477, 2009
Handbook for Power System Control Center, Electricity Generating Authority of Thailand in Northern Region, 2017, pp. 71
M. Malekabadi, M. Haghparast and F. Nasiri, “Air Condition’s PID Controller Fine-Tuning Using Artificial Neural Networks and Genetic Algorithms”, Molecular Diversity Preservation International (MDPI), 2018
D. Sui and Z. Jiao, “Application of Neural Network in Optimization of PID Controller”, Metallurgical and Mining Industry (MMI), No. 7, 2015
R. Rattanawaorahirunkul, J. Seekuka, S. Supannarach and P. Kutchomsri, “Optimal PID Controller design for Automatic Voltage Regulator Systems”, Journal of Information Science and Technology 4 (1), pp. 21-26, 2013
D. Jetpipattanapong and R. Tanapattanadol, “A Comparative Impact Study of the Changing Number of Outputs in Artificial Neuron Network on Yom River Tide Forecasting, Phrae Province”, Journal of Environmental Management, Volume 6, No. 2 , Jul-Dec 2010
A. Zribi, M. Chtourou, M. Djemel, “A New PID Neural Network Controller Design for Nonlinear Processes”, Journal of Circuits, Systems and Computers, Vol. 27, No. 04, 2018
M. Hemmatinezhad, A. G. Zahedi. S. Shafiee, “Prediction the success of Nation in Asian Games using neural network”, Sport SPA Vol. 8, Issue 1, pp. 33-42, 2011
G. W. Irwin, K. Warwick and K. J. Hunt (1995)., “Neural Network Applications in Control”, European Journal of Engineering Education, 21(2), p. 216, 2010
L. Wuttisittikulkij, “MATLAB Books for Electrical Engineering Applications”, Chulalongkorn University Press, 2010.
S. Srikasem, M. Songchaikul, S. Srisuphaprida, “MATLAB book for solving engineering problems”, Rangsit University Press, 2nd edition, 1999.
S. Supharat, Handbook of Water Forecasting by Artificial Neural Networks, Irrigation Development Institute, 2001.
N. Somchaiwong, Control System Book 2, Khrongchang Publisher, 2009.
N. Umdee, Thesis, Optimization of activity based costing based on artificial neural network, Naresuan University, 2015.
