Please use this identifier to cite or link to this item: http://www.repository.rmutt.ac.th/xmlui/handle/123456789/2272
Title: การจำแนกปัญหาคุณภาพไฟฟ้าโดยใช้การแปลงเวฟเล็ตและโครงข่ายประสาทเทียม
Other Titles: Power quality problems classification using wavelet transorm and artificial neural networks
Authors: ชาญณรงค์ หนูอินทร์
Keywords: การใช้พลังงานไฟฟ้า
นิวรีลเน็ตเวิร์ด(คอมพิวเตอร์)
Issue Date: 2555
Publisher: มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลธัญบุรี. คณะวิศวกรรมศาสตร์. สาขาวิชาวิศวกรรมไฟฟ้า
Abstract: คุณภาพไฟฟ้าเป็นความมั่นคงการจ่ายไฟฟ้า ในสภาวะปกติ ต้องไม่ทำให้อุปกรณ์ไฟฟ้ามีการทำงานผิดพลาด อายุการใช้งานสั้นลง หรือเกิดการเสียหายจนไม่สามารถใช้งานได้อีก เนื่องจากในปัจจุบันมีการใช้อุปกรณ์ไฟฟ้าที่มีเทคโนโลยีสูงขึ้น มีความไวในการตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลง แรงดัน กระแส และความถี่ ซึ่งปัญหาดังกล่าวจะต้องได้รับการแก้ไขและป้องกันได้ วิทยานิพนธ์นี้ได้นำเสนอขั้นตอนการค้นหาและระบุตำแหน่งช่วงเวลาที่เกิดปัญหาคุณภาพไฟฟ้า ประกอบด้วยสัญญาณแรงดัน กระแส และความถี่ รวม 12 รูปแบบ มาพิจารณาเพื่อหาช่วงเวลาจุดเริ่มต้นและจุดสิ้นสุดของสัญญาณที่เกิดความผิดพร่อง และการสกัดจุดเด่นในแต่ละดับความละเอียดเพื่อการจัดจำแนกปัญหาคุณภาพไฟฟ้า โดยใช้วิธีการแปลงเวฟเล็ตแบบเต็มหน่วย ชนิด db4 ที่อาศัยเทคนิคของการแยกรายละเอียดสัญญาณหลายระดับ ทำให้สามารถพิจารณาผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงของสัญญาณเฉพาะช่วงได้อย่างสะดวกและรวดเร็ว และการจำแนกปัญหาคุณภาพไฟฟ้าโดยใช้โครงข่ายประสาทเทียมแบบสองชั้นใช้วิธีการเรียนรู้แบบแพร่กระจายย้อนกลับ ทำการจำลองในโปรแกรม MATLAB ผลที่ได้จากการนำเสนอ คือ การค้นหาและระบุตำแหน่ง ผลจากการทดสอบได้ค่าความคลาดเคลื่อนในการค้นหาเมื่อมีการเปลี่ยนแปลงของสัญญาณร้อยละ 0.015625 และผลการจำแนกปัญหาคุณภาพไฟฟ้ามีความถูกต้องร้อยละ 100 โดยไม่ได้พิจารณาคุณภาพไฟฟ้าในระบบ 3 เฟส อิมพัลส์ชั่วครู่ อินเตอร์ฮาร์มอนิกส์ คลื่นรอยบาก สัญญาณรบกวน และแรงดันกระเพื่อม ดังนั้นหากทำการค้นหาและระบุตำแหน่ง และจำแนกปัญหาคุณภาพไฟฟ้าได้ สามารถหาวิธีการแก้ไขหรือป้องกันที่เหมาะสมเพื่อลดความเสียหายอันเกิดจากปัญหาคุณภาพไฟฟ้าแต่ละชนิดได้
URI: http://www.repository.rmutt.ac.th/dspace/handle/123456789/2272
Appears in Collections:วิทยานิพนธ์ (Thesis - EN)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
144747.pdfPower quality problems classification using wavelet transform and artificial neural networks7.74 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.