Using Artificial Neural Networks for Designing of Electrical System for Buildings
Article Sidebar
Main Article Content
Abstract
This paper proposes a novel technique for designing the electrical system of buildings using an Artificial Neural Network (ANN). The ANN is employed as a classifier for searching the data of the required electrical equipments in the data base which can help in saving time for estimating budget and planning for the electrical system installation. The data that obtained from the calculation according to the Electrical Installation Standard of Thailand are used as ANN training and testing sets. The data for an apartment as follows: types of the apartment, the apartment area (20-100 m2), air-condition system, electrical system (1 or 3 phase) are used as inputs of the ANN. The size of meter, circuit breaker, dimension of phase conductors, grounding conductors, metal conduits and the length of conductors are employed as output of the ANN. The satisfactory results were provided with a short time consuming although it was used by a new designer.
Article Details
The manuscript, information, content, picture and so forth which were published on Journal of Engineering, RMUTT has been a copyright of this journal only. There is not allow anyone or any organize to duplicate all content or some document for unethical publication.
References
เรื่องรัดน์ ประเสริฐไทย, 254. การวางแผนการถ่ายโหลดและสายปื้อนสำหรับอาคารชุดโดยโปรแกรมคอมพิวเตอร์ (อคารชุดประเภทอาคารดำนักงานหรือประเภทที่อยู่อาศัย) วิทยานิพนธ์ วิศวกรรพยาสุตรมหาบัณฑิต สาขาวิชาวิศวกรรมไฟฟ้า มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้ำธนบุรี.
ลือชัย ทองนิล, 2541. การออกแบบและติดตั้งระบบไฟฟ้ามาตรฐาน. พิมพ์ครั้งที่ 2, กรุงเทพๆ: ส่งเสริมเทคโนโลยี (ไทย-ญี่ปุ่น).
วิศวกรรมสถานเห่งประเทศไทยในพระบรมราชูปถัมภ์ 2550. มาตรฐานการติดตั้งทางไฟฟ้าสำหรับประเทศไทย. พิมพ์ครั้งที่ 4, กรุงเทพฯ: วิศวกรรมสถานเห่งประเทศไทยในพระบรมราชูปถัมภ์
ประสิทธิ์ พิทยพัฒน์, 2548. การออกเบบระบบไฟฟ้า(Electrical System Design). พิมพ์ครั้งที่ 2กรุงเทพฯ: บริษัท เอ็มเอนด์ดี จำกัด.
ภูริสัณห์ ลักขษร, 2548. การทำนายการจ่ายโหลดอย่างประหยัดโดยวิธีโครงข่ายประสาทเทียมวิทยานิพนธ์ วิศวกรรมศาสตรมหาบัณฑิตสาขาวิชาวิศวกรรมไฟฟ้. สถาบันเทคโนโลยีพระจอมกล้ำเจ้าคุณทหารลาดกระบัง.
เตถัตรชัย สานติสุขรัตน์, 2548 การประเมินความเชื่อถือได้ของระบบผลิตกำลังไฟฟ้าโดยการใช้โครงข่ายประสาทเทียม. วิทยานิพนธ์วิศวกรรมศาสตรมหาบัณฑิต สาขาวิชาวิศวกรรมไฟฟ้า. สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้ำเจ้าคุณทหารลาดกระบัง.
De Souza, A.N.; da Silva, I.N.; de Souza, C.F.L.N,;Zago, M.G. 2002. "Using Artificial Neural Networks for Identification of Electrical Losses in Transformers during The Manufacturing Phase," Neural Networks IJCNN '02.Proceedings of the 2002 International Joint Conference. 2, 5(May): 1346-1350.
วิชัย แซ่ลี่ และ ฉัตรชัย ศุภพิทักษ์สกุล, 2551. "การประมาณค่าความสูญเสียทางไฟฟ้าในหม้อเเปลงไฟฟ้า3เฟสโดยการใช้โครงข่ายประสาทเทียม,"การประชุมวิชาการทางวิศวกรรมไฟฟ้า ครั้งที่ 31 (EECON81). รอเยลฮิลส์ กอล์ฟรีสอร์ทเอนด์ สปา จังหวัดนครนายก.
I. A. Basheer and M. Hajmeer. 2000." Artificial neural networks: fundamentals, computing, design,and application," Journal of Microbiological Methods. 43: 3-31.
M. T. Hagan, H.B. Demuth and M. Beale, 1996. Neural Network Design. Boston: PWS Publishing Company.
Neural Network Toolbox, 1998. User's Guide, The Mathworks Inc.
M. T. Hagan, 1994." Training Feedforward Networks with Marquardt Algorithm," IEEE Trans. On Neural Networks. 6:989-993.