การวิเคราะห์ความสามารถที่สังเกตได้ในการประมาณค่าสถานะสำหรับระบบไฟฟ้าด้วยขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรม
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
บทความนี้นำเสนอการวิเคราะห์ความสามารถที่สังเกตได้ในการประมาณค่าสถานะของเครื่องมือวัดสำหรับระบบไฟฟ้าด้วยขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรม โดยการนำการประมาณค่าสถานะมาใช้แก้ไขปัญหาข้อมูลที่ขาดหายไปในการวัดของเครื่องมือวัดและปัญหาการติดตั้งเครื่องมือวัดในทุกบัส เป้าหมายหลักคือการหาค่าจำนวนให้ได้น้อยที่สุดและตำแหน่งการติดตั้งที่เหมาะสมที่สุดของเครื่องมือวัดสำหรับระบบไฟฟ้า นอกจากการศึกษาการประมาณค่าสถานะของเครื่องมือวัดด้วยวิธีเชิงพันธุกรรม ในการหาจำนวนและตำแหน่งการติดตั้งของเครื่องมือวัดในระบบไฟฟ้าแล้ว ยังได้มีการศึกษาการวิเคราะห์ความสามารถที่สังเกตได้ เพื่อนำมาใช้ในการหาตัวแปรที่ส่งผลต่อสมการเครื่องมือวัด โดยศึกษาบนพื้นฐานระบบมาตรฐาน IEEE 14 บัสแทนระบบไฟฟ้า จากการศึกษาบนพื้นฐานระบบมาตรฐาน IEEE 14 บัส ผลการทดสอบพบว่าการจำลองการติดตั้งเครื่องมือวัดในระบบไฟฟ้า ที่มีจำนวนเครื่องมือวัดทั้งหมด 122 ตัว เมื่อทำการติดตั้งเครื่องมือวัดด้วยวิธีเชิงพันธุกรรม ทำให้สามารถลดจำนวนของเครื่องมือวัดลงเหลือ 56 ตัว และเมื่อทำการวิเคราะห์เฉพาะเครื่องมือวัดอัตโนมัติ AMR ในระบบไฟฟ้าที่มีจำนวนทั้งหมด 42 ตัว โดยใช้วิธีเชิงพันธุกรรม ผลที่ได้พบว่าสามารถลดจำนวนของเครื่องมือวัดอัตโนมัติเหลือ 13 ตัว และระบบการวัดไฟฟ้าก็ยังสามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ
Article Details
บทความ ข้อมูล เนื้อหา รูปภาพ ฯลฯ ที่ได้รับการตีพิมพ์ในวารสารแนวหน้าวิจัยนวัตกรรมทางวิศวกรรม ถือเป็นลิขสิทธิ์ของวารสารฯ เท่านั้น ไม่อนุญาติให้บุคคลหรือหน่วยงานใดคัดลอกเนื้อหาทั้งหมดหรือส่วนหนึ่งส่วนใดไปเผยแพร่เพื่อกระทำการใด ๆ ที่ไม่ถูกต้องตามหลักจริยธรรม
เอกสารอ้างอิง
Molina-Moreno I, Medina-Rios A, CisnerosMagania R, Anaya-Lara O. A methodology for transient state estimation based on numerical derivatives optimal monitoring and filtered measurements. IEEE Transactions on Power Delivery. 2017 9 Aug. 33(4):1-8.
Abur A. Observability and dynamic state estimation. Proceeding of IEEE Power and Energy Society General Meeting; 2015 July. p.1-5.
Kongjeen Y, Inrawong P, Buayai K, Kerdchuen T. Key cutting algorithm application to measurement placement for power system state estimation. energy Procedia. 2013. 34:142-47.
Kumar A, Das B. Genetic algorithm-based meter placement for static estimation of harmonic sources. IEEE Transactionson Power Delivery. 2005 May. 20(2): 1088-96.
Kerdchuen T, Ongsakul W, Boonchaim P. Improving of measurement system for state estimation. EECON30: Proceeding of Electrical Engineering Conference.2007 Oct 25-26. Felix Riverkwai, Kanchanaburi. p. 1-4. (in Thai)
D'Antona G, Muscas C, Sulis S. State estimation for the localization of harmonic sources in electric distribution systems. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement. 2009 June. 58(5): 1462-70.
Asprou M, Kyriakides E, Albu M. The effect of variable weights in a WLS state. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement. 2014 June. 63(6):1484- 95.
Ghiocel S G, Chow J H, Stefopoulos G,Fardanesh B, Maragal D, Bertagnolli D B. Phasor measurement based state estimation for synchro phasor data quality improvement and power transfer interface monitoring. IEEE Transactions on Power System. 2014 March. 29(2): 881-8.
Qin J. A new optimization algorithms and Its application key cutting algorithms. GSIS2009: Proceeding of 2009 IEEE International Conference on Gray Systems and Intelligent Services. 2009 Nov 10-12. Nanjing, China. p. 1-6.
