การศึกษาเปรียบเทียบวิธีการตรวจจับความผิดพร่องชนิดอิมพีแดนซ์สูง

บุศรินทร์ พันธ์กระจับ

Please use this identifier to cite or link to this item: https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/50311

Full metadata record

DC Field	Value	Language
dc.contributor.advisor	ชาญณรงค์ บาลมงคล	en_US
dc.contributor.author	บุศรินทร์ พันธ์กระจับ	en_US
dc.contributor.other	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะวิศวกรรมศาสตร์	en_US
dc.date.accessioned	2016-12-01T08:04:44Z
dc.date.available	2016-12-01T08:04:44Z
dc.date.issued	2558	en_US
dc.identifier.uri	http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/50311
dc.description	วิทยานิพนธ์ (วศ.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2558	en_US
dc.description.abstract	วิทยานิพนธ์ฉบับนี้นำเสนอการศึกษาเปรียบเทียบการตรวจจับความผิดพร่องชนิดอิมพีแดนซ์สูงด้วยวิธีโครงข่ายประสาทเทียมกับวิธีการวิเคราะห์ฮาร์มอนิก สัญญาณกระแสผิดพร่องของแต่ละเฟสจะผ่านกระบวนการการแปลงเวฟเล็ตก่อนนำมาวิเคราะห์ด้วยโครงข่ายประสาทเทียมและผ่านการแปลงฟูริเยร์อย่างเร็วก่อนนำมาวิเคราะห์องค์ประกอบฮาร์มอนิก โดยได้ศึกษาพิจารณาหากระบวนการและเกณฑ์ที่เหมาะสมของแต่ละวิธีในการตัดสินใจว่าเป็นความผิดพร่องชนิดอิมพีแดนซ์สูง การทดสอบสมรรถภาพในการตรวจจับความผิดพร่องชนิดอิมพีแดนซ์สูงจะใช้ข้อมูลเหตุการณ์ความผิดพร่องชนิดอิมพีแดนซ์สูงและข้อมูลเหตุการณ์ที่ไม่ใช่ความผิดพร่องชนิดอิมพีแดนซ์สูง ซึ่งได้จากการจำลองด้วยโปรแกรม EMTP จากเครื่องบันทึกเหตุการณ์ผิดพร่องแบบดิจิทัลที่ติดตั้งอยู่ที่สถานีไฟฟ้าและจากการทดลองจริงในภาคสนาม ผลจากการทดสอบด้วยข้อมูลจำนวนทั้งสิ้น 111 เหตุการณ์ พบว่าวิธีโครงข่ายประสาทเทียมให้ความถูกต้องในการระบุความผิดพร่องชนิดอิมพีแดนซ์สูงร้อยละ 98.2 น้อยกว่าวิธีการวิเคราะห์ฮาร์มอนิกที่ให้ความถูกต้องร้อยละ 100	en_US
dc.description.abstractalternative	This thesis presents a comparative study on high-impedance fault detection methods using Artificial Neural Network (ANN) and Harmonic Analysis (HA). The signal of fault current in each phase is processed by wavelet transform and then analyzed with ANN. On the other hand, it is processed by fast fourier transform and then analyzed with HA. The process and criteria of each method for high-impedance fault detection are proposed. The effectiveness of both methods was tested using data of high-impedance faults and non-high-impedance faults. These data were obtained from simulation with EMTP, digital fault recorders located in substations and field tests. From the total test data of 111 cases, the ANN method could detect high-impedance fault with 98.2% accuracy. The HA method performed better with 100% accuracy.	en_US
dc.language.iso	th	en_US
dc.publisher	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย	en_US
dc.relation.uri	http://doi.org/10.14457/CU.the.2015.1421	-
dc.rights	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย	en_US
dc.subject	อิมพีแดนซ์
dc.subject	นิวรัลเน็ตเวิร์ค (วิทยาการคอมพิวเตอร์)
dc.subject	การวิเคราะห์ฮาร์มอนิก
dc.subject	Impedance (Electricity)
dc.subject	Neural networks (Computer science)
dc.subject	Harmonic analysis
dc.title	การศึกษาเปรียบเทียบวิธีการตรวจจับความผิดพร่องชนิดอิมพีแดนซ์สูง	en_US
dc.title.alternative	A comparative study on high impedance fault detection methods	en_US
dc.type	Thesis	en_US
dc.degree.name	วิศวกรรมศาสตรมหาบัณฑิต	en_US
dc.degree.level	ปริญญาโท	en_US
dc.degree.discipline	วิศวกรรมไฟฟ้า	en_US
dc.degree.grantor	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย	en_US
dc.email.advisor	[email protected],[email protected]	en_US
dc.identifier.DOI	10.14457/CU.the.2015.1421	-
Appears in Collections:	Eng - Theses

Files in This Item:

File	Description	Size	Format
5670265421.pdf		3.84 MB	Adobe PDF	View/Open

Show simple item record