Please use this identifier to cite or link to this item: https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/44316
Title: การจำแนกเหตุการณ์ผิดพร่องบนสายส่งไฟฟ้าจากข้อมูลของเครื่องบันทึกความผิดพร่องแบบดิจิทัล
Other Titles: Classification of fault events on transmission lines from digital fault recorder data
Authors: มารุต สุขทองสา
Advisors: ชาญณรงค์ บาลมงคล
Other author: จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะวิศวกรรมศาสตร์
Advisor's Email: Channarong.B@chula.ac.th
Subjects: ระบบไฟฟ้ากำลัง
ระบบไฟฟ้ากำลัง -- การป้องกัน
การส่งกำลังไฟฟ้า
Electric power systems
Electric power systems -- Protection
Electric power transmission
Issue Date: 2555
Publisher: จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Abstract: วิทยานิพนธ์ฉบับนี้นำเสนอเงื่อนไขการจำแนกรูปแบบเหตุการณ์ผิดพร่องบนสายส่งแบบอัตโนมัติจากข้อมูลของเครื่องบันทึกความผิดพร่องแบบดิจิทัลที่ระดับแรงดัน 500 กิโลโวลต์ 230 กิโลโวลต์ และ 115 กิโลโวลต์ โดยจำแนกเหตุการณ์ผิดพร่องเป็น 8 รูปแบบ ได้แก่ 1) ความผิดพร่องที่เกิดขึ้นถาวร 2) ความผิดพร่องที่เกิดขึ้นชั่วคราว 3) เกิดความผิดพร่องบนสายส่งใกล้เคียง และอุปกรณ์ป้องกันหลักทำงานถูกต้อง 4) อุปกรณ์ป้องกันสำรองระยะไกลทำงานแทนอุปกรณ์ป้องกันหลัก 5) เกิดความผิดพร่องด้านแรงต่ำของหม้อแปลง 115/22 kV 6) เกิดความผิดพร่องบนสายส่ง 115 kV ที่เชื่อมต่อระหว่างระบบส่งและระบบจำหน่าย 7) เกิดความผิดพร่องบนสายส่งที่เชื่อมต่อกับโรงไฟฟ้า 8) อุปกรณ์ป้องกันทำงานแต่ไม่เกิดความผิดพร่องในระบบ การประเมินประสิทธิภาพของเงื่อนไขการจำแนกรูปแบบเหตุการณ์ผิดพร่องทำโดยการทดสอบกับข้อมูลจากเครื่องบันทึกความผิดพร่องแบบดิจิทัลที่บันทึกข้อมูลระหว่างปี พ.ศ. 2552-2555 จำนวน 320 เหตุการณ์ แล้วนำผลที่ได้ไปเปรียบเทียบกับรายงานเหตุการณ์ความผิดพร่องที่จัดทำโดยเจ้าหน้าที่ของการไฟฟ้า เงื่อนไขที่นำเสนอสามารถจำแนกเหตุการณ์ผิดพร่องอย่างรวดเร็วด้วยความแม่นยำร้อยละ 95 ดังนั้นจึงสามารถนำไปพัฒนาระบบผู้เชี่ยวชาญเพื่อช่วยฟื้นฟูระบบไฟฟ้าหลังจากความผิดพร่องเกิดขึ้นได้
Other Abstract: This thesis presents the algorithms for automatic classification of fault events recorded by digital fault recorders (DFR) on 115 kV, 230 kV and 500 kV transmission lines. Fault events are classified into 8 categories, i.e. 1) Line Permanent Fault Event 2) Line Temporary Fault Event 3) Through Fault Event 4) Remote Backup Trip Event 5) MV Fault Event 6) PEA 115 kV Line Fault Event 7) Power Plant Line Fault Event 8) No-Fault Trip Event. The effectiveness of proposed algorithms is evaluated with 320 fault events from DFR during B.E. 2552-2555 by comparison with the data of fault events reported by utility staff. The proposed algorithms can classified fault events very fast with accuracy of 95%. It can be applied to be a part of expert system for assisting the restoration of power system after fault occurs.
Description: วิทยานิพนธ์ (วศ.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2555
Degree Name: วิศวกรรมศาสตรมหาบัณฑิต
Degree Level: ปริญญาโท
Degree Discipline: วิศวกรรมไฟฟ้า
URI: http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/44316
URI: http://doi.org/10.14457/CU.the.2012.562
metadata.dc.identifier.DOI: 10.14457/CU.the.2012.562
Type: Thesis
Appears in Collections:Eng - Theses

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Marut_su.pdf4.04 MBAdobe PDFView/Open


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