Please use this identifier to cite or link to this item: https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/1274
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorบัณฑิต เอื้ออาภรณ์-
dc.contributor.authorชาญชัย ชัยกัณหา, 2520--
dc.contributor.otherจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะวิศวกรรมศาสตร์-
dc.date.accessioned2006-07-31T08:58:12Z-
dc.date.available2006-07-31T08:58:12Z-
dc.date.issued2545-
dc.identifier.isbn9741722117-
dc.identifier.urihttp://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/1274-
dc.descriptionวิทยานิพนธ์ (วศ.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2545en
dc.description.abstractการทำงานของรีเลย์แบบระยะทางที่ใช้ป้องกันสายส่งตามปกตินั้นจะอาศัยการวัดค่าอิมพีแดนซ์ที่ปรากฏในสายส่ง เมื่อเกิดความผิดพร่องขึ้นในระบบอิมพีแดนซ์ผิดพร่องหรือการจ่ายกระแสของเครื่องกำเนิดไฟฟ้าจะทำให้ค่าอิมพีแดนซ์ที่ปรากฏเปลี่ยนไปซึ่งอาจเป็นสาเหตุของการเกิด Overreach หรือ Underreach ของรีเลย์ ด้วยเหตุนี้การปรับตั้งค่าของรีเลย์ให้ทำงานได้ถูกต้องสมบูรณ์จึงเป็นไปได้ยาก ดังนั้นวิทยานิพนธ์นี้ จะนำเสนอถึงการประยุกต์ใช้เครือข่ายประสาทเทียมในการป้องกันสายส่งไฟฟ้า เนื่องจากเครือข่ายประสาทเทียมมีความยืดหยุ่นต่อการแยกแยะลักษณะความผิดพร่องต่างๆ แม้ว่าสภาวะต่างๆของระบบไฟฟ้าจะเปลี่ยนแปลงไป ในวิทยานิพนธ์ฉบับนี้ ได้ทำการประยุกต์ใช้เครือข่ายประสาทเทียมเพื่อป้องกันสายส่งไฟฟ้า โดยการจำลองความผิดพร่องที่เกิดขึ้นกับสายส่งที่สภาวะต่างๆ เช่น มุมแรงดันของบัส, ระยะบนสายส่งที่เกิดความผิดพร่อง และขนาดอิมพีแดนซ์ความผิดพร่อง ฯลฯ แล้วนำค่าพารามิเตอร์ที่ได้ไปทำการสอนและปรับปรุงเครือข่ายประสาทเทียม จากนั้นจึงทำการเปรียบเทียบผลที่ได้กับการป้องกันสายส่งด้วยรีเลย์ระยะทางแบบโมห์en
dc.description.abstractalternativeThe distance relay operation in normally based on the measured line impedance. When a fault occurs, the fault impedance or current flowing in line may cause the relay to operate as underreach or overreach. Therefore the perfect relay setup is difficult. Since the artificial neural network (ANN) is flexible and appropriated to differentiate type of fault, it is therefore suitable to be employed for line protection. This thesis applies the artificial neural network for line protection by simulating faults with several conditions, e.g. bus angle, fault impedance, fault distance on line etc. The result will then be used to train the ANN. Protection results from the ANN will be compared with the ones obtained form the MHO distance relay.en
dc.format.extent2175053 bytes-
dc.format.mimetypeapplication/pdf-
dc.language.isothen
dc.publisherจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยen
dc.rightsจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยen
dc.subjectนิวรัลเน็ตเวิร์ค (คอมพิวเตอร์)en
dc.subjectรีเลย์en
dc.subjectระบบไฟฟ้ากำลัง -- การป้องกันen
dc.subjectแบคพรอพาเกชัน (ปัญญาประดิษฐ์)en
dc.titleการประยุกต์ใช้เครือข่ายประสาทเทียมในรีเลย์ระยะทางสำหรับการป้องกันสายส่งไฟฟ้ากำลังen
dc.title.alternativeArtificial neural network application to distance relay for transmission line protectionen
dc.typeThesisen
dc.degree.nameวิศวกรรมศาสตรมหาบัณฑิตen
dc.degree.levelปริญญาโทen
dc.degree.disciplineวิศวกรรมไฟฟ้าen
dc.degree.grantorจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยen
dc.email.advisorBundhit.E@chula.ac.th-
Appears in Collections:Eng - Theses

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Chanchai.pdf2.12 MBAdobe PDFView/Open


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