KMITL Expo 2026 LogoKMITL 66th Anniversary Logo

Developing An Open-Source Tool for Power System and Microgrid Analysis

Abstract

In this project, we introduce Power Grid Analyzer (PGAz), an open-source software package based on MATLAB, specifically designed for analyzing and controlling future power grids. Initially, PGAz is equipped with four fundamental features: power flow (PF), optimal power flow (OPF), small-signal stability analysis (SSSA), and time-domain simulation (TS). At this stage, Part I concentrates on the development of PF and OPF. The formats of our developed tool are presented, along with its command prompts. In this part, we have developed several conventional yet effective methods in the PGAz package to address PF and OPF problems, including techniques such as the Newton-Raphson method, Gauss-Seidel method, Interior Point Method, Iwamoto’s method, Fast Decoupled Load Flow, Genetic Algorithm, and Particle Swarm Optimization. Additionally, it emphasizes important aspects, algorithms, and various case studies that have been tested against IEEE benchmarks ranging from the IEEE 5-bus to the IEEE 300-bus test systems. The results demonstrate the capabilities of PGAz for future educational and research applications in PF and OPF. Finally, we outline a plan for developing Part II, which will mainly focus on SSSA and TS.

Objective

ที่มา ปัจจุบันซอฟต์แวร์วิเคราะห์ระบบไฟฟ้าส่วนใหญ่ เช่น DIgSILENT, PSS®Sincal, และ PSCAD มีค่าใช้จ่ายสูงและมีข้อจำกัดด้านการปรับแต่งโมเดล นอกจากนี้ การอัปเดตโมเดลล่าช้า ส่งผลต่อความก้าวหน้าทางการวิจัยและการศึกษา ในขณะเดียวกัน แม้ว่าจะมีซอฟต์แวร์โอเพนซอร์ส เช่น Power System Toolbox (PST), Power System Analysis Toolbox (PSAT) และ MatPower แต่ซอฟต์แวร์เหล่านี้หลายตัวไม่ได้รับการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง หรือขาดความสามารถในการรองรับการวิเคราะห์โครงข่ายไฟฟ้าสมัยใหม่ เช่น Cyber-Physical Power Systems (CPPS) และ Microgrids PGAz จึงถูกพัฒนาขึ้นเพื่อเติมเต็มช่องว่างของซอฟต์แวร์เหล่านี้ โดยมุ่งเน้นให้เป็นแพลตฟอร์มที่เปิดกว้าง มีการอัปเดตอย่างต่อเนื่อง และรองรับการวิเคราะห์ระบบไฟฟ้าในเชิงลึกมากขึ้น ความสำคัญ รองรับการปรับแต่งโมเดลอย่างยืดหยุ่นPGAz พัฒนาโดยใช้ MATLAB ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สามารถปรับแต่งและพัฒนาโมเดลได้อย่างอิสระ และสามารถรวมเข้ากับการวิเคราะห์ที่หลากหลาย เช่น การวิเคราะห์กำลังไฟฟ้า การจำลองเชิงเวลาของโครงข่ายไฟฟ้า และการวิเคราะห์เสถียรภาพเชิงสัญญาณขนาดเล็ก ลดข้อจำกัดของซอฟต์แวร์เชิงพาณิชย์ซอฟต์แวร์เชิงพาณิชย์มักมีข้อจำกัดทั้งด้านต้นทุนและโครงสร้างโมเดลที่ปรับแต่งได้ยาก PGAz จึงเป็นทางเลือกที่เปิดโอกาสให้ผู้ใช้สามารถพัฒนาซอฟต์แวร์ของตนเองโดยไม่มีค่าใช้จ่าย รองรับเทคนิคขั้นสูงในระบบไฟฟ้ายุคใหม่PGAz ได้รวมเทคนิควิเคราะห์โครงข่ายไฟฟ้าที่ทันสมัย เช่น การเพิ่มประสิทธิภาพโดย AI และ Machine Learning การวิเคราะห์ Cyber-Physical Systems และการออกแบบระบบที่รองรับทรัพยากรพลังงานหมุนเวียน สนับสนุนการวิจัยและการศึกษาPGAz ช่วยให้นักวิจัยและนักศึกษาสามารถใช้เครื่องมือโอเพนซอร์สในการศึกษาระบบไฟฟ้าโดยไม่ต้องพึ่งพาซอฟต์แวร์ที่มีค่าใช้จ่ายสูง อีกทั้งยังสามารถนำไปใช้เป็นพื้นฐานสำหรับการพัฒนางานวิจัยด้านวิศวกรรมไฟฟ้าและพลังงานในอนาคต

Other Innovations

Application of Machine Learning, Stochastic Process, and Game Theory in Short-Term Financial Asset Investment Strategies

คณะวิทยาศาสตร์

Application of Machine Learning, Stochastic Process, and Game Theory in Short-Term Financial Asset Investment Strategies

This project focuses on the study and development of a short-term investment framework via gold trading in the foreign exchange market. Machine learning techniques are applied to analyze and forecast pricing trends. Moreover, we develop the system using a stochastic process to determine optimal stop-loss points, with the aim of maximizing expected returns. Additionally, we apply game theory to guide the decision-making process regarding order holding or closure. The system is implemented and tested on the MetaTrader 5 (MT5) platform. This project outlined the clear process that includes data preparation, machine learning model training, probabilistic modeling of gold price movements, stop-loss strategy formulation, strategic decision modeling based on game theory, the development of an automated trading program, and backtesting to evaluate system performance.

Read more
Effects of Different Salinity Levels on Survival Rate and Growth Performance of Golden Apple Snail (Pomacea canaliculata) for Brackish Water Aquaculture Development

คณะเทคโนโลยีการเกษตร

Effects of Different Salinity Levels on Survival Rate and Growth Performance of Golden Apple Snail (Pomacea canaliculata) for Brackish Water Aquaculture Development

This study aimed to investigate the effects of different salinity levels on survival rate and growth performance of golden apple snail (Pomacea canaliculata). The experiment was conducted at salinity levels of 0, 5, 10, and 15 ppt, with four replicates each, over an 8-week period. The results showed that golden apple snails reared at 5-10 ppt exhibited survival rates and growth performance not significantly different (p>0.05) from those in the freshwater control group (0 ppt). These findings suggest the potential for developing golden apple snail culture in brackish water systems and the possibility of integration with other brackish water species in polyculture systems.

Read more
Revolutionizing pill identification by using deep convolutional neural network based on widely-used essential household remedy drugs

คณะแพทยศาสตร์

Revolutionizing pill identification by using deep convolutional neural network based on widely-used essential household remedy drugs

This study explores the application of deep convolutional neural networks (CNNs) for accurate pill identification, addressing the limitations of traditional human-based methods. Using a dataset of 1,250 images across 10 household remedy drugs, various CNN architectures, including YOLO models, were tested under different conditions. Results showed that natural lighting was optimal for imprinted pills, while a lightbox improved detection for plain pills. The YOLOv5-tiny model demonstrated the best detection accuracy, and efficientNet_b0 achieved the highest classification performance. While the model showed strong results, its generalization is limited by sample size and drug variability. Nonetheless, this approach holds promise for enhancing medication safety and reducing errors in outpatient care.

Read more