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.
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
คณะวิศวกรรมศาสตร์
This research suggested natural hemp fiber-reinforced ropes (FRR) polymer usage to reinforce recycled aggregate square concrete columns that contain fired-clay solid brick aggregates in order to reduce the high costs associated with synthetic fiber-reinforced polymers (FRPs). A total of 24 square columns of concrete were fabricated to conduct this study. The samples were tested under a monotonic axial compression load. The variables of interest were the strength of unconfined concrete and the number of FRRlayers. According to the results, the strengthened specimens demonstrated an increased compressive strength and ductility. Notably, the specimens with the smallest unconfined strength demonstrated the largest improvement in compressive strength and ductility. Particularly, the compressive strength and strain were enhanced by up to 181% and 564%, respectively. In order to predict the ultimate confined compressive stress and strain, this study investigated a number of analytical stress–strain models. A comparison of experimental and theoretical findings deduced that only a limited number of strength models resulted in close predictions, whereas an even larger scatter was observed for strain prediction. Machine learning was employed by using neural networks to predict the compressive strength. A dataset comprising 142 specimens strengthened with hemp FRP was extracted from the literature. The neural network was trained on the extracted dataset, and its performance was evaluated for the experimental results of this study, which demonstrated a close agreement.
คณะวิศวกรรมศาสตร์
This research project focuses on the design and development of a Manual Control Robot using Load Cell technology to enhance precision and reduce the time required for robot control. The use of automation robots in industries still presents challenges due to the complexity of programming and control. Therefore, developing a manual control system that responds to force input in all directions can significantly improve the efficiency of robots, making them more suitable for tasks requiring precise and intricate control. The study integrates Load Cell sensors, an HX711 amplifier circuit, and an Arduino UNO R3 to develop a control module that translates user-applied forces into commands for an RV-7FRL-D industrial robotic arm. Additionally, MATLAB is utilized for processing Load Cell data to analyze and optimize the robot’s movement accuracy. The results demonstrate that the developed system effectively reduces robot setup time while simplifying and improving control flexibility. This project represents a crucial step in enhancing the capabilities of industrial robots, allowing for seamless human-robot interaction through a manual control system that directly responds to user-applied forces.
คณะวิศวกรรมศาสตร์
The Diabetes Meal Management Application is a digital health tool designed to empower Type 2 diabetic patients in managing their diet and blood sugar levels more effectively. With features like personalized meal recommendations, nutrient tracking, and seamless integration with wearable blood glucose monitors via Blood sugar measuring device (CGM), the application enables users to monitor glucose fluctuations in real time and adjust dietary choices accordingly. Built with the Flutter framework and supported by a backend of Express.js and MongoDB, the application prioritizes a user-friendly interface, ensuring easy navigation and encouraging consistent engagement with meal planning and health tracking. Preliminary user trials show that the application contributes to more stable blood sugar levels and improved adherence to dietary recommendations, helping users reduce health risks associated with diabetes complications. By offering a proactive approach to diabetes management, the application reduces the need for frequent clinical interventions, thus potentially lowering medical costs over time. This project highlights the promising role of digital health solutions in supporting personalized diabetes care, emphasizing the potential for scalable, user-centered interventions that foster long-term health improvements for diabetic patients.