KMITL Expo 2026 Logo
Half Circle
นวัตกรรมทั้งหมด
โปสเตอร์KMITL Expo 2025Cluster 2025ป. ตรี โครงงานพิเศษ
การ
พัฒนา
เครื่อง
มือ
โอเพ่นซอร์ส
สำหรับ
การ
วิเคราะห์
ระบบ
ไฟฟ้า
กำลัง
และ
ไมโคร
กริด
คณะวิศวกรรมศาสตร์, วิศวกรรมไฟฟ้า, วิศวกรรมศาสตรบัณฑิต สาขาวิชาวิศวกรรมไฟฟ้า
การพัฒนาเครื่องมือโอเพ่นซอร์สสำหรับการวิเคราะห์ระบบไฟฟ้ากำลังและไมโครกริด

เจ้าของนวัตกรรม

สใ

นาย สรศักดิ์ ใจเงี้ยวคำ

นักศึกษา

Details

ในงานวิจัยนี้ เรานำเสนอ Power Grid Analyzer (PGAz) ซึ่งเป็นซอฟต์แวร์โอเพนซอร์สที่พัฒนาโดยใช้ MATLAB ออกแบบมาเพื่อวิเคราะห์และควบคุมโครงข่ายไฟฟ้าแห่งอนาคต ในระยะแรก PGAz ได้รวมคุณสมบัติหลัก 4 ประการ ได้แก่ การวิเคราะห์การไหลของกำลังไฟฟ้า (PF), การวิเคราะห์การไหลของกำลังไฟฟ้าที่เหมาะสมที่สุด (OPF), การวิเคราะห์เสถียรภาพเชิงสัญญาณขนาดเล็ก (SSSA) และ การจำลองผลตอบสนองในโดเมนเวลา (TS) ในส่วนที่ 1 ของงานวิจัยนี้ เรามุ่งเน้นไปที่การพัฒนา PF และ OPF โดยนำเสนอรูปแบบของเครื่องมือที่พัฒนาขึ้น รวมถึงคำสั่งที่ใช้ในซอฟต์แวร์ สำหรับการแก้ปัญหา PF และ OPF เราได้พัฒนาและรวมเอาหลายเทคนิคทั่วไปที่มีประสิทธิภาพไว้ใน PGAz ได้แก่ Newton-Raphson Method, Gauss-Seidel Method, Interior Point Method, Iwamoto’s Method, Fast Decoupled Load Flow, Genetic Algorithm - GA, Particle Swarm Optimization - PSO นอกจากนี้ เรายังให้ความสำคัญกับประเด็นที่สำคัญ อัลกอริธึม และกรณีศึกษาต่างๆ ที่ได้รับการทดสอบกับระบบทดสอบมาตรฐานของ IEEE ตั้งแต่ IEEE 5-bus ไปจนถึง IEEE 300-bus ซึ่งผลลัพธ์ที่ได้รับแสดงให้เห็นถึงความสามารถของ PGAz ในการใช้งานเพื่อการศึกษาและการวิจัยในด้าน PF และ OPF สุดท้าย เราได้วางแผนพัฒนา Part II ซึ่งจะเน้นไปที่ SSSA และ TS เป็นหลัก โดยมีเป้าหมายเพื่อเพิ่มขีดความสามารถของ PGAz ในการศึกษาการวิเคราะห์เสถียรภาพและการจำลองเชิงเวลาของโครงข่ายไฟฟ้าแห่งอนาคต

ในส่วนที่ 1 ของงานวิจัยนี้ เรามุ่งเน้นไปที่การพัฒนา PF และ OPF โดยนำเสนอรูปแบบของเครื่องมือที่พัฒนาขึ้น รวมถึงคำสั่งที่ใช้ในซอฟต์แวร์ สำหรับการแก้ปัญหา PF และ OPF เราได้พัฒนาและรวมเอาหลายเทคนิคทั่วไปที่มีประสิทธิภาพไว้ใน PGAz ได้แก่

Newton-Raphson Method, Gauss-Seidel Method, Interior Point Method, Iwamoto’s Method, Fast Decoupled Load Flow, Genetic Algorithm - GA, Particle Swarm Optimization - PSO

นอกจากนี้ เรายังให้ความสำคัญกับประเด็นที่สำคัญ อัลกอริธึม และกรณีศึกษาต่างๆ ที่ได้รับการทดสอบกับระบบทดสอบมาตรฐานของ IEEE ตั้งแต่ IEEE 5-bus ไปจนถึง IEEE 300-bus ซึ่งผลลัพธ์ที่ได้รับแสดงให้เห็นถึงความสามารถของ PGAz ในการใช้งานเพื่อการศึกษาและการวิจัยในด้าน PF และ OPF

สุดท้าย เราได้วางแผนพัฒนา Part II ซึ่งจะเน้นไปที่ SSSA และ TS เป็นหลัก โดยมีเป้าหมายเพื่อเพิ่มขีดความสามารถของ PGAz ในการศึกษาการวิเคราะห์เสถียรภาพและการจำลองเชิงเวลาของโครงข่ายไฟฟ้าแห่งอนาคต

Objective

1.พัฒนา PGAz เป็นซอฟต์แวร์โอเพนซอร์สที่ใช้ MATLAB สำหรับการวิเคราะห์โครงข่ายไฟฟ้า 2.ให้ผู้ใช้สามารถปรับแต่งโมเดลโดยใช้ MATLAB ได้อย่างยืดหยุ่น 3.เน้นการวิเคราะห์ Power Flow (PF), Continuation Power Flow (CPF), และ Optimal Power Flow (OPF) 4.ทดสอบความสามารถของ PGAz โดยใช้ระบบทดสอบมาตรฐาน IEEE

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

1.สนับสนุนการเรียนการสอนPGAz เป็นเครื่องมือที่สามารถใช้ในการเรียนการสอนด้านระบบไฟฟ้า โดยให้นักศึกษาได้มีโอกาสฝึกปฏิบัติและเรียนรู้ผ่านการทดลองจริง 2.เพิ่มขีดความสามารถในการวิจัยนักวิจัยสามารถใช้ PGAz เป็นแพลตฟอร์มพื้นฐานในการพัฒนาอัลกอริธึมใหม่ ๆ สำหรับการวิเคราะห์โครงข่ายไฟฟ้า 3.รองรับการวิเคราะห์ระบบไฟฟ้าสมัยใหม่PGAz รองรับการวิเคราะห์โครงข่ายไฟฟ้าที่มีการรวมพลังงานหมุนเวียนและระบบไฟฟ้าอัจฉริยะ 4.ลดต้นทุนและข้อจำกัดของซอฟต์แวร์เชิงพาณิชย์การใช้งานซอฟต์แวร์โอเพนซอร์สช่วยลดค่าใช้จ่ายในการศึกษาวิจัยและเปิดโอกาสให้ผู้ใช้สามารถปรับแต่งซอฟต์แวร์ให้เหมาะสมกับความต้องการของตนเอง 5.ส่งเสริมการพัฒนาและต่อยอดเทคโนโลยีPGAz สามารถพัฒนาต่อยอดเพื่อรองรับเทคโนโลยีใหม่ ๆ ในระบบไฟฟ้า เช่น การควบคุมและวิเคราะห์โครงข่ายแบบเรียลไทม์