การพัฒนาระบบตรวจรู้สภาวะโหลดทางไฟฟ้าแบบไม่ล่วงล้ำ โดยใช้อุปกรณ์ลอจิกแบบโปรแกรม
คำสำคัญ:
การตรวจรู้สภาวะโหลดทางไฟฟ้าแบบไม่ล่วงล้ำ อุปกรณ์ลอจิกแบบโปรแกรม บ้านอัจฉริยะบทคัดย่อ
ในปัจจุบันการพัฒนาบ้านอัจฉริยะ ระบบโครงข่ายไฟฟ้าอัจฉริยะมีจำเป็นที่จะต้องใช้เทคนิคและเครื่องมือสำหรับการวัดค่ากระแสไฟฟ้า แรงดันไฟฟ้าและพลังงานไฟฟ้า ซึ่งเทคนิคดังกล่าวมีด้วยกันอยู่หลายรูปแบบ เทคนิคการตรวจรู้สภาวะโหลดทางไฟฟ้าแบบไม่ล่วงล้ำเป็นหนึ่งเทคนิคที่ได้รับความสนใจในการนำมาประยุกต์ใช้วัดค่าการใช้พลังงานไฟฟ้าซึ่งเทคนิคนี้สามารถวัดค่าการใช้พลังงานไฟฟ้าแยกแยะตามชนิดของแต่ละอุปกรณ์ได้ งานวิจัยนี้มุ่งเน้นที่จะพัฒนาระบบการตรวจรู้สภาวะโหลดทางไฟฟ้าแบบไม่ล่วงล้ำโดยใช้อุปกรณ์ลอจิกแบบโปรแกรม อุปกรณ์ลอจิกแบบโปรแกรมถูกนำมาใช้ในการตรวจวัดค่าพลังงานทางไฟฟ้า และแยกแยะชนิดของการใช้พลังงานไฟฟ้าร่วมกับเทคนิคดิจิตอลไบนารีบนระบบฐานเวลาจริง ทั้งนี้อุปกรณ์ลอจิกแบบโปรแกรมถูกนำมาใช้ในการวิจัยนี้เนื่องจากอุปกรณ์ลอจิกแบบโปรแกรมมีข้อดี คือ มีอัตราการสุ่มตัวอย่างที่มากและสามารถคำนวณการทำงานแบบขนานได้ ผลการทดลองพบว่าระบบการตรวจรู้สภาวะโหลดทางไฟฟ้าแบบไม่ล่วงล้ำซึ่งออกแบบโดยใช้อุปกรณ์ลอจิกแบบโปรแกรมสามารถตรวจวัดค่าพลังงานไฟฟ้า และแยกแยะชนิดของอุปกรณ์ไฟฟ้าได้ ระบบที่ออกแบบสามารถให้ความถูกต้องในการแยกแยะชนิดของอุปกรณ์ 100% จากการสุ่มสัญญาณ 1 ครั้งต่อเวลา 1 วินาที บนฐานเวลาจริง และสามารถที่จะพัฒนาให้มีการคำนวณที่เร็วขึ้นได้ในอนาคต
References
Farooq, U., Aslam, H., & Usman, M. (2018). On the comparison of memristor-transistor hybrid and transistor-only heterogeneous FPGAs. Journal of King Saud University-Computer and Information Sciences, 31(4), 514-527. doi:10.1016/j.jksuci.2018.03.004
Farooq, U., & Marrakchi, Z. (2012). Tree-based heterogeneous FPGA Architectures (pp. 153-171). New York: Springer
Hart, G. (1993). Nonintrusive appliance load monitoring. Proceedings of the IEEE, 80(12), 1870-1891. doi:10.1109/5.192069
Jain, A. K., Ahmed, S. S., Sundaramoorthy, P., Thiruvengadam, R., & Vijayaraghavan, V. (2017). Current peak based device classification in NILM on a low-cost embedded platform using extra-trees. 2017 IEEE MIT Undergraduate Research Technology Conference (URTC) (pp.1-4). Cambridge, MA, USA: IEEE. doi: 10.1109/urtc.2017.8284200
Kemp-Hesterman, A., Glick, S., & Cross, J. (2014). Reducing electrical energy consumption through behaviour changes. Journal of Facilities Management, 12(1), pp. 4-17. doi: 10.1108/JFM-02-2013-0006
Nardello, M., Rossi, M., & Brunelli, D. (2017). An innovative cost-effective smart meter with embedded non intrusive load monitoring. Conference: 2017 IEEE PES Innovative Smart Grid Technologies Conference Europe (ISGT-Europe) (pp. 1-6). Torino, Italy: IEEE. doi: 10.1109/ISGTEurope.2017.8260242
Ravishankar, A., Vignesh, A., Vel, V., R, D., & Vijayaraghavan, V. (2014). Low-cost non-intrusive residential energy monitoring system. 2014 IEEE Conference on Technologies for Sustainability (SusTech) (pp.130-134). Portland, OR, USA: IEEE. doi: 10.1109/SusTech.2014.7046232
Srinivasan, G., Anandan, C., Jain, S., Ahmed, S. S., & Vijayaraghavan, V. (2016). Low-cost non-intrusive device identification system. 2016 IEEE Dallas Circuits and Systems Conference (DCAS) (pp. 1-4). Arlington, TX, USA: IEEE. doi: 10.1109/DCAS.2016.7791140
Zhao, B., He, K., Stankovic, L., & Stankovic, V. (2018). Improving Event-based Non-intrusive Load Monitoring using Graph Signal Processing. IEEE Access, 6, 53944-53959. doi: 10.1109/ACCESS.2018.2871343.
