การประมาณค่าพารามิเตอร์หม้อแปลงไฟฟ้า 1 เฟสเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพด้วยวิธีเชิงพันธุกรรม (Parameter Estimation of Single Phase Transformer for Improving Efficiency using Genetic Algorithm)

Authors: เดือนแรม แพ่งเกี่ยว สิทธิพงษ์ เพ็งประเดิม ปิยดนัย ภาชนะพรรณ์ และ สมพร เรืองสินชัยวานิช

Abstract

งานวิจัยนี้นำเสนอวิธีการประมาณค่าพารามิเตอร์หม้อแปลงไฟฟ้าหนึ่งเฟสเพื่อค้นหาค่าความสูญเสียรวมของหม้อแปลงไฟฟ้าที่น้อยที่สุดด้วยวิธีเชิงพันธุกรรม (Genetic Algorithm) พารามิเตอร์ที่สำคัญของหม้อแปลงไฟฟ้าในการพิจารณาของงานวิจัยนี้ ได้แก่ พื้นที่หน้าตัดแกนเหล็ก จำนวนรอบของขดขวดตัวนำด้านปฐมภูมิและทุติยภูมิ ขนาดขดลวดตัวนำด้านปฐมภูมิ และขนาดขดลวดตัวนำด้านทุติยภูมิ ในการนี้พบว่าความสูญเสียรวมของหม้อแปลงไฟฟ้าตัวใหม่ที่ออกแบบด้วยวิธีเชิงพันธุกรรมนี้มีค่าความสูญเสียรวมลดลงกว่าร้อยละ 28.64 เมื่อเทียบกับความสูญเสียรวมของหม้อแปลงไฟฟ้าต้นแบบ และจำนวนรอบและพื้นที่หน้าตัดของขดลวดตัวนำทั้งด้านปฐมภูมิและทุติยภูมิเป็นพารามิเตอร์ที่ส่งผลโดยตรงต่อการความสูญเสียรวมของหม้อแปลงไฟฟ้า
This research proposes parameter estimation of single phase transformer for searching a lowest total loss of the transformer by using genetic algorithm. Essentially, core cross-sectional area, the number of turns on the primary and secondary coils, primary copper wire size and secondary copper wire size are considered for main transformer parameters in this research. Therefore, total loss of the novel transformer, which is designed by this genetic algorithm, is lower by 28.64 percent as comparing to total loss of the prototype transformer. Also the number of turns on the primary and secondary coils, primary copper wire size and secondary copper wire size are directly significant for total loss of the transformer.

DOI: 10.14456/eenet-journal.2017.5

Published
2017-07-31
How to Cite
, admin. การประมาณค่าพารามิเตอร์หม้อแปลงไฟฟ้า 1 เฟสเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพด้วยวิธีเชิงพันธุกรรม (Parameter Estimation of Single Phase Transformer for Improving Efficiency using Genetic Algorithm). วารสารเครือข่ายวิศวกรรมไฟฟ้า, [S.l.], v. 1, n. 1, p. 20, july 2017. ISSN 2586-8780. Available at: <http://www.eenet.rmutt.ac.th/index.php/eenet/article/view/9>. Date accessed: 19 may 2024.