วิทยานิพนธ์ (วศ.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2554

เสนอวิธีการวิเคราะห์ซิกเนเจอร์ของความผิดพร่องจากลูกถ้วยวาบไฟ ควันไฟ รถเครน และผลกระทบของความผิดพร่องในระบบจำหน่ายข้างเคียง โดยใช้ข้อมูลจากเครื่องบันทึกความผิดพร่องแบบดิจิตัล และรายงานวิเคราะห์เหตุการณ์ขัดข้องของการไฟฟ้าฝ่ายผลิตแห่งประเทศไทย ระหว่างปี พ.ศ. 2550-2554 ประยุกต์การสกัดลักษณะเด่น 7 ประเภท เพื่อใช้เป็นข้อมูลป้อนเข้าสำหรับพัฒนากระบวนการจำแนกซิกเนเจอร์ของความผิดพร่องทั้ง 4 แบบ โดยใช้เทคนิคโครงข่ายประสาทเทียมเปรียบเทียบกับการตัดสินใจแบบต้นไม้ จากนั้นทำการคัดเลือกเฉพาะลักษณะเด่นที่เพียงพอ โดยใช้วิธีการคัดเลือกแบบไปข้างหน้าเป็นลำดับ (Sequential forward selection) พบว่าประเภทลักษณะเด่นที่เพียงพอมี 5 ประเภท คือ ระยะเวลาในการขจัดความผิดพร่อง การทำงานของรีโคลสเซอร์ จำนวนเฟสที่ได้รับผลกระทบ ความผิดพร่องที่มีการแปรเปลี่ยนประเภท และรากที่สองของค่าเฉลี่ยยกกำลังสองของกระแสในนิวทรัล ผลการศึกษาเปรียบเทียบการจำแนกโดยทั้งสองขั้นตอนวิธีพบว่า เทคนิคโครงข่ายประสาทเทียม และการตัดสินใจแบบต้นไม ้ให้ความแม่นยำในการจำแนกสาเหตุของความผิดพร่องที่มีค่าใกล้เคียงกัน และมีค่าความแม่นยำในการจำแนกสูงสุด ร้อยละ 96.67 เมื่อทดสอบกับข้อมูลและเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นในระบบส่งไฟฟ้าจำนวน 90 เหตุการณ์ นอกจากนี้ ซิกเนเจอร์ของความผิดพร่องทั้ง 4 ประเภทได้ถูกวิเคราะห์และอภิปรายในส่วนท้ายของวิทยานิพนธ์