การกำหนดค่าเป้าหมายความเชื่อถือได้ของระบบจำหน่ายไฟฟ้าโดยใช้การวิเคราะห์การโอบล้อมข้อมูล
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
บทความนี้นำเสนอวิธีการวิเคราะห์การโอบล้อมข้อมูล (DEA) สำหรับการประเมินประสิทธิภาพของระบบจำหน่ายไฟฟ้าในแต่ละเขตพื้นที่ ได้แก่ เขตเมือง เขตอุตสาหกรรม และเขตชนบท เพื่อกำหนดค่าเป้าหมายดัชนีความเชื่อถือได้ของระบบจำหน่ายไฟฟ้าอย่างเหมาะสม โดยการเปรียบเทียบประสิทธิภาพของแต่ละ DMU (decision making unit) ซึ่งในงานวิจัยนี้ คือ ฟีดเดอร์ของระบบจำหน่ายไฟฟ้า และพิจารณาอินพุตจากปัจจัยที่มีผลต่อความเชื่อถือได้ของระบบไฟฟ้า ได้แก่ ความหนาแน่นของโหลดหรือผู้ใช้ไฟฟ้า ร้อยละของสายหุ้มฉนวน และจำนวนของอุปกรณ์ป้องกัน โดยที่เอาต์พุตพิจารณาจากค่าดัชนีความเชื่อถือได้ของระบบไฟฟ้า ได้แก่ system average interruption frequency index (SAIFI) และ system average interruption duration index (SAIDI) ทั้งนี้ผู้วิจัยใช้โปรแกรม DEAP 2.1 ในการวิเคราะห์การโอบล้อมข้อมูล และนำผลลัพธ์ที่ได้จากการวิเคราะห์มากำหนดค่าเป้าหมายความเชื่อถือได้ของแต่ละฟีดเดอร์ สำหรับการวางแผนการปรับปรุงความเชื่อถือได้ของระบบจำหน่ายไฟฟ้าให้เกิดประสิทธิภาพต่อไป
Article Details
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
ต้นฉบับที่ได้รับการตีพิมพ์ถือเป็นสิทธิของเจ้าของต้นฉบับและของวารสารวิชาการ มทร.สุวรรณภูมิ เนื้อหาบทความในวารสารเป็นแนวคิดของผู้แต่ง มิใช่เป็นความคิดเห็นของคณะกรรมการการจัดทำวารสาร และมิใช่ความรับผิดชอบของมหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลสุวรรณภูมิ
เอกสารอ้างอิง
Banker, R. D., Charnes A., & Cooper, W. W. (1984). Some models for estimating technical and scale inefficiencies in data envelopment analysis. Management Science, 30(9), 1078-1092.
Bichpuriya, Y. K., Navalkar, P. V., & Soman, S. A. (2011). Benchmarking of reliability indices for electricity distribution utilities: Approach and discussion. IET Conference on Reliability of Transmission and Distribution Networks. London: IEEE.
Chaengauksorn, K. (2019). Reliability improvement opportunity for 115-kV overhead transmission line using RCM method (Master’s thesis). Kasetsart University, Bangkok. (in Thai)
Farrell, M. J. (1957). The Measurement of productive efficiency. Journal of the Royal Statistical Society. Series A (General), 120(3), 253-290.
Kitsirisin, S., Teeraatchariyakun, N., Surapat, V., & Rerkpreedapong, D. (2016). Reliability improvement and assessment on overhead power distribution systems in large cities. Kasetsart Engineering Journal, 29(98), 31-42. (in Thai)
Paci, A., Celo, M., & Bualoti, R. (2018). Distribution system reliability indices. Case study Albanian distribution system. Journal of Multidisciplinary Engineering Science and Technology (JMEST), 12(5), 9137-9143.
Pahwa, A., Xiaoming, F., & Lubkeman, D. (2003). Performance evaluation of electric distribution utilities based on data envelopment analysis. IEEE Transactions on Power Systems, 18(1), 400-405.
Quispe, C. (2022). Quality of the electrical service of the peruvian electrical system in comparison with international countries through data envelope analysis. 5th Asia Conference on Energy and Electrical Engineering (ACEEE) (pp. 18-22). Kuala Lumpur: IEEE.
Sadjadi, S. J., & Omrani, H. (2008). Data envelopment analysis with uncertain data: An application for Iranian electricity distribution companies. Energy Policy, 36(11), 4247-4254.
Sangsawang, M., & Chancharat, N. (2012). Examining the efficiency of listed animal feed manufacturers using data envelopment analysis. Kasetsart Journal of Social Sciences, 33(3), 429-441. (in Thai)
Singo, P., & Rapeesuk, P. (2011). A method of reliability target setting for electric power distribution systems by using data envelopment analysis technique. Kasetsart Engineering Journal, 24(78), 57-68. (in Thai)
Sueppongsakorn, A. (2012). Methodology of data envelopment analysis (DEA) and technical benchmarks. Chiang Mai University Journal of Economics, 16(1), 43-82. (in Thai)
Thavitchasri, P., & Nanthaphunkul, J. (2022). The study and health analysis of low voltage circuit breaker and transformer in 22,000 volts substations. RMUTSB Academic Journal, 10(1), 1-10. (in Thai)
Thubphadung, Y. (2019). The SAIFI and SAIDI indexes reflect the efficiency of electricity distribution. Retrieved 8 October 2022, from https://www.pea.co.th/esd/electrical-engineering-articles/ArtMID/13545/ArticleID/113904 (in Thai)
Unthong, A. (2004). DEAP 2.1 manual for data envelopment analysis. Chiang Mai: Social Research Institute, Chiang Mai University. (in Thai)
