การประเมินศักยภาพพลังงานลมบนอาคารสูงในเขตกรุงเทพมหานคร โดยใช้แบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียม กรณีศึกษา : อาคารวิศววัฒน์ สถาบันเทคโนโลยีปทุมวัน

Assessment of the Wind Energy Potential on High Buildings in Bangkok Using Artificial Neural Network Model Case Study: Wisawawat Buildings Pathumwan Institute of Technology

Name: บพิตร ไชยนอก

Address: สถาบันเทคโนโลยีปทุมวัน

Organization : คณะวิศวกรรมศาสตร์ สาขาวิชาวิศวกรรมไฟฟ้า

keyword: การประเมินศักยภาพ

; แบบจาลองโครงข่ายประสาทเทียม

; อาคารสูง

; Assessment of Potential

; Artificial Neural Network Model

; High Building

Abstract: งานวิจัยนี้ มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษา วิเคราะห์ และประเมินศักยภาพพลังงานลมบนอาคารวิศววัฒน์ สถาบันเทคโนโลยีปทุมวัน กรุงเทพมหานคร ทำการเก็บข้อมูลสภาพอากาศ ความเร็วลมทิศทางลม อุณหภูมิและความชื้นสัมพัทธ์เป็นเวลา 1 รอบฤดูกาล ตั้งแต่เดือนมกราคม 2018 ถึงเดือนธันวาคม 2018 การทดลองที่ชั้นดาดฟ้า อาคารวิศววัฒน์ ซึ่งมีพิกัดที่ละติจูด 13.748901 ลองติจูด 100.5260016 มีความเร็วลมเฉลี่ยเท่ากับ 1.86 เมตรต่อวินาที ที่ระดับความสูง 25 เมตร ทิศทางลม 183 องศา (ทิศตะวันตกเฉียงใต้หรือจากสี่แยกเจริญผล) ในงานวิจัยนี้ประยุกต์ใช้โครงข่ายประสาทเทียมในการประเมินศักยภาพพลังงานลมช่วงเวลาระยะสั้น ในการฝึกฝนโครงข่ายประสาทเทียมมีขั้นตอนวิธีการกล่าวคือ แบบการเคลื่อนลงตามความชัน แบบลีเวนเบิร์ก มาร์ควอตท์ ตัวกรองคาลมานแบบขยาย และตัวกรองคาลมานแบบรวมชุด ซึ่งจะถูกประยุกต์ใช้ในการปรับค่าน้ำหนักของโครงข่ายประสาทเทียม ในการประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียม ได้ใช้วิธีการความคลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ยและค่าความสัมประสิทธิ์ สหสัมพันธ์ ผลการทดลองพบว่าแบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียมที่มีโครงสร้างแบบ 6-10-1 และใช้ขั้นตอนวิธีการฝึกฝนแบบลีเวนเบิร์ก มาร์ควอทท์ ให้ค่าความสัมประสิทธิ์ สหสัมพันธ์สูงที่สุดเท่ากับ 0.08867 และค่าความคลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ยต่ำที่สุดเท่ากับ 0.0076

Abstract: The purpose of this thesis is to study, analyze and assess the potential of wind energy on the Witsawawat Building, Pathumwan Institute of Technology, Bangkok. The data, which are included; wind speed, wind direction, temperature and relative humidity were collected in one season from January 2018 to December 2018. The experiment are at a rooftop of the Witsawawat Building, which has a coordinate at a latitude of 13.748901 and longitude of 100.5260016, and average wind speed at 1.86 meters per second at an altitude of 25 meters, the wind direction is 183 degrees (The southwest, or from Charoen Phon Intersection). In this research, Artificial Neural Network (ANN) model is used to estimate the potential short-term wind power. The training algorithms of ANN, Gradient Descent algorithm (GD), Levenberg–Marquardt algorithm (LM), Extend Kalman Filter (EKF) and Ensemble Kalman Filter (EnKF) are applied to optimize the weights adjusting. The performance of ANN models were measured by Mean Square Error (MSE). The results show that the ANN structure is six input nodes, ten hidden nodes and an one output node ( 6-10-1), trained with Levenberg-Marquardt algorithm obtains a high correlation coefficient, 0.8867 and the lowest MSE, 0.0076.

Patumwan Institute of Technology. Library

Address: BANGKOK

Email: somsuay12@hotmail.com

Name: สันติ หวังนิพพานโต

Name: วชิราภรณ์ เพิ่มพูนสินทรัพย์

Created: 2564

Modified: 2568-02-18

Issued: 2568-02-18

วิทยานิพนธ์/Thesis

application/pdf

tha

DegreeName: วิศวกรรมศาสตรดุษฎีบัณฑิต

Level: ปริญญาเอก

Descipline: วิศวกรรมไฟฟ้า

©copyrights สถาบันเทคโนโลยีปทุมวัน

ลำดับที่.	ชื่อแฟ้มข้อมูล	ขนาดแฟ้มข้อมูล	จำนวนเข้าถึง	วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1	บพิต ไชยนอก.pdf	9.16 MB	3	2025-09-26 16:17:27

ใช้เวลา

0.034038 วินาที