Abstract:
งานวิจัยนี้เสนอผลการวิเคราะห์และเปรียบเทียบประสิทธิภาพของเทคนิคการจำแนกเครื่องใช้ไฟฟ้าจากการตรวจวัดกระแสไฟฟ้าที่แต่ละอุปกรณ์ไฟฟ้าซึ่งถูกควบคุมด้วยระบบเครือข่ายเซ็นเซอร์ไร้สาย โดยเปรียบเทียบเทคนิคการ
จำแนก 4 วิธี ได้แก่ ต้นไม้ตัดสินใจ (Decision Tree) นาอีฟเบย์ (Naïve Bayes) โครงข่ายประสาทเทียม (Neuron Network) และซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน (Support Vector Machine) เพื่อหาเทคนิคการจำแนกที่เหมาะสม
คณะผู้วิจัยได้ออกแบบอุปกรณ์ตรวจจับกระแสในรูปแบบปลั๊กไฟฟ้าและนำไปใช้กับทุก ๆ จุดที่เครื่องใช้ไฟฟ้าทำงานอยู่ ค่ากระแสไฟฟ้าที่วัดได้จะถูกส่งมาที่ส่วนกลางผ่านระบบเครือข่ายเซ็นเซอร์ไร้สาย จุดมุ่งหมายที่ออกแบบให้ตรวจจับกระแสไฟฟ้าในจุดที่เครื่องใช้ไฟฟ้าทำงานงานอยู่เพื่อให้ระบบสามารถถูกพัฒนาต่อยอดให้รับรู้ได้อัตโนมัติว่าเครื่องใช้ไฟฟ้าถูกย้ายไปอยู่ที่ตำแหน่งใด สามารถควบคุมการเปิด/ ปิดเครื่องใช้ไฟฟ้าแบบอัตโนมัติ สามารถระบุอุปกรณ์
ไฟฟ้าที่ต้องระมัดระวังเป็นพิเศษเช่น กาต้มน้ำร้อน อันจะส่งผลให้สามารถเพิ่มความปลอดภัยในครัวเรือน ช่วยลดการสิ้นเปลืองพลังงาน และเพิ่มคุณภาพชีวิตได้ในอนาคต จากการทดสอบกับเครื่องใช้ไฟฟ้าตัวอย่าง 40 เครื่อง และเปรียบเทียบความถูกต้องของการจำแนกของทั้ง 4 เทคนิค คณะผู้วิจัยพบว่า 1) ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานการใช้ไฟฟ้าเป็นข้อมูลที่จำเป็นสำหรับการจำแนกสถานะของอุปกรณ์
ไฟฟ้า 2) ต้นไม้ตัดสินใจ (C4.5) ให้ค่าความผิดพลาดน้อยที่สุดที่ 5.73% กฏที่ได้จากแบบจำลองต้นไม้ตัดสินใจจะถูกนำไปใช้ในอุปกรณ์ฮาร์ดแวร์เพื่อให้การจำแนกประเภทของเครื่องใช้ไฟฟ้ารวดเร็วขึ้น
