รายละเอียด : จักรกลพยากรณ์ในระบบไฟฟ้ากำลัง Forecasting Machines in Power Systems

หนังสือจักรกลพยากรณ์ในระบบไฟฟ้ากำลัง (Forecasting Machines in Power Systems) เล่มนี้ได้ถูกรวบรวมและปรับปรุงมาจากประสบการณ์อันมากมายในการทำวิจัยและผลงานวิจัยในวารสาร journal ต่าง ๆ ที่ถูกตีพิมพ์ในระดับนานาชาติ ซึ่งได้กล่าวถึงการประยุกต์ใช้โครงข่ายประสาทเทียมหรือ Artificial Neural Networks หรือเรียกสั้น ๆ ว่า Neural Networks โดยใช้ตัวย่อ ANNs (หรือ ANN) และ NNs (หรือ NN) ก็ได้ตามลำดับ ซึ่งประกอบด้วยชนิด Weighted Neural Network (WNN) และ Weightless Neural Network (WLNN) แต่ในหนังสือเล่มนี้จะกล่าวถึงเฉพาะชนิด WNN หรือชนิดที่มีการปรับ weights เท่านั้นและระบบอนุมานนิวโรฟัซซี่แบบปรับตัวได้ (ในบางครั้งอาจใช้ชื่อ ระบบอนุมานฟัซซี่โครงข่ายปรับตัวได้) หรือ Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) เพื่อใช้พยากรณ์ค่าเอาต์พุตที่สำคัญเพื่อนำไปใช้ในการแก้ปัญหาเรื่องของระบบไฟฟ้ากำลัง (Power Systems) ซึ่งถือว่า NNs และ ANFIS เป็นส่วนหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์หรือ AI (Artificial Intelligence) และใน AI ก็มีหลายเรื่องด้วยกันเช่น Fuzzy Logic, Genetic Programming, Genetic Algorithm, Tabu Search, Evolution Programming, Machine Learning, Deep Learning เป็นต้น นอกจากนี้ในหนังสือเล่มนี้ยังได้นำผลงานหนังสือเล่มก่อนของผู้เขียนคือ Application of Neural Networks in Power Systems หรือการประยุกต์ใช้โครงข่ายประสาทเทียมในระบบไฟฟ้ากำลัง (ตีพิมพ์ที่คณะวิศวกรรมศาสตร์ สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง พ.ศ.2554) มาปรับปรุงใหม่เกือบทั้งหมด โดยได้นำเอาระบบอนุมานนิวโรฟัซซี่แบบปรับตัวได้หรือ Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) มาประยุกต์ใช้งานและนำมาเปรียบเทียบผลกับโครงข่ายประสาทเทียม หรือ NNs โดยเน้นโจทย์ปัญหาทางด้านระบบไฟฟ้ากำลังเป็นหลัก ซึ่งปัญหาใน Power Systems จะมีลักษณะเป็น Nonlinearity ตามธรรมชาติอยู่แล้วเพียงแต่จะมีความไม่เป็นเชิงเส้นมากน้อยเพียงใดก็ขึ้นอยู่กับประเภทของปัญหาที่กำลังพิจารณาอยู่นั้น
หลักการของ NNs คือการเลียนแบบการทำงานของสมองมนุษย์ เพื่อเรียนรู้และจดจำข้อมูลที่ต้องการ โดยที่ NNs ที่ได้จากการศึกษาก็คือแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ของกล่องดำ (Black Box) ซึ่งตอนเริ่มต้นการเรียนรู้ NNs ก็คือกล่องดำที่เรายังไม่ทราบอะไรเลยนั่นเอง แต่ภายหลังจากการเรียนรู้และจดจำข้อมูลที่ฝึกสอนแล้ว สมการคณิตศาสตร์ที่เป็นลักษณะ Non-Linear Equation มาก ๆ ของข้อมูลต่าง ๆ เหล่านั้นก็จะได้มาจากแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ของกล่องดำ
หวังเป็นอย่างยิ่งว่าหนังสือเล่มนี้จะทำให้ผู้ที่สนใจในปัญญาประดิษฐ์ (AI) โดยเฉพาะ NNs และ ANFIS จะได้เข้าใจถึงพื้นฐานทางทฤษฎีและการนำไปประยุกต์ใช้งานได้ไม่มากก็น้อย ซึ่งได้นำโครงข่ายประสาทเทียมและระบบอนุมานนิวโรฟัซซี่แบบปรับตัวได้ไปพยากรณ์ในระบบไฟฟ้ากำลังรวม 3 เรื่องด้วยกัน นอกจากนี้ผู้อ่านที่มีความสนใจยังสามารถต่อยอดโดยการนำไปประยุกต์ใช้งานในเรื่องอื่น ๆ ได้อีกมากมายในสาขาวิชาการต่าง ๆ นอกเหนือจากเรื่องของระบบไฟฟ้ากำลัง (Power Systems) ภายหลังจากที่ได้ทำความเข้าใจในหลักการทำงานและการออกแบบตลอดจนการทดสอบและการพิจารณาผลการทดสอบของการใช้งานโครงข่ายประสาทเทียมและระบบอนุมานนิวโรฟัซซี่แบบปรับตัวได้อย่างถ่องแท้แล้วตลอดจนได้เข้าใจการใช้งานโปรแกรม MATLAB และการนำ Graphical User Interface หรือ GUI ในโปรแกรม MATLAB มาใช้ในการพยากรณ์ (Forecasting) ต่อไป