Research¶
My current research interests are
- Energy management system for grid edge application
building EMS consisting eletrical loads, PV, and batteries
economic and islanding objectives
- system identification and machine learning techniques in solar forecasting
probabilistic solar power forecasting
estimation of ground irradiance using cloud information from satellites
improving NWP forecasts (from WRF models) using statistical methods
regional solar power forecasting (in central Thailand)
ensemble methods in solar forecasting
- dynamical models for explaining brain connectivity from fMRI or EEG signals
Granger causality on state-space models
stability constraints in an estimation of causal models
learning differential brain networks from multi groups of subjects
techniques of seizure detection in EEG signals
model inference applications (environment, neuroscience, etc.)
Research Projects¶
running from the newest.
- Chula Engineering Research grant: Oct 2023 - Sep 2024 (ต.ค. 2566- ก.ย. 2567)
Thai: การพัฒนาแบบจำลองประมาณความเข้มแสงอาทิตย์ภาคพื้นดินของประเทศไทยจากการใช้ภาพถ่ายดาวเทียมฮิมาวารี 8
โครงการต้นแบบระบบพยากรณ์การผลิตไฟฟ้าจากพลังงานหมุนเวียน (RE forecast) จากการไฟฟ้านครหลวง (พ.ค.2566-พ.ย. 2567)
- Outlook for grid edge technologies toward RE100 project with Center of Excellence in Electrical Power (CEPT)
Data Management and Data Analytics
Energy management system
Duration Aug 2022 - Dec 2024
- โครงการพัฒนาแพลตฟอร์มเมืองอัจฉริยะและการทดสอบในจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย (Smart City Platform Development and Testing at Chulalongkorn University) จากสถาบันวิจัยพลังงาน จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Research Project: Solar forecasting model development and implementation. The models provide solar power forecasts with 1-day-ahead and hour-ahead horizon for 9 solar stations in Chula.
Duration: Apr 1, 2020 - Sep 20, 2022
- โครงการพัฒนาแผนที่พลังงานแสงอาทิตย์ของประเทศไทย (Thailand solar map) with Smart Grid Research Unit
Thailand solar map project report (with Sararut Pranonsatid and Parinthorn Manomaisaowapak)
Duration: Mar 2020 - June 2021
- Chula Engineering Research grant: Oct 2018 - Sep 2019 (15 ส.ค. 2563- 14 ส.ค. 2564)
Thai: ขั้นตอนวิธีเชิงเลขสำหรับการแก้ปัญหาถดถอยเชิงเส้นที่มีฟังก์ชันลงโทษแบบไม่คอนเวกซ์ เพื่องานประยุกต์ด้านการประมาณแบบจำลองที่มีความเบาบางแบบกลุ่ม
- Smart Grid Research Unit (SRGU): Jun 2018 - present
Research project: Solar forecasting
Research project: Error Analysis of Solar Power Forecasting in Thailand’s Solar Farms
- Chula Engineering Research grant: Oct 2018 - Sep 2019 (ต.ค. 2561-ก.ย. 2562)
Thai: การเรียนรู้ความเชื่อมโยงของสมองจากสัญญาณ EEG
- Research Grant by NRCT (National Research Council of Thailand)Dec 4, 2017-Jun 3, 2019 (4 ธ.ค.2560-3 มิ.ย.2562)
Title: Solar Power Forecast for Energy Management System in Smart Grid
Thai: การพยากรณ์กำลังผลิตไฟฟ้าจากพลังงานแสงอาทิตย์สำหรับระบบการจัดการพลังงานของระบบโครงข่ายไฟฟ้าสมาร์ตกริด
- Chula Engineering Grant(May 16, 2016- May 16, 2017)
Thai: การเรียนรู้เชิงสถิติจากสัญญาณสั่นสะเทือนข้อเข่าเพื่อการคัดกรองและช่วยวินิจฉัยโรคกระดูกอ่อนหุ้มผิวข้อเข่าเสียสภาพ
- Chula RA scholarship for grad student: with Anupon Pruttiakaravanich
Title: Sparse Dynamical Models for Investigating Brain Connectivity
- New Researcher Grant by NTSDASep 2014 - Dec 2016 (ก.ย. 2557-ธ.ค.2559)
Title: Learning multiple graphical models for time series: Application to fMRI time series
Thai: การเรียนรู้แบบจำลองเชิงกราฟสำหรับกลุ่มข้อมูลอนุกรมเวลา: งานประยุกต์กับข้อมูล fMRI
Summer internship¶
Each summer I’ll take 2nd-year students to learn on a selected topic that involves programming or developing models. The lists here are shown from the most recent one.
- <Summer 2017> A Study of brain connectivity using statistical methods We had an SPM workshop with Dr. Witaya Sungkarat, AIMAC, Ramathibodi Hospital. Our group has learned how to process brain images using SPM and to learn a brain connectivity by Granger causality toolbox and Graphical lasso.
Anawin Opasatian อนาวิล โอภาสเสถียร
Parinthorn Manomaisaowapak ปรินทร มโนมัยเสาวภาคย์
Peeranat Worasart พีรณัฐ วรศาสตร์
Phisanu Kongkam พิษณุ คงขำ
- <Summer 2016> Our students have been assigned to practice writing JULIA codes.
ภัทริน มณีสุวรรณ์
รัฐพงษ์ ขันธ์ชัยธรรม
พลอยรุ้ง เกษร
วรินทร ไหลภาภรณ์
พิสิฐพงศ์ เทพหัสดิน ณ อยุธยา
รุจฐิระ ชุมแก้ว
โทนี่ ฟาง
<Summer 2012> Pancheewa Arayacheeppreecha had performed an experiment on learning Granger causality from Google Flu data set.