Sesi Syarahan Profesor ini membentangkan wawasan dan impak penyelidikan dalam bidang kejuruteraan sistem kuasa elektrik moden, yang menampilkan sumbangan daripada Profesor Ir. Dr. Ahmad Farid Abidin @ Bharun dan Profesor Ir. Dr. Zuhaina Hj. Zakaria dari Fakulti Kejuruteraan Elektrik, Universiti Teknologi MARA (UiTM). Bahagian pertama syarahan oleh Prof. Ir. Dr. Ahmad Farid Abidin @ Bharun, bertajuk "Artificial Intelligence for Source Identification of Excessive Neutral-to-Ground Voltage," mengupas aplikasi kecerdasan buatan (AI) dan teknik pembelajaran mesin dalam analisis kualiti kuasa. Penyelidikan ini berfokus pada pengesanan, pengelasan, dan penentuan punca utama voltan neutral-ke-bumi (NGV) yang berlebihan bagi mengelakkan gangguan peralatan serta memperkasa keselamatan elektrik. Bahagian kedua syarahan oleh Prof. Ir. Dr. Zuhaina Hj. Zakaria, bertajuk "Intelligent Service Restoration in Smart Distribution Network," mengkaji kerangka termaju pengurusan kegagalan terautomatik dan keupayaan pemulihan kendiri dalam grid pintar. Penyelidikan ini mengetengahkan integrasi algoritma pintar dan rekonfigurasi rangkaian bagi memastikan pemulihan bekalan elektrik yang pantas, meminimumkan tempoh gangguan, serta meningkatkan ketahanan sistem kuasa. Secara keseluruhannya, gabungan syarahan ini menangani cabaran kritikal dalam kualiti kuasa dan kebolehpercayaan grid, seterusnya menawarkan penyelesaian kejuruteraan pintar bagi infrastruktur elektrik masa depan.
| Item Type: | Conference or Workshop Item (Speech) |
|---|---|
| Creators: | Creators Email / ID Num. Abidin @ Bharun, Ahmad Farid UNSPECIFIED Zakaria, Zuhaina UNSPECIFIED |
| Subjects: | L Education > L Education (General) |
| Divisions: | Universiti Teknologi MARA, Shah Alam > Faculty of Electrical Engineering |
| Event Title: | Program Professorial Lecture UiTM |
| Event Dates: | 18 Disember 2025 |
| Page Range: | pp. 1-31 |
| Related URLs: | |
| Keywords: | Sistem kuasa elektrik, Kecerdasan buatan (AI), Voltan neutral-ke-bumi (NGV) |
| Collections: | Culture of Knowledge |
| Date: | 2025 |
| URI: | https://ir.uitm.edu.my/id/eprint/134941 |
134941.pdf
