การพยากรณ์ปริมาณการใช้ไฟฟ้าของโรงเรียนในสังกัดเมืองพัทยาโดยใช้ตัวแบบ Sarima กับตัวแบบ Sarimax

Forecasting electricity consumption of pattaya city schools using sarima model and sarimax model

Name: จักภัทสรัณย์ จุฑาธิปไตย

ThaSH: มหาวิทยาลัยบูรพา.สาขาวิชาการวิจัยและสถิติทางวิทยาการปัญญา

ThaSH: พลังงานไฟฟ้า

ThaSH: การใช้ไฟฟ้า

ThaSH: ไฟฟ้า -- พยากรณ์

Abstract: งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อ 1) วิเคราะห์ปริมาณการใช้ไฟฟ้าของโรงเรียนในสังกัดเมืองพัทยาในปี พ.ศ. 2555-2560 2) เปรียบเทียบประสิทธิภาพของผลการวิเคราะห์ปริมาณการใช้ไฟฟ้า ในปี พ.ศ. 2555-2560 ระหว่างตัวแบบ SARIMA กับตัวแบบ SARIMAX และ 3) พยากรณ์ปริมาณ การใช้ไฟฟ้าของโรงเรียนในสังกัดเมืองพัทยาในปี พ.ศ. 2561-2565 ข้อมูลที่ใช้ในการวิจัย คือ ปริมาณการใช้ไฟฟ้ารายเดือนของโรงเรียนในสังกัดเมืองพัทยา ตั้งแต่เดือนมกราคม พ.ศ. 2555 ถึงเดือนธันวาคม พ.ศ. 2560 วิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้โปรแกรม Minitab ด้วยตัวแบบ SARIMA และใช้โปรแกรม SPSS ด้วยตัวแบบ SARIMAX ผลการวิจัยปรากฏว่า 1) ปริมาณการใช้ไฟฟ้าตั้งแต่เดือนมกราคม พ.ศ. 2555 ถึงเดือนธันวาคม พ.ศ. 2560 มีแนวโน้มเพิ่มขึ้น โดยช่วงที่มีปริมาณการใช้ไฟฟ้าสูงสุดคือ เดือนกันยายน และต่ำสุดคือ เดือนเมษายนของทุกปี 2) ประสิทธิภาพของผลการวิเคราะห์ปริมาณการใช้ไฟฟ้า ในปี พ.ศ. 2555-2560 ระหว่างตัวแบบ SARIMA กับตัวแบบ SARIMAX มีประสิทธิภาพไม่แตกต่างกัน และ 3) ผลการพยากรณ์ปริมาณการใช้ไฟฟ้าตั้งแต่เดือนมกราคม พ.ศ. 2561 ถึงเดือนธันวาคม พ.ศ. 2565 ด้วยตัวแบบ SARIMA (0,1,1) (0,1,1)12 มีแนวโน้มเพิ่มขึ้น ค่าพยากรณ์ปริมาณการใช้ไฟฟ้าเมื่อสิ้นปี พ.ศ. 2565 มีค่าประมาณ 4,137,752 กิโลวัตต์-ชั่วโมง เพิ่มขึ้นจากปี พ.ศ. 2560 เฉลี่ยปีละ 193,341 กิโลวัตต์-ชั่วโมง ในเดือนกันยายน พ.ศ. 2565 จะมีปริมาณการใช้ไฟฟ้าสูงสุดที่ 431,315 กิโลวัตต์-ชั่วโมง และเดือนเมษายน พ.ศ. 2565 จะมีปริมาณการใช้ไฟฟ้าต่ำสุดที่ 213,574 กิโลวัตต์-ชั่วโมง โดยมีค่า RMSE เท่ากับ 20091.242 ค่า MAPE เท่ากับ 7.903 และมีค่าประสิทธิภาพในการพยากรณ์ (R2) เท่ากับ ร้อยละ 91.3

Abstract: The purposes of this research were to 1) analyze electricity consumption of Pattaya City schools in 2012-2017, 2) to compare the performance and to analyze electricity consumption using the SARIMA model and the SARIMAX model, and 3) to forecast school electricity consumption for the 2018-2022 period. Data were the electricity consumption figures from January 2012 to December 2017. The SARIMA model was analyzed by using Minitab and the SARIMAX model was analyzed by using SPSS. The results showed that 1) electricity consumption from January 2012 to December 2017 had an increasing trend in which September had the highest electricity consumption while April had the lowest, 2) the comparison of electricity consumption between SARIMA and SARIMAX models showed no difference, 3) the result of forecasting electricity consumption from January 2018 to December 2022 with SARIMA (0,1,1) (0,1,1)12 had an increasing trend. The forecast value of electricity consumption at the end of 2022 was approximately 4,137,752 kilowatt-hours, an increase from the year 2017 of approximately 193,341 kilowatt-hours per year. In September 2022, the maximum electricity consumption was approximately 431,315 kilowatt-hours, and April 2022 was the lowest was approximately 213,574 kilowatt-hours. The forecast estimates had Root Mean Squared Error (RMSE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE) and Coefficient of Determination (R2) equal to 20091.242, 7.903, and 91.3 percent respectively.

มหาวิทยาลัยบูรพา. สำนักหอสมุด

Address: ชลบุรี

Email: buulibrary@buu.ac.th

Name: พูลพงศ์ สุขสว่าง

Role: อาจารย์ที่ปรึกษาหลัก

Created: 2561

Modified: 2563-08-02

Issued: 2563-08-02

วิทยานิพนธ์/Thesis

application/pdf

CallNumber: ว 333.7964 จ213ก

tha

DegreeName: วิทยาศาสตรมหาบัณฑิต

Level: ปริญญาโท

Descipline: การวิจัยและสถิติทางวิทยาการปัญญา

Grantor: มหาวิทยาลัยบูรพา

©copyrights มหาวิทยาลัยบูรพา

ลำดับที่.	ชื่อแฟ้มข้อมูล	ขนาดแฟ้มข้อมูล	จำนวนเข้าถึง	วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1	56910509.pdf	22.12 MB	20	2025-05-07 19:18:31

ใช้เวลา

0.018504 วินาที