การพยากรณ์ปริมาณการใช้ไฟฟ้าสำหรับกิจการเฉพาะรายรายเดือน กรณีศึกษา: พื้นที่อำภอเมือง จังหวัดนครราชสีมา

A Monthly Forecast of Electricity Consumption for Various Types of Businesses; Case Study: Muang District, Nakhon Ratchasima Province

Name: ญาดา พรภักดี

Name: อนุชา กล่ำน้อย

Name: มงคล ลีลาไพบูลย์

keyword: การพยากรณ์

; ตัวแบบอารีมา

; ตัวแบบวนเทอร์เชิงคูณ

; ตัวแบบแยกสวนประกอบ

; ปริมาณการใช้ไฟฟ้า

; Forecasting

; ARIMA Model

; Multiplicative Winter Model

; Decomposition Model

; Electricity Consumption

Abstract: งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์ เพื่อศึกษาและเปรียบเทียบวิธีการพยากรณ์สำหรับการพยากรณ์ ปริมาณการใช้ไฟฟ้า กิจการเฉพาะรายรายเดือน กรณีศึกษา: พื้นที่อำเภอเมืองจังหวัดนครราชสีม โดยใช้ข้อมูลจากสำนักงานสถิติจังหวัดนครราชสีมา ตั้งแต่เดือนมกราคม พ.ศ. 2556 ถึงเดือนมิถุนายน พ.ศ. 2563 จำนวน 90 ค่า โดยแบ่งข้อมูลออกเป็น 2 ชุด ข้อมูลชุดที่ 1 ตั้งแต่เดือนมกราคม พ.ศ. 2556 ถึงเดือนมิถุนายน พ.ศ. 2562 จำนวน 78 ค่า เพื่อนำมาสร้างตัวแบบ โดยในงานวิจัยนี้ใช้ตัวแบบการพยากรณ์ 3 ตัวแบบ คือ ตัวแบบอารีมา ตัวแบบวินเทอร์เชิงคูณ และตัวแบบแยกส่วนประกอบ สำหรับข้อมูลชุดที่ 2 ใช้ในการเปรียบเทียบและตรวจสอบความแมนยำ เพื่อคัดเลือกตัวแบบที่เหมาะสมที่สุด โดยใช้ข้อมูลตั้งแต่เดือนกรกฎาคม พ.ศ. 2562 ถึงเดือนมิถุนายน พ.ศ. 2563 จำนวน 12 ค่า และเกณฑ์ที่ใช้ในการเปรียบเทียบค่า ความคลาดเคลื่อนของการพยากรณ์ของแต่ละตัวแบบนั่นคือ เกณฑ์เปอร์เซ็นต์ความคลาดเคลื่อนสัมบูรณ์เฉลี่ย (MAPE) และ เกณฑ์รากที่สองของความคลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ย (RMSE) ผลการศึกษาพบว่า ตัวแบบอารีมาเหมาะสมกับการพยากรณปริมาณการใช้ไฟฟ้ากิจการเฉพาะราย โดยเดือนมีนาคม พ.ศ. 2564 มีปริมาณการใช้ไฟฟ้า มากที่สุดถึง 3,397,843.30 กิโลวัตต์ชั่วโมง และเดือนธันวาคม พ.ศ. 2564 มีปริมาณการใช้ไฟฟ้าต่ำที่สุด เท่ากับ 2,539,831.42 กิโลวัตต์/ชั่วโมง "

Abstract: The purpose of this research is to study and compare forecasting methods for forecasting monthly electricity consumption for specific businesses. The case study will focus on businesses in Muang District, Nakhon Ratchasima Province. Data from the Nakhon Ratchasima Provincial Statistical office was used. The data was collected from January 2013 to June 2020 in the amount of 90 values. The researcher divided the data into 2 sets, the first data set from January 2013 to June 2019, 78 values. Three forecast models were used in this research: the ARIMA model, the Multiplicative Winter model, and the Decomposition model. The second data set was used to compare and verify the accuracy. To select the most suitable from July 2019 to June 2020, 12 values and the criteria used to compare the forecast error of each model, that is Mean Absolute Percentage Error (MAPE) and Root Mean Square Error (RMSE). The results of the study showed that the ARIMA model is suitable for forecasting specific business electricity consumption. The highest electricity consumption will be 3,397,843.30 KW/hour, in March 2021 and the lowest electricity consumption, will equal 2,539,831.42 KW/hour, in December 2021.

มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลอีสาน. สำนักวิทยบริการและเทคโนโลยีสารสนเทศ

Address: นครราชสีมา

Email: kitiya.ni@rmuti.ac.th

Created: 2564

Modified: 2025-08-04

Issued: 2566-02-11

บทความ/Article

application/pdf

ISBN: 26729369 (Online)

BibliograpyCitation : RMUTI JOURNAL Science and Technology Vol. 14, No. 3, September - December 2021

tha

©copyrights มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคล อีสาน

ลำดับที่.	ชื่อแฟ้มข้อมูล	ขนาดแฟ้มข้อมูล	จำนวนเข้าถึง	วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1	RMUTI_Yupawadee_Art66-30.pdf	11.23 MB	2	2025-01-04 11:55:54

ใช้เวลา

0.02059 วินาที