เทคนิคการคัดเลือกกลุ่มโหลดรายอาคารสำหรับรองรับแผนการติดตั้งระบบผลิตไฟฟ้าพลังงานแสงอาทิตย์บนหลังคาเพื่อเพิ่มค่าดรรชนีประสิทธิภาพการใช้พลังงานไฟฟ้า

Load Clustering Technique Application to PV Solar Rooftop Installation Planning for Improving Energy Effi ciency Index

Name: ธงชัย คล้ายคลึง

Name: วุฒิชัย สง่างาม

Name: กิตติวงศ์ สุธรรมโน

Name: พันธ์พงศ์ อภิชาตกุล

keyword: การคัดเลือกกลุ่มโหลด

; วิธี K-Means Clustering

; ดรรชนีประสิทธิภาพการใช้พลังงานไฟฟ้า

; Load Clustering

; K-Means Clustering Method

; Energy Effi ciency Index

Abstract: บทความวิจัยนี้นำเสนอวิธีการคัดเลือกกลุ่มโหลดรายอาคารเพื่อรองรับแผนการติดตั้งระบบผลิตไฟฟ้า พลังงานแสงอาทิตย์บนหลังคาภายในศูนย์กลางมหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลอีสาน โดยพิจารณา กลุ่ม โหลดอาคารที่มีการใช้พลังงานไฟฟ้าสูงต่อเนื่องช่วงกลางวันที่สามารถปรับปรุงค่าตัวประกอบการใช้ไฟฟ้า ซึ่งเป็น ดรรชนีประสิทธิภาพการใช้พลังงานไฟฟ้าให้สูงขึ้นได้ ข้อมูลการใช้พลังงานไฟฟ้ารายอาคารได้จาก เครื่องวัดพลังงานไฟฟ้าแบบดิจิทัล 34 อาคารเป้าหมาย วิเคราะห์การจัดกลุ่มโหลดตามวิธี K-Means Clustering ด้วยโปรแกรม SPSS ผลการวิเคราะห์พบว่า จัดแบ่งกลุ่มโหลดรายอาคารได้จำนวน 3 กลุ่ม กลุ่มที่ 1 ใช้ไฟในปริมาณน้อย มีลักษณะกราฟการใช้ที่เปลี่ยนแปลงสูง มีค่าตัวประกอบการใช้ไฟฟ้าตํ่า กลุ่มที่ 2 ใช้ไฟปานกลางและต่อเนื่อง กราฟการใช้ไฟเปลี่ยนแปลงน้อย มีค่าตัวประกอบการใช้ไฟฟ้าสูง และกลุ่มที่ 3 ใช้ไฟในปริมาณมากโดยเฉพาะช่วงเวลากลางวัน มีค่าตัวประกอบการใช้ไฟฟ้าตํ่า ดังนั้น กล่มุ ที่ 3 จำนวน 19 อาคารมีความเหมาะสมและจัดอยู่ในแผนรองรับการติดตั้งระบบผลิตไฟฟ้าพลังงาน แสงอาทิตย์บนหลังคา ซึ่งจะทำให้ลดค่าความต้องการใช้พลังงานไฟฟ้าสูงสุดจากระบบของการไฟฟ้าส่วนภูมิภาค และทำให้ดรรชนีประสิทธิภาพการใช้พลังงานไฟฟ้าสูงขึ้นได้

Abstract: This research paper presents to load clustering technique application to PV Solar rooftop installation planning at the center of Rajamangala University of Technology Isan. By considering the building load profi le that has high continuous power consumption during the day which can improve the load factor which is the energy effi ciency index to be higher. We collect the daily load profi le of the 34 target buildings from the digital power meter and analyze of the load clustering by K-Means Clustering technic using the SPSS program. The results showed that load clustering can be divided into 3 groups. The fi rst group, all buildings have low power consumption but high deviations of the load profi le, low load factor level. The second group, Medium power consumption and minimize deviations of the load profi le, high load factor. The third group, High power consumption, especially during the daytime, low load factor level. Therefore, Group 3 consist of 19 buildings has appropriate and setup to the plan for installation of PV solar rooftop. This will reduce the peak load demand from the Provincial Electricity Authority’s system, can improve the energy effi ciency index

มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลอีสาน. สำนักวิทยบริการและเทคโนโลยีสารสนเทศ

Address: นครราชสีมา

Email: kitiya.ni@rmuti.ac.th

Created: 2563

Modified: 2025-09-12

Issued: 2566-03-03

บทความ/Article

application/pdf

ISBN: 26729369 (Online)

BibliograpyCitation : RMUTI JOURNAL Science and Technology Vol. 13, No. 3, September - December 2020

tha

©copyrights มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคล อีสาน

ลำดับที่.	ชื่อแฟ้มข้อมูล	ขนาดแฟ้มข้อมูล	จำนวนเข้าถึง	วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1	RMUTI_Udomlak_Art66-28.pdf	7.44 MB	3	2025-01-03 15:11:17

ใช้เวลา

0.024561 วินาที