แจ้งเอกสารไม่ครบถ้วน, ไม่ตรงกับชื่อเรื่อง หรือมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเอกสาร ติดต่อที่นี่ ==>
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th ติดต่อเจ้าหน้าที่เจ้าของเอกสาร กรณีเอกสารไม่ครบหรือไม่ตรง

Day-ahead load forecasting using supervised deep learning techniques with day-aware data arrangement : a case study of SUT campus

Organization : Suranaree University of Technology. Institute of Engineering
Email : Nisachontabcha@gmail.com

Organization : Rajamangala University of Technology Thanyaburi. Faculty of Engineering
Email : nitikorn_j@rmutt.ac.th

Organization : Suranaree University of Technology. Institute of Engineering
Email : keerati.ch@sut.ac.th
keyword: Power demand
LCSH: Electric power consumption -- Forecasting
LCSH: Deep learning (Machine learning)
LCSH: Supervised learning (Machine learning)
LCSH: Smart power grids
Abstract: This study proposes supervised deep learning (DL) techniques via long short-term memory (LSTM), gate recurrent unit (GRU), Bi-LSTM, and Bi-GRU to forecast electrical loads based on Day-Aware Data Arrangement. The data features are historical electrical loads with arrangement in the form of time series for the model training and evaluation. The proposed model was verified by three accuracy indices: Mean Absolute Error (MAE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE), and Mean Square Error (RMSE). Among the study models, the GRU model demonstrates fastest processing speed due to its simpler structure, while LSTM model has the highest forecasting efficiency.
King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Central Library
Address: BANGKOK
Email: library@kmutnb.ac.th
Created: 2025
Modified: 2025-06-23
Issued: 2025-06-23
บทความ/Article
application/pdf
BibliograpyCitation : In Electrical Engineering Academic Association (Thailand) and King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Department of Electrical and Computer Engineering. 13th International Electrical Engineering Congress (iEECON 2025) (P06390). Bangkok : Electrical Engineering Academic Association (Thailand), 2025
eng
©copyrights King Mongkut's University of Technology North Bangkok
RightsAccess:
ลำดับที่.ชื่อแฟ้มข้อมูล ขนาดแฟ้มข้อมูลจำนวนเข้าถึง วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1 iEECON 2025 P06390.pdf 1.19 MB
ใช้เวลา
0.019222 วินาที

Nisachon Thabcha
Title Contributor Type
Day-ahead load forecasting using supervised deep learning techniques with day-aware data arrangement : a case study of SUT campus
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Nisachon Thabcha;Nitikorn Junhuathon;Keerati Chayakulkheeree

บทความ/Article
Nitikorn Junhuathon
Title Contributor Type
Comparative study of short-term photovoltaic power generation forecasting methods
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Nitikorn Junhuathon;Keerati Chayakulkheeree

บทความ/Article
Optimizing maximum profit for electric vehicle users in a bipolar DC distribution grid with probabilistic EV load demand and V2G integration
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Guntinan Sakulphaisan;Sirirat Son-in;Nitikorn Junhuathon

บทความ/Article
A comparative study on feature extraction for battery state of health estimation : evaluating the role of open circuit voltage in LSTM model
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Saran Techanok;Nitikorn Junhuathon;Keerati Chayakulkheeree

บทความ/Article
Two-stage data-driven modeling for day-ahead solar power forecasting : a case study of the SUT campus floating solar system
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Wipada Thongwily;Nitikorn Junhuathon;Keerati Chayakulkheeree

บทความ/Article
Day-ahead load forecasting using supervised deep learning techniques with day-aware data arrangement : a case study of SUT campus
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Nisachon Thabcha;Nitikorn Junhuathon;Keerati Chayakulkheeree

บทความ/Article
Minimizing power loss in a DC distribution system through an analysis of the loss sensitivity factor and distributed generator loss characteristics
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Guntinan Sakulphaisan;Nitikorn Junhuathon;Keerati Chayakulkheeree

บทความ/Article
Keerati Chayakulkheeree
Title Contributor Type
Analysis of power production profile of bifacial solar plant optimizing with load demand
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Sukamai Rattanatham;Thipwan Fangsuwannarak;Keerati Chayakulkheeree

บทความ/Article
Comparative study of short-term photovoltaic power generation forecasting methods
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Nitikorn Junhuathon;Keerati Chayakulkheeree

บทความ/Article
Microgrid voltage stability indices improvement using particle swarm optimization
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Thanarat Phimtakhob;Keerati Chayakulkheeree

บทความ/Article
Optimal daily scheduling of hybrid wind- hydrogen storage using particle swarm optimization
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Suttipong Dechjinda;Keerati Chayakulkheeree

บทความ/Article
Smart home energy management algorithm for TOU-based demand response
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Wilawan Piawises;Keerati Chayakulkheeree

บทความ/Article
Optimal EV charging control for distribution system loss minimization
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Suwimon Techanok;Keerati Chayakulkheeree

บทความ/Article
Power pool vs P2P energy trading mechanisms : a social welfare perspective
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Pawit Sakolkiatkajorn;Keerati Chayakulkheeree

บทความ/Article
Optimal coordination of adaptive overcurrent relay for microgrid system using hybrid PSO-LP
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Wachirawich Tantichaiwanich;Keerati Chayakulkheeree

บทความ/Article
A comparative study on feature extraction for battery state of health estimation : evaluating the role of open circuit voltage in LSTM model
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Saran Techanok;Nitikorn Junhuathon;Keerati Chayakulkheeree

บทความ/Article
Two-stage data-driven modeling for day-ahead solar power forecasting : a case study of the SUT campus floating solar system
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Wipada Thongwily;Nitikorn Junhuathon;Keerati Chayakulkheeree

บทความ/Article
Day-ahead load forecasting using supervised deep learning techniques with day-aware data arrangement : a case study of SUT campus
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Nisachon Thabcha;Nitikorn Junhuathon;Keerati Chayakulkheeree

บทความ/Article
Improve a voltage unbalance index of bipolar DC distribution grid by using particle swarm optimization based on load balancing method
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Guntinan Sakulphaisan;Keerati Chayakulkheeree

บทความ/Article
Induction motor efficiency estimation using particle swarm optimization with multiple operating conditions
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Termpong Srited;Keerati Chayakulkheeree

บทความ/Article
Minimizing power loss in a DC distribution system through an analysis of the loss sensitivity factor and distributed generator loss characteristics
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Guntinan Sakulphaisan;Nitikorn Junhuathon;Keerati Chayakulkheeree

บทความ/Article
Optimal energy storage system scheduling for distribution system daily loss minimization using particle swarm optimization
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Korawitch Kaiyawong;Keerati Chayakulkheeree

บทความ/Article
A comparative study on scenario based optimal overcurrent relay coordination for distribution system with distributed generator using linear programing
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Chakit Plongkrathok;Keerati Chayakulkheeree

บทความ/Article
Induction motor equivalent circuit parameters determination using particle swarm optimization with multiple operating conditions
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Termpong Srited;Keerati Chayakulkheeree;Petch Nantivatana;Preecha Kochareon

บทความ/Article
Copyright 2000 - 2025 ThaiLIS Digital Collection Working Group. All rights reserved.
ThaiLIS is Thailand Library Integrated System
สนับสนุนโดย สำนักงานบริหารเทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อพัฒนาการศึกษา
กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม
328 ถ.ศรีอยุธยา แขวง ทุ่งพญาไท เขต ราชเทวี กรุงเทพ 10400 โทร. โทร. 02-232-4000
กำลัง ออน์ไลน์
ภายในเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 4
ภายนอกเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 2,981
รวม 2,985 คน

More info..
นอก ThaiLIS = 264,213 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสังกัดทบวงเดิม = 407 ครั้ง
มหาวิทยาลัยราชภัฏ = 274 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเอกชน = 76 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคล = 64 ครั้ง
หน่วยงานอื่น = 24 ครั้ง
สถาบันพระบรมราชชนก = 5 ครั้ง
มหาวิทยาลัยการกีฬาแห่งชาติ = 3 ครั้ง
รวม 265,066 ครั้ง
Database server :
Version 2.5 Last update 1-06-2018
Power By SUSE PHP MySQL IndexData Mambo Bootstrap
มีปัญหาในการใช้งานติดต่อผ่านระบบ UniNetHelp


Server : 8.199.134
Client : Not ThaiLIS Member
From IP : 216.73.216.28