การพยากรณ์ความต้องการไฟฟ้าระยะสั้นมีความสำคัญต่อการปฏิบัติงานและวางแผนระบบไฟฟ้ากำลัง เนื่องจากหากการพยากรณ์มีความแม่นยำแล้ว ย่อมสามารถวางแผนการผลิตและการซื้อขายไฟฟ้าได้เหมาะสมตลอดจนส่งผลให้สามารถเพิ่มประสิทธิภาพในการปฏิบัติงานได้ วิทยานิพนธ์ฉบับนี้นำเสนอวิธีการพยากรณ์ค่าความต้องการไฟฟ้าระยะสั้นด้วยการประยุกต์ใช้เครือข่ายประสาทเทียมแบบ MLP เพื่อหาความสัมพันธ์ระหว่างค่าความต้องการไฟฟ้าในอนาคตกับค่าความต้องการไฟฟ้าและอุณหภูมิในอดีต โดยแบ่งการศึกษาออกเป็น 2 ส่วนคือ การพยากรณ์ค่าความต้องการไฟฟ้าประจำวันแบบมีค่าเป็นรายชั่วโมงและการพยากรณ์ค่าความต้องการไฟฟ้าใน 2-3 ชั่วโมงข้างหน้า ส่วนแรกของการศึกษาจะเป็นวิธีการพยากรณ์ค่าความต้องการไฟฟ้ารายชั่วโมงสำหรับวันถัดไป ซึ่งจะแบ่งการคำนวณออกเป็น 3 ขั้นตอน คือ การพยากรณ์ความต้องการไฟฟ้าอันประกอบด้วยค่าสูงสุด ค่าต่ำสุด และค่าเฉลี่ยประจำวัน ด้วยเครือข่าย MLP จากนั้นจึงทำการพยากรณ์ลักษณะการใช้ไฟฟ้าด้วยแบบจำลองการเฉลี่ยค่าความต้องการไฟฟ้า และในขั้นตอนสุดท้ายจะนำผลการพยากรณ์ที่ได้จากสองขั้นตอนแรกมารวมกันเพื่อพยากรณ์ค่าความต้องการไฟฟ้าประจำวันแบบมีค่าเป็นรายชั่วโมง ส่วนที่สองของการศึกษาจะเป็นวิธีการพยากรณ์ค่าความต้องการไฟฟ้าด้วยเครือข่ายMLP แบบตัวแปรข้อมูลขาออกตัวเดียว โดยการทดสอบจะแบ่งออกเป็น 3 ขั้นตอน คือ การทดสอบเพื่อหาช่วงระยะเวลาของชุดข้อมูลฝึกเครือข่ายที่เหมาะสม จากนั้นจะทดสอบผลกระทบของตัวแปรอุณหภูมิต่อความแม่นยำของการพยากรณ์ และในขั้นตอนสุดท้ายจะเป็นการทดสอบเพื่อหาขอบเขตของช่วงระยะเวลาในการพยากรณ์ที่เหมาะสม ทั้งนี้วิธีการที่พัฒนาขึ้นได้นำมาทดสอบกับชุดข้อมูลจริงของสถานีไฟฟ้าย่อยตัวอย่างของประเทศไทยทั้งหมด 3 แห่ง ซึ่งประกอบด้วย จังหวัดภูเก็ต จังหวัดอุบลราชธานี(เขตอำเภอเมือง) และจังหวัดอุบลราชธานี (เขตชนบท) ปรากฏว่าผลการพยากรณ์ที่ได้มีความแม่นยำเป็นที่น่าพอใจ