วิทยานิพนธ์ (วศ.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2546

การพยากรณ์ความต้องการไฟฟ้าระยะสั้น มีความสำคัญต่อการปฏิบัติงานและวางแผนระบบไฟฟ้ากำลัง เนื่องจากหากการพยากรณ์มีความแม่นยำแล้ว ย่อมสามารถวางแผนการผลิตและการซื้อขายไฟฟ้าได้เหมาะสม ตลอดจนส่งผลให้สามารถเพิ่มประสิทธิภาพในการปฏิบัติงานได้ วิทยานิพนธ์ฉบับนี้นำเสนอวิธีการพยากรณ์ค่าความต้องการไฟฟ้าระยะสั้น ด้วยการประยุกต์ใช้เครือข่ายประสาทเทียมแบบ MLP เพื่อหาความสัมพันธ์ระหว่างค่าความต้องการไฟฟ้าในอนาคต กับค่าความต้องการไฟฟ้าและอุณหภูมิในอดีต โดยแบ่งการศึกษาออกเป็น 2 ส่วน คือ การพยากรณ์ค่าความต้องการไฟฟ้าประจำวันแบบมีค่าเป็นรายชั่วโมง และการพยากรณ์ค่าความต้องการไฟฟ้าใน 2-3 ชั่วโมงข้างหน้า ส่วนแรกของการศึกษาจะเป็นวิธีการพยากรณ์ ค่าความต้องการไฟฟ้ารายชั่วโมงสำหรับวันถัดไป ซึ่งจะแบ่งการคำนวณออกเป็น 3 ขั้นตอนคือ การพยากรณ์ความต้องการไฟฟ้าอันประกอบด้วย ค่าสูงสุด ค่าต่ำสุดและค่าเฉลี่ยประจำวัน ด้วยเครือข่าย MLP จากนั้นจึงพยากรณ์ลักษณะการใช้ไฟฟ้าด้วยแบบจำลองการเฉลี่ยค่าความต้องการไฟฟ้า และในขั้นตอนสุดท้ายจะนำผลการพยากรณ์ที่ได้จากสองขั้นตอนแรกมารวมกัน เพื่อพยากรณ์ค่าความต้องการไฟฟ้าประจำวันแบบมีค่าเป็นรายชั่วโมง ส่วนที่สองของการศึกษาจะเป็นวิธีการพยากรณ์ค่าความต้องการไฟฟ้าด้วยเครือข่าย MLP แบบตัวแปรข้อมูลขาออกตัวเดียว โดยการทดสอบจะแบ่งออกเป็น 3 ขั้นตอนคือ การทดสอบเพื่อหาช่วงระยะเวลาของชุดข้อมูลฝึกเครือข่ายที่เหมาะสม จากนั้นจะทดสอบผลกระทบของตัวแปรอุณหภูมิต่อความแม่นยำของการพยากรณ์ และในขั้นตอนสุดท้ายจะเป็นการทดสอบเพื่อหาขอบเขต ของช่วงระยะเวลาในการพยากรณ์ที่เหมาะสม ทั้งนี้วิธีการที่พัฒนาขึ้นได้นำมาทดสอบกับชุดข้อมูลจริง ของสถานีไฟฟ้าย่อยตัวอย่างของประเทศไทยทั้งหมด 3 แห่ง ซึ่งประกอบด้วย จังหวัดภูเก็ต จังหวัดอุบลราชธานี (เขตอำเภอเมือง) และจังหวัดอุบลราชธานี (เขตชนบท) ปรากฏว่าผลการพยากรณ์ที่ได้มีความแม่นยำเป็นที่น่าพอใจ