1. CUIR at Chulalongkorn University
  2. Faculty and Institute
  3. Faculty of Commerce and Accountancy - Acctn
  4. Acctn - Theses
Please use this identifier to cite or link to this item: https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/9294
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorมานพ วรศักดิ์-
dc.contributor.authorสุมิตรา อมรวรพักตร์-
dc.contributor.otherจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะพาณิชยศาสตร์และการบัญชี-
dc.date.accessioned2009-07-23T06:05:32Z-
dc.date.available2009-07-23T06:05:32Z-
dc.date.issued2542-
dc.identifier.isbn9743328106-
dc.identifier.urihttp://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/9294-
dc.descriptionวิทยานิพนธ์ (สต.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2542en
dc.description.abstractศึกษาเปรียบเทียบหาวิธีการพยากรณ์ที่เหมาะสม สำหรับการพยากรณ์ข้อมูลปริมาณความต้องการใช้ไฟฟ้าในส่วนภูมิภาค และต้องการหาตัวแบบพยากรณ์ที่ให้ค่าพยากรณ์มีความคลาดเคลื่อนต่ำ โดยศึกษาวิธีการพยากรณ์ทั้ง 4 วิธี ได้แก่ 1) วิธีการบอกซ์เจนกินส์ 2) วิธีการปรับให้เรียบแบบเลขชี้กำลัง 3) วิธีการแยกองค์ประกอบ และ 4) วิธีการวิเคราะห์การถดถอย และนำไปเปรียบเทียบกับวิธีการพยากรณ์ของการไฟฟ้าส่วนภูมิภาค (กฟภ.) ที่ใช้อยู่ในปัจจุบัน ในการเปรียบเทียบ จะใช้ค่าเฉลี่ยของเปอร์เซ็นต์ค่าความคลาดเคลื่อนสัมบูรณ์ เป็นเกณฑ์การคัดเลือกตัวแบบพยากรณ์ โดยข้อมูลที่ใช้ในการวิเคราะห์ครั้งนี้เป็นข้อมูลทุติยภูมิ เก็บรวบรวมจากแผนกสถิติการใช้ไฟฟ้า กองเศรษฐกิจพลังไฟฟ้า กฟภ. สำหรับตัวแบบอนุกรมเวลาเป็นข้อมูลรายเดือน ในช่วงปีงบประมาณ 2536-2542 ส่วนตัวแบบการถดถอยเป็นข้อมูลรายปี ในช่วงปีงบประมาณ 2524-2542 ผลการศึกษาเปรียบเทียบข้อมูลที่วิเคราะห์ทั้ง 5 วิธี ได้ว่า วิธีการพยากรณ์โดยวิธีการบอกซ์-เจนกินส์ เหมาะสมกว่าวิธีอื่นๆ ที่นำมาศึกษาเปรียบเทียบ สำหรับข้อมูลปริมาณความต้องการใช้ไฟฟ้าทุกประเภท ซึ่งผบการพยากรณ์ในอนาคต คาดว่า ปริมาณความต้องการใช้ไฟฟ้า ในประเภทบ้านอยู่อาศัย กิจการขนาดต่างๆ และกิจการเฉพาะอย่างของทุกภาค ในปี 2543-2545 มีแนวโน้มเพิ่มขึ้นทุกปี ส่วนปริมาณความต้องการใช้ไฟฟ้าในประเภทสูบน้ำเพื่อการเกษตร และไฟชั่วคราวของทุกภาค ในปี 2543-2545 จะมีแนวโน้มลดลงทุกปี สำหรับปริมาณความต้องการใช้ไฟฟ้าในประเภทส่วนราชการและองค์กร ที่ไม่แสวงหากำไรของทุกภาคยกเว้นภาคเหนือ ในปี 2543-2545 จะมีแนวโน้มเพิ่มขึ้นทุกปี การใช้ตัวแบพยากรณ์ควรจะมีการตรวจสอบความเหมาะสมของตัวแบบนั้น เมื่อมีข้อมูลใหม่เพิ่มขึ้นมา เพื่อปรับปรุงตัวแบบพยากรณ์ให้ทันสมัยen
dc.description.abstractalternativeTo find the appropriate prediction methods and models for prediction the provincial electricity demand. In this study, the prediction methods under consideration are box-Jenkins methods, exponential smoothing methods, decomposition method, and regression analysis method. These methods will be compare with the method of the Provincial Electricity Authority (PEA) through the Mean absolute percent error of prediction. The data are collected from the Statistics Section Power Economics Division PEA, the monthly data for the year 2536-2542 are used for time series models, and the annual data for the year 2524-2542 are used for regression models. The results of this study show that the prediction method by box-Jenkins method is the most appropriate method for every type of electricity demand. The results of the prediction for the year 2543-2545 are as follows: the demands of the residential, the small, medium and large general service, and the specific business in all of the regions are expected to increase annually. However, the demands of the agriculture pumping, and temporary in all of the regions are expected to decrease annually. The demands of the government institutions & non-profit organizations in northeast, central and south regions are expected to increase annually and decrease annually in the North region. The prediction model should be diagnosticed to improve the model when we have new dataen
dc.format.extent886079 bytes-
dc.format.extent759631 bytes-
dc.format.extent916050 bytes-
dc.format.extent773682 bytes-
dc.format.extent1963701 bytes-
dc.format.extent833249 bytes-
dc.format.extent4159073 bytes-
dc.format.mimetypeapplication/pdf-
dc.format.mimetypeapplication/pdf-
dc.format.mimetypeapplication/pdf-
dc.format.mimetypeapplication/pdf-
dc.format.mimetypeapplication/pdf-
dc.format.mimetypeapplication/pdf-
dc.format.mimetypeapplication/pdf-
dc.language.isothes
dc.publisherจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยen
dc.relation.urihttp://doi.org/10.14457/CU.the.1999.257-
dc.rightsจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยen
dc.subjectการไฟฟ้าส่วนภูมิภาคen
dc.subjectการวิเคราะห์อนุกรมเวลาen
dc.subjectการวิเคราะห์การถดถอยen
dc.subjectการใช้พลังงานไฟฟ้า -- พยากรณ์en
dc.titleการเปรียบเทียบวิธีการพยากรณ์ความต้องการใช้ไฟฟ้าในส่วนภูมิภาคen
dc.title.alternativeA comparison of prediction methods for provincial electricity demanden
dc.typeThesises
dc.degree.nameสถิติศาสตรมหาบัณฑิตes
dc.degree.levelปริญญาโทes
dc.degree.disciplineสถิติes
dc.degree.grantorจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยen
dc.email.advisorไม่มีข้อมูล-
dc.identifier.DOI10.14457/CU.the.1999.257-
Appears in Collections:Acctn - Theses

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Sumitra_Am_front.pdf865.31 kBAdobe PDFView/Open
Sumitra_Am_ch1.pdf741.83 kBAdobe PDFView/Open
Sumitra_Am_ch2.pdf894.58 kBAdobe PDFView/Open
Sumitra_Am_ch3.pdf755.55 kBAdobe PDFView/Open
Sumitra_Am_ch4.pdf1.92 MBAdobe PDFView/Open
Sumitra_Am_ch5.pdf813.72 kBAdobe PDFView/Open
Sumitra_Am_back.pdf4.06 MBAdobe PDFView/Open
Show simple item record


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.