แบบจำลองทางคณิตศาสตร์สำหรับการวิเคราะห์และการพยากรณ์การใช้พลังงานไฟฟ้าของสถานีรถไฟฟ้า

Mathematical model for analzing and forecasting electrical energy consumption of railway station

Name: พรรษพร โตวิเศษ

ThaSH: มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ -- วิทยานิพนธ์. วศ.ม. (การจัดการวิศวกรรม) 2562

Classification :.LCCS: TK4015

ThaSH: มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์. สาขาการจัดการวิศวกรรม -- วิทยานิพนธ์

ThaSH: การใช้พลังงานไฟฟ้า

ThaSH: รถไฟฟ้า -- การใช้พลังงาน

ThaSH: สถานีรถไฟฟ้า

ThaSH: แบบจำลองทางคณิตศาสตร์

Abstract: โครงการวิทยานิพนธ์ฉบับนี้ได้ศึกษาการใช้พลังงานไฟฟ้าสำหรับการให้บริการภายในสถานีรถไฟฟ้าระหว่างปี พ.ศ. 2558 จนถึง พ.ศ. 2561 ซึ่งเป็นระบบการจ่ายไฟฟ้าที่มีปริมาณการใช้พลังงานไฟฟ้าเฉลี่ยสูงสุดในระบบรถไฟฟ้าคิดเป็นร้อยละ 70 ต่อปี โดยสร้างตัวแบบทางคณิตศาสตร์ในการพยากรณ์ปริมาณการใช้พลังงานไฟฟ้าต่อเดือนจากการวิเคราะห์แนวโน้ม ได้แก่ แนวโน้มเส้นตรง เส้นโค้งการเติบโต และแนวโน้มกำลังสอง และการวิเคราะห์อนุกรมเวลาแบบแยกส่วน ได้แก่ แบบจำลองผลคูณ และแบบจำลองผลบวก รวมถึงวิเคราะห์การใช้พลังงานไฟฟ้ากับข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับสถานีรถไฟฟ้า ได้แก่ ข้อมูลโครงสร้างสถานีและข้อมูลการให้บริการ ตัวแบบที่ได้จะแสดงปริมาณการใช้พลังงานไฟฟ้าที่เกิดจากตัวแปรที่มาจากการคัดเลือกตัวแปรอิสระ 3 รูปแบบคือ ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับสถานีรถไฟฟ้าเป็นตัวแปรอิสระ ตัวแปรอิสระที่ทำให้สัมประสิทธิ์การตัดสินใจปรับแก้ของตัวแบบมีค่าสูงสุด และการคัดเลือกตัวแปรอิสระแบบขั้นตอน โดยประเมินความเหมาะสมของตัวแบบที่ได้จากค่าเฉลี่ยความคลาดเคลื่อนกำลังสองต่ำที่สุด ผลที่ได้สามารถนำไปประเมินปริมาณการใช้พลังงานไฟฟ้าที่เหมาะสมเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการใช้พลังงานไฟฟ้าภายในสถานีรถไฟฟ้าในอนาคตต่อไป ผลการศึกษาพบว่าตัวแบบที่เหมาะสมในการพยากรณ์ปริมาณการใช้พลังงานไฟฟ้าในแต่ละสถานีสามารถอธิบายเป็นแนวโน้มกำลังสองและแบบจำลองผลบวกของอนุกรมเวลาแบบแยกส่วน โดยทดสอบความเหมาะสมของตัวแบบด้วยการทดสอบสมมติฐานเทียบกับระดับนัยสำคัญที่ร้อยละ 95 ส่วนตัวแบบที่ได้การวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้นพหุคูณพบว่าตัวแบบที่เหมาะสมมีค่าเฉลี่ยความคาดเคลื่อนกำลังสองต่ำที่สุดที่ 1,692,548,944.92 (กิโลวัตต์ชั่วโมง)2 โดยใช้ข้อมูลทั้งหมดที่เกี่ยวข้องทั้งหมดในการอธิบาย อย่างไรก็ตามเมื่อใช้ข้อมูลการให้บริการในปี พ.ศ. 2562 พบว่าตัวแบบที่ได้ใช้ตัวแปรอิสระที่ได้จากการคัดเลือกตัวแปรอิสระแบบขั้นตอนมีความเหมาะสมเนื่องจากมีค่าเฉลี่ยความคาดเคลื่อนกำลังสองต่ำที่สุดที่ 2,287,925,761.96 (กิโลวัตต์ชั่วโมง)2 This research studied the electrical energy consumption of railway station service, the maximum energy used power supply average 70 percent per year, between 2015 to 2018. To forecast the railway station energy consumption, the service energy consumption used to generate the mathematical models for analyzing the energy used trends - the linear, the growth curve, and the quadratic trend - also a decomposition method; multiplicative and additive models. Moreover, multiple linear regression had used for analyzing the usage with railway station data composed of the station structure and the service information. These models performed monthly electrical energy consumption with 3 types of independent variables depending on the selecting methods; 1) all data are independent variables, 2) the best subset, and 3) the stepwise regression. The mean square error (MSE) minima had used to evaluate the appropriation of the models. These results can use to assess the optimal electrical energy consumption for improving railway power supply. The results indicated that the optimal electrical energy consumption for each station could describe as the quadratic trend and the additive decomposition model, testing the adequacy of the model hypothesis under a 95 percent significant level to confirm the adequacy from the mean square error. Meanwhile, the optimal linear regression model had minimal MSE, 1,692,548,944.92 kiloWatt-hour2, which described from all railway station data. However, the energy consumption explaining from all data showed the minimal value of MSE 2,287,925,761.96 kiloWatt-hour2 when the model used the service information in 2019.

มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์. สำนักหอสมุด

Address: กรุงเทพมหานคร

Email: tdckulib@ku.ac.th

Name: วรวุฒิ หวังวัชรกุล

Role: อาจารย์ที่ปรึกษาวิทยานิพนธ์หลัก

Name: จุฑา พิชิตลำเค็ญ

Role: อาจารย์ที่ปรึกษาวิทยานิพนธ์ร่วม

Created: 2562

Modified: 2567-06-06

Issued: 2567-06-06

วิทยานิพนธ์/Thesis

application/pdf

URL: https://kasetsart.idm.oclc.org/login?url=https://www.lib.ku.ac.th/KUthesis/2562/passaporn-tow-all.pdf

CallNumber: TK4015.พ17

tha

DegreeName: วิศวกรรมศาสตรมหาบัณฑิต

Level: ปริญญาโท

Descipline: การจัดการวิศวกรรม

Grantor: มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์

©copyrights มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์

ลำดับที่.	ชื่อแฟ้มข้อมูล	ขนาดแฟ้มข้อมูล	จำนวนเข้าถึง	วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1	passaporn-tow-all.pdf	2.82 MB	15	2026-07-15 21:51:08

ใช้เวลา

0.028772 วินาที