ตัวแบบสำหรับการพยากรณ์ทิศทางลมที่ระดับความสูง 120 เมตร ตำบลเกาะพยาม อำเภอเมือง จังหวัดระนอง (MODEL FOR FORECASTING WIND DIRECTION AT AN ALTITUDE OF 120 METERS IN KOH PHAYAM, MUEANG RANONG, RANONG)
Abstract
งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อสร้างตัวแบบสำหรับการพยากรณ์ทิศทางลมที่ระดับความสูง 120 เมตร ตำบลเกาะพยาม อำเภอเมือง จังหวัดระนอง ด้วยวิธีการทางสถิติ 7 วิธี ได้แก่ วิธีบ็อกซ์-เจนกินส์ วิธีการทำให้เรียบด้วยเลขชี้กำลังของโฮลต์ วิธีการทำให้เรียบด้วยเลขชี้กำลังของบราวน์ วิธีการทำให้เรียบด้วยเลขชี้กำลังที่มีแนวโน้มแบบแดม วิธีการทำให้เรียบด้วยเลขชี้กำลังที่มีฤดูกาลอย่างง่าย วิธีการทำให้เรียบด้วยเลขชี้กำลังของวินเทอร์แบบบวก และวิธีการทำให้เรียบด้วยเลขชี้กำลังของวินเทอร์แบบคูณ อนุกรมเวลาทิศทางลมรายชั่วโมงได้มาจากศูนย์วิจัยพลังงานและสิ่งแวดล้อม มหาวิทยาลัยทักษิณ ตั้งแต่วันที่ 1 กรกฎาคมถึงวันที่ 1 ตุลาคม 2558 จำนวน 2,209 ค่า สำหรับการเปรียบเทียบความเหมาะสมของตัวแบบพยากรณ์จะใช้เกณฑ์ร้อยละค่าคลาดเคลื่อนสัมบูรณ์เฉลี่ย (MAPE) และเกณฑ์รากของค่าคลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ย (RMSE) ที่ต่ำที่สุด ผลการศึกษาพบว่า วิธีการทำให้เรียบด้วยเลขชี้กำลังของบราวน์มีความเหมาะสมมากที่สุด (MAPE = 8.694, RMSE = 24.682) คำสำคัญ: ทิศทางลม ตัวแบบพยากรณ์ บ็อกซ์-เจนกินส์ การทำให้เรียบด้วยเลขชี้กำลัง The aim of this research is to construct seven methods of forecasting wind direction at an altitude of 120 meters in Koh Phayam, Mueang Ranong, Ranong, namely, Box-Jenkins method, Holt’s exponential smoothing method, Brown’s exponential smoothing method, damped trend exponential smoothing method, simple seasonal exponential smoothing method, Winters’ additive exponential smoothing method, and Winters’ multiplicative exponential smoothing method. Time series of hourly wind direction were gathered from research center in energy and environment, Thaksin university during 1 July to 1 October 2015 of 2,209 observations. The criteria of the lowest mean absolute percentage error and root mean squared error were used for comparing the suitability of the forecasting model. The study indicated that Brown’s exponential smoothing method was the most appropriate (MAPE = 8.694, RMSE = 24.682). Keywords: Wind Direction, Forecasting Model, Box-Jenkins, Exponential SmoothingDownloads
References
Waewsak, J., Kongruang, C., Tirawanichakul, S., Tirawanichakul, Y., Matan, N., Promphat, C., and Noo-Thong, A. (2008). The Feasibility Study of Wind Farm Power Plants Along the Coastal Lines of Southern Thailand. Bangkok: National Research Council of Thailand.
Bielecki, M. F., Kemper, J. J., and Acker, T. L. (2014). Statistical Characterization of Errors in Wind Power Forecasting. Northern Arizona University, U.S.A.
Vasilji, J., Sarajcev, P., and Jakus, D. (2015). Wind Power Forecast Error Simulation Model. World Academy of Science, Engineering and Technology, International Journal of Electrical and Computer Engineering, 9(2), 138-143.
Thongyai, N., and Assawamartbunlue, K. (2017). Wind Atlas Simulation to Find Wind Potential Area to Generate Electric Power of the Chanthaburi and Trat Provinces, Thailand. In The 31st Conference of Mechanical Engineering Network of Thailand. pp. 737-745. Nakhonnayok: Phukhaongam Resort.
Riansut, W. (2020). Daily Wind Speed Forecast Model at an Altitude of 120 Meters, Pak Phanang District, Nakhon Si Thammarat Province. The Journal of Applied Science, 19(1), 95-109.
Riansut, W. (2020). A Comparison of Forecasting Methods for Wind Direction at an Altitude of 120 Meters in Nakhon Si Thammarat Province. Journal of Research Unit on Science Technology and Environment for Learning, 11(1), 40-52.
Riansut, W., and Waewsak, J. (2019). A Comparison of Forecasting Methods for Wind Speed at an Altitude of 120 Meters in Mukdahan Province. UTK Research Journal, 13(2), 115-130.
Riansut, W., and Waewsak, J. (2020). A Comparison of Forecasting Methods for Wind Speed at an Altitude of 120 Meters in Ranong Province. KMUTT Research and Development Journal, 43(3), 229-242.
Ket-iam, S. (2005). Forecasting Technique (2nd ed.). Songkhla: Thaksin University.
Manmin, M. (2006). Time Series and Forecasting. Bangkok: Foreprinting.
Riansut, W. (2018). Comparison of Tangerine Prices Forecast Model by Exponential Smoothing Methods. Thai Journal of Science and Technology, 7(5), 460-470.
Box, G. E. P.; Jenkins, G. M., and Reinsel, G. C. (1994). Time Series Analysis: Forecasting and Control (3rd ed.). New Jersey: Prentice Hall.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2022 วารสารมหาวิทยาลัยศรีนครินทรวิโรฒ (สาขาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี)
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
