เทคนิคการคัดเลือกกลุ่มโหลดรายอาคารสำหรับรองรับแผนการติดตั้งระบบผลิตไฟฟ้าพลังงานแสงอาทิตย์บนหลังคาเพื่อเพิ่มค่าดรรชนีประสิทธิภาพการใช้พลังงานไฟฟ้า
Main Article Content
บทคัดย่อ
บทความวิจัยนี้นำเสนอวิธีการคัดเลือกกลุ่มโหลดรายอาคารเพื่อรองรับแผนการติดตั้งระบบผลิตไฟฟ้าพลังงานแสงอาทิตย์บนหลังคาภายในศูนย์กลางมหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลอีสาน โดยพิจารณากลุ่มโหลดอาคารที่มีการใช้พลังงานไฟฟ้าสูงต่อเนื่องช่วงกลางวันที่สามารถปรับปรุงค่าตัวประกอบการใช้ไฟฟ้า ซึ่งเป็นดรรชนีประสิทธิภาพการใช้พลังงานไฟฟ้าให้สูงขึ้นได้ข้อมูลการใช้พลังงานไฟฟ้ารายอาคารได้จากเครื่องวัดพลังงานไฟฟ้าแบบดิจิทัล 34 อาคารเป้าหมาย วิเคราะห์การจัดกลุ่มโหลดตามวิธี K-Means Clustering ด้วยโปรแกรม SPSS ผลการวิเคราะห์พบว่า จัดแบ่งกลุ่มโหลดรายอาคารได้จำนวน 3 กลุ่ม กลุ่มที่ 1 ใช้ไฟในปริมาณน้อยมีลักษณะกราฟการใช้ที่เปลี่ยนแปลงสูงมีค่าตัวประกอบการใช้ไฟฟ้าตํ่า กลุ่มที่ 2 ใช้ไฟปานกลางและต่อเนื่อง กราฟการใช้ไฟเปลี่ยนแปลงน้อย มีค่าตัวประกอบการใช้ไฟฟ้าสูง และกลุ่มที่ 3 ใช้ไฟในปริมาณมากโดยเฉพาะช่วงเวลากลางวัน มีค่าตัวประกอบการใช้ไฟฟ้าตํ่า ดังนั้น กลุ่มที่ 3 จำนวน 19 อาคารมีความเหมาะสมและจัดอยู่ในแผนรองรับการติดตั้งระบบผลิตไฟฟ้าพลังงานแสงอาทิตย์บนหลังคา ซึ่งจะทำให้ลดค่าความต้องการใช้พลังงานไฟฟ้าสูงสุดจากระบบของการไฟฟ้าส่วนภูมิภาค และทำให้ดรรชนีประสิทธิภาพการใช้พลังงานไฟฟ้าสูงขึ้นได้
Article Details
เอกสารอ้างอิง
Moslener, U., McCrone, A., d’Estais, F., Grüning, C., Louw, A., Boyle, R., Strahan, D., Collins, B., and Stopforth, K. (2017). Global Trends in Renewable Energy Investment 2017. Global Trends Report 2017, Frankfurt School of Finance and Management. DOI: 10.13140/RG.2.2.19153.84320
REN21. (2017). Renewable 2017 Global Status Report. Access (26 December 2019). Available (http://www.ren21.net/status-of-renewables/global-status-report)
Potisat, T. (2016). Project Development Programmer South-East Asia (GIZ Thailand) Solar PV Business Models for the Public Sector. In Proceeding of the 2nd Thai-German Community-based Renewable Energy Conference. October 18, 2016. Century Park Hotel, Bangkok
Kruangam, D. (2013). Solar PV Rooftop-Energy Production Business that you or Anyone can Own. Inno Mag. Vol. 40, No. 231, pp. 7-10 (in Thai)
Department of Alternative Energy Development and Efficiency Ministry of Energy. (2014). Solar PV 358 Rooftop Safety. December, 2014. (in Thai)
Karun, T. and Pisut, R. (2015). A Novel Clustering Methods (Two-stage Fuzzy-Possibislity C-Means) for Load Profile Clustering. Kasetsart Engineering Journal. Vol. 28, No. 91, pp. 23-30. (in Thai)
Damayanti, R., Abdullah, A. G., Purnama, W., and Nandiyanto, A. B. D. (2017). Electrical Load Profile Analysis Using Clustering Techniques. Materials Science and Engineering. Vol. 180, Issue 1, pp. 1-7. DOI: 10.1088/1757-899X/180/1/012081
Rupali, M., Deorankar, A. V., and Chatur, P. N. (2012). Load Pattern Analysis of Electricity Customers based on Clustering Algorithm. International Journal of Computer Science and Technology. Vol. 3, No. 4, pp. 702-705
Ali Al, W., Jianzhong, W., and Nick, J. (2017). K-means Based Load Estimation of Domestic Smart Meter Measurements. Applied Energy. Vol. 194, pp. 333-342. DOI: 10.1016/j.apenergy.2016.06.046