A Comparison of Forecasting Methods for Wind Speed at an Altitude of 120 Meters in Mukdahan Province

Authors

  • วรางคณา เรียนสุทธิ์ Department of Mathematics and Statistics, Faculty of Science, Thaksin University, Phatthalung Campus
  • จอมภพ แววศักดิ์ Department of Physics, Faculty of Science, Thaksin University, Phatthalung Campus

Keywords:

Wind speed, Forecasting model, Box-Jenkins, Exponential smoothing

Abstract

This research aimed to compare three methods of forecasting wind speed: Box-Jenkins method, Winters’ additive exponential smoothing method, and Winters’ multiplicative exponential smoothing method. Time series of hourly wind speed at an altitude of 120 meters in Mukdahan province were gathered from research center in energy and environment, Thaksin university during 1 June to 1 July 2015 of 721 observations. The criteria of the lowest mean absolute percentage error (MAPE) and root mean squared error (RMSE) were used for comparing  the accuracy of the forecasting model. Research findings indicated that for all forecasting methods that were studied, the most accurate method was the Box-Jenkins method. This forecasting method was 4.9216 percent forecasting error (MAPE = 4.9216) or was forecasting error of 0.5 meter/second (RMSE = 0.5). The comparison of the accuracy of the forecasting model for both criteria  provided the same result. Therefore, it made more reliable that the Box-Jenkins method was the most suitable method for this time series.

References

[1] วรางคณา กีรติวิบูลย์, เจ๊ะอัฐฟาน มาหิเละ. ตัวแบบพยากรณ์ความเร็วลม ตามแนวชายฝั่ง จังหวัดสงขลา. ว.วิจัยพลังงาน. 2554; 8(1): 63-72.

[2] วรางคณา กีรติวิบูลย์, เจ๊ะอัฐฟาน มาหิเละ. ตัวแบบพยากรณ์ความเร็วลมตามแนวชายฝั่ง อำเภอท่าศาลา จังหวัดนครศรีธรรมราช. ว.วิจัย มข. 2556; 18(1): 32-50.

[3] Keerativibool W, Waewsak J, Kanjnasamranwong P. Short-Term Forecast of Wind Speed at Chana District, Songkhla Province Thailand. Proceedings of the 2011 International Conference on Alternative Energy in Developing Countries and Emerging Economies; 2011 May 25-28; Hat Yai, Thailand, pp. 343-350.

[4] Bielecki MF, Kemper JJ, Acker TL. Statistical Characterization of Errors in Wind Power Forecasting, Northern Arizona University, U.S.A.; 2014.

[5] สมเกียรติ เกตุเอี่ยม. เทคนิคการพยากรณ์. พิมพ์ครั้งที่ 2. สงขลา: มหาวิทยาลัยทักษิณ; 2548.

[6] Box GEP, Jenkins GM, Reinsel GC. Time Series Analysis: Forecasting and Control. 3rd ed. New Jersey: Prentice Hall; 1994.

[7] วรางคณา เรียนสุทธิ์. ตัวแบบพยากรณ์ราคาเมล็ดกาแฟ. วารสารวิจัย มทร.กรุงเทพ. 2562; 13(1): 141-155.

[8] มุกดา แม้นมินทร์. อนุกรมเวลาและการพยากรณ์. กรุงเทพฯ: โฟร์พริ้นติ้ง; 2549.

Downloads

Published

2019-12-11

Issue

Section

Research Articles