Please use this identifier to cite or link to this item: https://sutir.sut.ac.th/jspui/handle/123456789/10646
Title: Day-ahead load forecasting using supervised deep learning technique with contextual feature engineering and explainable analysis: a case study of the SUT campus with PV integration
Other Titles: การพยากรณ์ภาระโหลดล่วงหน้ารายวันโดยใช้เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกแบบมีผู้สอนร่วมกับวิศวกรรมคุณลักษณะเชิงบริบทและการวิเคราะห์แบบอธิบายได้:กรณีศึกษามหาวิทยาลัยเทคโนโลยีสุรนารีที่มีการบูรณาการพลังงานแสงอาทิตย์
Authors: Nisachon Thabcha
Advisor: Keerati Chayakulkheeree
Keywords: Load Forecasting;Mutual Information;Explainable Al;Neural Network;SHAP
Issue Date: 2025
Publisher: School of Electrical Engineering Institute of Engineering Suranaree University of Technology
URI: http://sutir.sut.ac.th:8080/jspui/handle/123456789/10646
Appears in Collections:ส่งวิทยานิพนธ์เข้า SUTIR (Thesis Submission to SUTIR)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
01Cover.pdf15.81 MBAdobe PDFView/Open
02Approved.pdf615.56 kBAdobe PDFView/Open
03Abstract.pdf1.69 MBAdobe PDFView/Open
04Acknowledgement.pdf24.7 kBAdobe PDFView/Open
05Content.pdf119.64 kBAdobe PDFView/Open
06Ch1.pdf81.47 kBAdobe PDFView/Open
07Ch2.pdf134.95 kBAdobe PDFView/Open
08Ch3.pdf931.22 kBAdobe PDFView/Open
09Ch4.pdf1.2 MBAdobe PDFView/Open
10Ch5.pdf92.16 kBAdobe PDFView/Open
11Reference.pdf63.37 kBAdobe PDFView/Open
12Appendix.pdf10.86 MBAdobe PDFView/Open
13Biography.pdf66.53 kBAdobe PDFView/Open


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