ปัจจัยที่มีผลต่อปริมาณความเสียหายของมิเตอร์ไฟฟ้า : กรณีศึกษา การไฟฟ้าส่วนภูมิภาคอำเภอบางปะอิน

Abstract

การศึกษาครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาปัจจัยที่มีผลต่อปริมาณความเสียหายของมิเตอร์ไฟฟ้า กรณีศึกษาการไฟฟ้าส่วนภูมิภาคอำเภอบางปะอิน จังหวัดพระนครศรีอยุธยา เพื่อนำไปใช้ปรับปรุงวิธีการดำเนินการแก้ไขปัญหาได้อย่างถูกต้อง กลุ่มตัวอย่างที่ใช้ในการศึกษาได้แก่ ข้อมูลสถิติจานวนมิเตอร์ชำรุดของการไฟฟ้าส่วนภูมิภาคอำเภอบางปะอิน จังหวัดพระนครศรีอยุธยา จำนวนทั้งสิ้น 260 สัปดาห์ โดยข้อมูลที่ใช้ในการศึกษาคือข้อมูลทุติยภูมิ ซึ่งได้ข้อมูลจากโปรแกรม SAP ที่บันทึกข้อมูลไว้ การวิจัยนี้เป็นการวิจัยเชิงปริมาณ ในการวิเคราะห์ข้อมูล ผู้ศึกษาใช้สถิติเชิงพรรณนา ได้แก่ ค่าเฉลี่ย ค่าร้อยละ ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน และสถิติเชิงอนุมาน เป็นการวิเคราะห์การถดถอยพหุคูณ (multiple regression analysis) โดยกำหนดระดับนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ 0.05 ในการทดสอบสมมติฐาน ผลการศึกษาพบว่า เมื่อกำหนดให้ปัจจัยอื่น ๆ คงที่ ปัจจัยที่มีผลต่อปริมาณความเสียหายของมิเตอร์ไฟฟ้า เพิ่มขึ้นที่สุด คือ ปริมาณความชื้นสัมพัทธ์จะส่งผลกระทบต่อปริมาณความเสียหายของมิเตอร์ไฟฟ้าเพิ่มขึ้น 2.782 เครื่อง และปัจจัยที่มีผลต่อปริมาณความเสียหายของมิเตอร์ไฟฟ้าลดลงที่สุด คือ อุณหภูมิอากาศจะส่งผลกระทบต่อปริมาณความเสียหายของมิเตอร์ไฟฟ้าลดลง 0.498 เครื่อง จากการประมาณค่าไฟฟ้าของผู้ใช้ไฟในรอบปี 2557 ตกเฉลี่ยปี ละ 6,738,706,165.53 บาทต่อปี เมื่อคิดค่าเสียรายได้ในขณะมิเตอร์ชำรุดตกปีละ 2,643,284 บาทในกรณีไม่มีการปรับปรุงค่าไฟฟ้าแต่เมื่อเปรียบเทียบกับราคามิเตอร์ 1 เฟส 2 สาย 15 แอมป์ ที่ชำรุดจะตกปีละ 334,707.88 บาท

This research aimed to study factors affecting amount of power meter damage, a case study of Provincial Electricity Authority, Bang Pa-in District so that the problems can be solved correctly. This research was a quantitative study using secondary data recorded by the systems applications and products (SAP). Statistical data of 260-week-damaged meters of Provincial Electricity Authority, Bang Pa-in District was employed. The data were analyzed by descriptive statistics including mean, percentage, standard deviation, and inferential statistics. As Multiple Regression Analysis, with a significance level of 0.05 for the hypothesis testing. The results showed that when the other factors were fixed, the relative humidity affected the highest amount of damage at 2.782 units. On the other hand, temperature caused the least damage of 0.498 units. In regard to the estimation of user’s electricity bills in 2014, the average cost was 6,738,706,165.53 baht per year while the loss cost of defective meters was 2,643,284 baht per year without electricity cost improvement. When compared to the Single phase, 2 wires, 15 ampere of defective meter’s cost, the damage was 334,707.88 baht per year.