The purpose of this study was to examine and analyze the factors influencing household energy expenditures in Thailand. With sample group of 57,600 households. The findings reveal that the majority of the sample population is male, with an average age of 54.31 years, and most are married. The majority have an education level of primary or secondary school and are primarily Own-account worker (without employee), Private company employee or engaged in other job. In terms of social characteristics, the average household size is 2.71 people. Most residences are located in the Central, Northeastern, and Northern regions with similar proportions, followed by the Southern region and Bangkok, respectively. Most type of dwelling in detached houses, with materials of construction being cement or brick, followed by half concrete and wood. Regarding tenure, almost own dwelling and land, with an average of 2.88 rooms per household. Electricity is available in all households, with an average of 2.30 vehicles per household and an average of 22 electrical appliances per household. Regarding economic characteristics, most respondents have government/state enterprise welfare and receive benefits from the government programs. The majority have never borrow money from government funds. The average communication services of respondents amount to 788.46 THB, while the average household debt stands at 4,760.74 THB. At a significance level of 0.05, the factors influencing household energy expenditures in Thailand include gender, education level, marital status, job, household size, residential region, type of dwelling, material of construction, tenure, number of rooms, number of vehicles, number of electrical appliances, welfare of medical services, receive benefits from the government programs, borrow money from government funds, communication services, and household debt. However, age does not affect household energy expenditures in Thailand. The results of multiple linear regression analysis indicate that six quantitative independent variables—communication services, number of household electrical appliances, number of vehicles in the household, household debt, number of rooms, and household size—explain variations in household energy expenditures, with an Adjusted R Square value of 0.561.
ปัจจุบันพลังงานถือว่าเป็นปัจจัยพื้นฐานที่สำคัญในการตอบสนองความต้องการขั้นพื้นฐานของมนุษย์ รวมถึงเป็นปัจจัยพื้นฐานการผลิตในภาคธุรกิจ และอุตสาหกรรม โดยนโยบายพลังงานหลัก ๆ ของประเทศไทย คือ การจัดหาพลังงานให้เพียงพอกับความต้องการของผู้ใช้ โดยพลังงานจำเป็นจะต้องมีคุณภาพ มีความมั่นคง และมีราคาที่เหมาะสม โดยส่งเสริมให้มีการสำรวจ และพัฒนาแหล่งพลังงานจากภายในประเทศขึ้นมาใช้ประโยชน์ แต่ในขณะเดียวกันก็แสวงหาแหล่งพลังงานจากภายนอกประเทศเพื่อให้มีการกระจายแหล่ง และชนิดของพลังงาน รวมทั้งส่งเสริมให้มีการใช้พลังงานอย่างประหยัด และมีประสิทธิภาพ (Lion EV, 2566) การจัดประเภทพลังงานที่เป็นที่นิยมมากวิธีการหนึ่ง คือ การแบ่งออกเป็น “พลังงานใช้แล้วหมดไป” และ “พลังงาน หมุนเวียน” พลังงานใช้แล้วหมดไปส่วนใหญ่เป็นเชื้อเพลิงฟอสซิล เช่น ถ่าน หิน น้ำมันดิบ ปิโตรเลียม และก๊าซธรรมชาติ ซึ่งเชื้อเพลิงฟอสซิลมีคาร์บอนเป็นองค์ประกอบหลัก การผลิตพลังงานจากเชื้อเพลิงฟอสซิล จึงส่งผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมโดยตรง ส่วนพลังงานหมุนเวียนหรือพลังงานใช้แล้วไม่หมดไปเป็นพลังงานที่เมื่อใช้ไปแล้วสามารถหาทดแทนหรือผลิตขึ้นใหม่ได้ (วิชญ์พาส พิมพ์อักษร, 2564) สำนักงานนโยบายและแผนพลังงาน (สนพ.) คาดการณ์แนวโน้มการใช้พลังงาน ปี 2566 โดยความต้องการใช้พลังงานขั้นต้นของประเทศจะเพิ่มขึ้น 2.7% อยู่ที่ 2,111 พันบาร์เรลเทียบเท่าน้ำมันดิบต่อวัน จากความต้องการเดินทางที่มีแนวโน้มกลับมาเป็นปกติมากขึ้นทั้งการเดินทางภายในประเทศ และการเดินทางระหว่างประเทศ รวมทั้งการขยายตัวของการลงทุนทั้งการลงทุนภาคเอกชน และภาครัฐ ตามการฟื้นตัวของเศรษฐกิจ โดยเป็นการใช้น้ำมันที่คาดว่าจะเพิ่มขึ้น 4.2% ก๊าซธรรมชาติคาดว่าจะเพิ่มขึ้นเล็กน้อย 1.8% การใช้ถ่านหินลิกไนต์ คาดว่าจะเพิ่มขึ้น 1.1% รวมถึงการใช้ไฟฟ้าพลังน้ำ และไฟฟ้านำเข้า คาดว่าจะเพิ่มขึ้น 4.4% ทั้งนี้ยังคงต้องติดตาม ปัจจัยเสี่ยงอย่างใกล้ชิด เช่น การชะลอตัวของเศรษฐกิจประเทศหลักที่จะส่งผลกระทบต่อภาคการผลิตและภาคการส่งออก สถานการณ์ความไม่สงบระหว่างรัสเซีย-ยูเครน และมาตรการควบคุมการแพร่ระบาด และอนุญาตให้มีการเดินทางระหว่างประเทศของประเทศจีน ซึ่งกระทรวงพลังงานจะติดตามและบริหารนโยบายพลังงานในช่วง วิกฤตราคาพลังงานอย่างใกล้ชิด เพื่อหาแนวทางและมาตรการในการช่วยเหลือประชาชนในช่วงวิกฤตพลังงานต่อไป (สำนักงานนโยบายและแผนพลังงาน, 2566) ในปี 2564 ครัวเรือนทั่วประเทศมีค่าใช้จ่ายทั้งสิ้นเฉลี่ยเดือนละ 21,216 บาท โดยเป็นค่าใช้จ่ายด้านพลังงาน 2,226 บาท คิดเป็นร้อยละ 10.3 ของค่าใช้จ่ายทั้งหมด (สำนักงานสถิติแห่งชาติ, 2565) โดยกระบวนการนำเชื้อเพลิงพลังงานขึ้นมาใช้การแปรรูป และการใช้พลังงาน ล้วนแต่ทำให้เกิดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ เช่น ผลกระทบต่อพื้นที่ป่า สัตว์ป่า สังคมและชุมชน ในกรณีที่มีการสร้างเขื่อนขนาดใหญ่เพื่อกักเก็บน้ำสำหรับใช้ในการผลิตไฟฟ้า ผลกระทบต่อระบบภูมิอากาศจากการเผาไหม้เชื้อเพลิงพลังงานทุกชนิด ผลกระทบต่อคุณภาพอากาศเนื่องมากจากสารพิษ เขม่าหรือควัน จากการเผาไหม้ของเชื้อเพลิงพลังงานทำให้อุณหภูมิของโลกเพิ่มสูงขึ้น ปัจจุบันเป็นที่ยอมรับกันว่าระดับความรุนแรงของภัยธรรมชาติที่เกิดขึ้นบนโลกมีแนวโน้มเพิ่มสูงขึ้น เนื่องจากการเปลี่ยนแปลงของสภาพภูมิอากาศโลกที่ถูกรบกวนโดยกิจกรรมของมนุษย์ และหนึ่งในกิจกรรมนั้นก็คือ การใช้พลังงานของมนุษย์นั่นเอง (สมาคมพัฒนาคุณภาพสิ่งแวดล้อม, 2559) ในปัจจุบันประเทศไทยมีการใช้พลังงานอย่างต่อเนื่องในอุตสาหกรรมประเภทต่าง ๆ พลังงานที่นำมาใช้มีทั้งจากในประเทศ และนำเข้าจากต่างประเทศ ในขณะที่ประเทศมีการพัฒนามากขึ้น การใช้พลังงานในรูปแบบต่าง ๆ ก็ยิ่งเพิ่มขึ้นตามไปด้วย สภาวะการขาดแคลนพลังงานของโลกในอนาคตอาจเป็นเรื่องไกลตัวเรา แต่ในความเป็นจริงพลังงานต่าง ๆ ที่ได้จากเชื้อเพลิงซากดึกดำบรรพ์ ซึ่งเราใช้อยู่อาจหมดไปภายในระยะเวลาไม่กี่ปี หากเรายังคงใช้กันตามอัตราที่ใช้อยู่ในขณะนี้ และยังไม่สามารถหาแหล่งพลังงานเพิ่มเติมอาจเกิดการขาดแคลนพลังงานในอนาคตได้ (กระทรวงพลังงาน, 2565) จากข้อมูลข้างต้นผู้วิจัยมีความสนใจที่จะศึกษา และวิเคราะห์ข้อมูลการใช้จ่ายพลังงานของครัวเรือนในประเทศไทยประจำปี 2565 เพื่อให้ทราบถึงความสำคัญของปัจจัยต่าง ๆ ที่ส่งผลกระทบต่อการใช้จ่ายพลังงานของครัวเรือนในประเทศไทย เพื่อนำผลที่ได้รับจากการศึกษาไปเป็นข้อเสนอแนะในการหาแนวทางแก้ปัญหาการใช้จ่ายพลังงานของครัวเรือนในประเทศไทย เพื่อให้ในอนาคตมีการใช้จ่ายพลังงานอย่างมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น
คณะวิทยาศาสตร์
This special project aims to develop and compare the performance of gold price prediction models using quantitative variables and news text data. The study incorporates nine key predictors, including Brent crude oil prices, WTI crude oil prices, silver prices, platinum prices, the U.S. Federal Reserve's policy interest rate, the Nikkei 225 index, the Dow Jones Industrial Average, the S&P 500 index, and daily news articles from Bangkok Business News. Relevant news data will be processed using Natural Language Processing (NLP) techniques and integrated with three predictive models: Gradient Boosting, Machine Learning Models, and Regression Analysis. The model performance will be evaluated using three key metrics: Root Mean Square Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), and the Coefficient of Determination (R*). This research aims to develop a predictive model that effectively utilizes both quantitative variables and news data to enhance gold price forecasting, providing valuable insights for investors and analysts.
คณะวิศวกรรมศาสตร์
Currently, lithium batteries are widely used in electronic devices and electric vehicles, making the estimation of their State of Health (SOH) crucial. Accurate SOH estimation helps extend battery lifespan, reduce maintenance costs, and prevent safety issues such as overheating or explosions. This project aims to study and analyze mathematical models of batteries and develop SOH estimation techniques using Neural Networks to enhance accuracy and evaluation speed. The experiment involved collecting charge and discharge data from three lithium battery cells under controlled temperature conditions while maintaining a constant current. The current, voltage, and time data were recorded and analyzed to determine the battery capacity for each cycle. These data were then used to train a Neural Network model. The results demonstrated an effective method for predicting battery health status. The outcomes of this project can contribute to the development of a Battery Management System (BMS) that improves battery efficiency and longevity. Additionally, it provides a foundation for applying artificial intelligence techniques in the energy sector effectively.
คณะวิศวกรรมศาสตร์
Under The National Broadcasting and Telecommunications Commission (NBTC), the Telecommunication Enforcement Bureau collects a lot of data on service quality by monitoring and controlling the quality of telecommunications services, mainly by assessing mobile network infrastructure. The NBTC used Microsoft Excel for data analysis but became ineffective and slow. We used Python programming for preparation, analysis, and data processing to address this. Raw data was obtained from the Syberiz program in CSV format, processed in Python, and displayed on a dashboard. The dashboard, developed using Power BI, meets NBTC's telecommunications quality standards. It features maps, test results, and graphical representations. This method enhances the dashboard's appearance and usability and speeds up data processing and visualization compared to Microsoft Excel. This project is primarily designed to help the Telecommunication Enforcement Bureau's operations by making data processing and display for telecommunications quality monitoring faster, more effective, and easier to use.