Please use this identifier to cite or link to this item:
http://cmuir.cmu.ac.th/jspui/handle/6653943832/78277
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | วงกต วงศ์อภัย | - |
dc.contributor.author | มนณกร ศรีวะปะ | en_US |
dc.date.accessioned | 2023-07-03T00:55:08Z | - |
dc.date.available | 2023-07-03T00:55:08Z | - |
dc.date.issued | 2023-04 | - |
dc.identifier.uri | http://cmuir.cmu.ac.th/jspui/handle/6653943832/78277 | - |
dc.description.abstract | In view of the increasing electricity consumption in university-type control buildings under the Energy Conservation Promotion Act (1992) and No.2 in 2017, there is an interest in studying the factors affecting the electricity usage of university-type control buildings in Thailand. This study grouped the buildings into three types: university control buildings with hospitals on five sites; general control buildings with 32 sites; and technology universities on 5 sites, selecting the factors that affect electricity use and collecting data from Thailand’s energy database for analysis. In the analysis, the EViews program analyzed the quantitative decline in the energy performance index using comprehensive data from 2010 to 2021. The results of the research in factor selection were factors, air-conditioned area, non-air-conditioned area, number of staff, number of students, temperature, number of beds, number of outpatients, number of inpatients, number of working days, and formulated equations for energy performance indicators of all 3 types of universities. It was found that the number of in-patients affected the electricity consumption of universities with hospitals. air-conditioned area and the number of students, and found factors affecting general universities (the only teaching place) and the type of technology at the university, namely the number of students, the air-conditioned area, and personnel. This can be considered from the probability value, where the probability value is in the range of 0–1, which is close to 1, meaning that the probability and reliability of the data are more accurate. | en_US |
dc.language.iso | other | en_US |
dc.publisher | เชียงใหม่ : บัณฑิตวิทยาลัย มหาวิทยาลัยเชียงใหม่ | en_US |
dc.subject | ดัชนีชี้วัดสมรรถนะด้านพลังงาน | en_US |
dc.subject | อาคารมหาวิทยาลัย | en_US |
dc.subject | การวิเคราะห์การถดถอยเชิงพหุคูณ | en_US |
dc.subject | Energy Performance Indicator; EnPI | en_US |
dc.subject | ๊University | en_US |
dc.subject | multiple linear regression | en_US |
dc.title | ปัจจัยที่ส่งผลกระทบต่อการใช้ไฟฟ้าของอาคารควบคุมประเภทมหาวิทยาลัยภาครัฐในประเทศไทย | en_US |
dc.title.alternative | Factors affecting electricity consumption of designated public university buildings in Thailand | en_US |
dc.type | Thesis | |
thailis.controlvocab.thash | การใช้พลังงานไฟฟ้า | - |
thailis.controlvocab.thash | การใช้พลังงาน | - |
thailis.controlvocab.thash | มหาวิทยาลัย -- อาคาร | - |
thesis.degree | master | en_US |
thesis.description.thaiAbstract | จากสถานการณ์ที่มีการใช้ปริมาณไฟฟ้าในอาคารควบคุมประเภทอาคารมหาวิทยาลัยเพิ่มสูงมากขึ้นอย่างต่อเนื่อง จึงสนใจศึกษาปัจจัยที่ส่งผลกระทบต่อปริมาณการใช้ไฟฟ้าของอาคารควบคุมประเภทอาคารมหาวิทยาลัยในประเทศไทย ซึ่งการศึกษาในครั้งนี้แบ่งกลุ่มอาคารในการศึกษาเป็น 3 ประเภท คือ อาคารควบคุมประเภทอาคารมหาวิทยาลัยที่มีโรงพยาบาลจำวนวน 5 แห่ง อาคารควบคุมประเภทอาคารมหาวิทยาลัยทั่วไปจำนวน 32 แห่ง และอาคารควบคุมประเภทอาคารมหาวิทยาลัยเทคโนโลยี จำนวน 5 แห่ง โดยทำการคัดเลือกปัจจัยที่ส่งผลกระทบต่อปริมาณการใช้ไฟฟ้า และรวบรวมข้อมูลฐานข้อมูลพลังงานของประเทศไทยสำหรับการนำไปวิเคราะห์ โดยในการวิเคราะห์เป็นการวิเคราะห์การถดถอยแบบพหุคูณด้วยโปรแกรม EViews ในการวิเคราะห์ดัชนีชี้วัดสมรรถนะด้านพลังงาน โดยใช้ข้อมูลครอบคลุมในช่วงปี พ.ศ. 2553-2564 ผลการวิจัยในการคัดเลือกปัจจัย ได้แก่ ปัจจัย พื้นที่ปรับอากาศ พื้นที่ไม่ปรับอากาศ จำนวนบุคลากร จำนวนนักศึกษา อุณหภูมิ จำนวนเตียง จำนวนผู้ป่วยนอก จำนวนผู้ป่วยใน จำนวนวันทำการ และได้จัดทำสมการดัชนีชี้วัดสมรรถนะด้านพลังงานของมหาวิทยาลัยทั้ง 3 ประเภท พบว่า ปัจจัยที่ส่งผลต่อปริมาณการใช้ไฟฟ้าของมหาวิทยาลัยที่มีโรงพยาบาล ได้แก่ จำนวนผู้ป่วยใน พื้นที่ปรับอากาศ และจำนวนนักศึกษา และพบว่าปัจจัยที่ส่งผลกระทบต่อมหาวิทยาลัยประเภททั่วไป (ที่ทำการเรียนการสอนเพียงเดียว) และมหาวิทยาลัยประเภทเทคโนโลยี ได้แก่ จำนวนนักศึกษา พื้นที่ปรับอากาศ และบุคลากร ซึ่งสามารถพิจารณได้จากค่า Probability value โดยค่า Probability value อยู่ในช่วง 0-1 ซึ่งมีค่าเข้าใกล้ 1 หมายความว่า ค่าความน่าจะเป็นและความน่าเชื่อถือของข้อมูลมีความถูกต้องมากยิ่งขึ้น | en_US |
Appears in Collections: | ENG: Theses |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
640631100 นางสาวมนณกร ศรีวะปะ.pdf | 1.56 MB | Adobe PDF | View/Open Request a copy |
Items in CMUIR are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.