แจ้งเอกสารไม่ครบถ้วน, ไม่ตรงกับชื่อเรื่อง หรือมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเอกสาร ติดต่อที่นี่ ==>
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th ติดต่อเจ้าหน้าที่เจ้าของเอกสาร กรณีเอกสารไม่ครบหรือไม่ตรง

Developing smart iot systems to control peak demand energy using ESP8266 for split type air conditioners

Organization : Pathumwan Institute of Technology. Department of Electrical Engineering
Email : kittipong.sri@pit.ac.th

Organization : Pathumwan Institute of Technology. Department of Electrical Engineering
Email : prasit.n@pit.ac.th
keyword: Smart energy management
LCSH: Internet of things
; Peak load management
LCSH: Air conditioning
; ESP8266 (Microcontroller)
LCSH: Energy consumption
LCSH: Demand-side management (Electric utilities)
Abstract: This research presents an energy management approach to achieve the appropriateness between energy consumption and energy demand. This is to achieve the most cost-effective energy consumption. By applying the technology that exists today for this reason, programmable IoT system has been developed. NodeMCU / ESP8266 can be connected to a smart config Wi-Fi network. The developed system found that the system design that used to control onoff and temperature control in the room to reduce power and cost especially load split type air conditioners. on-off control conditions split type air conditioning is the number of people entering-exiting. And the appropriate temperature in the room according to the actual use of split type air conditioners can save electricity 77 kWh per day about percentage 33 of electricity consumption percent from normal use is load management for the demand side in order to be sufficient for the supply side for smart grid system in future
King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Central Library
Address: BANGKOK
Email: library@kmutnb.ac.th
Created: 2024
Modified: 2025-01-31
Issued: 2025-01-31
บทความ/Article
application/pdf
BibliograpyCitation : In Rajamangala University of Technology Krungthep. 12th International Electrical Engineering Congress (iEECON 2024) (pp.436-440). Bangkok : Rajamangala University of Technology Krungthep
eng
©copyrights King Mongkut's University of Technology North Bangkok
RightsAccess:
ลำดับที่.ชื่อแฟ้มข้อมูล ขนาดแฟ้มข้อมูลจำนวนเข้าถึง วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1 iEECON 2024pp.436-440.pdf 1.28 MB
ใช้เวลา
0.032077 วินาที

Kittipong Sriamad
Title Contributor Type
Developing smart iot systems to control peak demand energy using ESP8266 for split type air conditioners
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Kittipong Sriamad;Prasit Nangtin

บทความ/Article
Improving the efficiency of short-term load forecasting using fuzzy optimization combined with load feature recognition
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Kittipong Sriamad;Weeragul Pratumgul;Sucheera Phramala

บทความ/Article
Optimizing energy management and reducing peak demand in buildings using forecasting models, machine learning, factorial design, and least squares method
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Kittipong Sriamad;Prasit Nangtin

บทความ/Article
An accurate time-domain waveforms of class-E ZVDS inverter in series- and parallel-load network for domestic induction cooker
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Patipong Charoenwiangnuea ;Ruthapong Khumchaiyo;Piyapat Poungsri;Sakda Prommeuan;Kittipong Sriamad;Prasit Nangtin

บทความ/Article
Prasit Nangtin
Title Contributor Type
ระบบผู้เชี่ยวชาญควบคุมค่าพารามิเตอร์ของตัวควบคุมแบบ PID ผ่านตัวควบคุม PLC
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าธนบุรี
ประสิทธิ นางทิน;Prasit Nangtin
สุขสันต์ พรหมบัญพงศ์
สุทิน ชาญณรงค์
Suksan Prombunpong
Suthin Channarong
วิทยานิพนธ์/Thesis
Developing smart iot systems to control peak demand energy using ESP8266 for split type air conditioners
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Kittipong Sriamad;Prasit Nangtin

บทความ/Article
Transfer learning evaluation of convolutional neural network architectures for thermal image classification of solar modules
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Chutinun Phungket;Prasit Nangtin

บทความ/Article
Optimizing energy management and reducing peak demand in buildings using forecasting models, machine learning, factorial design, and least squares method
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Kittipong Sriamad;Prasit Nangtin

บทความ/Article
Forecasting the power output of solar photovoltaic system using artificial neural networks: a case study of PLC Center for Energy and Environment Conservation, Pathumwan Institute of Technology
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Sarawuth Anant;Weeragul Pratumgul;Prasit Nangtin

บทความ/Article
Assessment of the indoor air quality and energy consumption of the AIIR Betong Hospital
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Thawin Matung;Thammanoon Sookchaiya;Prasit Nangtin

บทความ/Article
An accurate time-domain waveforms of class-E ZVDS inverter in series- and parallel-load network for domestic induction cooker
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Patipong Charoenwiangnuea ;Ruthapong Khumchaiyo;Piyapat Poungsri;Sakda Prommeuan;Kittipong Sriamad;Prasit Nangtin

บทความ/Article
Copyright 2000 - 2026 ThaiLIS Digital Collection Working Group. All rights reserved.
ThaiLIS is Thailand Library Integrated System
สนับสนุนโดย สำนักงานบริหารเทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อพัฒนาการศึกษา
กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม
328 ถ.ศรีอยุธยา แขวง ทุ่งพญาไท เขต ราชเทวี กรุงเทพ 10400 โทร. โทร. 02-232-4000
กำลัง ออน์ไลน์
ภายในเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 1
ภายนอกเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 1,917
รวม 1,918 คน

More info..
นอก ThaiLIS = 75,263 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสังกัดทบวงเดิม = 179 ครั้ง
มหาวิทยาลัยราชภัฏ = 7 ครั้ง
รวม 75,449 ครั้ง
Database server :
Version 2.5 Last update 1-06-2018
Power By SUSE PHP MySQL IndexData Mambo Bootstrap
มีปัญหาในการใช้งานติดต่อผ่านระบบ UniNetHelp


Server : 8.199.134
Client : Not ThaiLIS Member
From IP : 216.73.216.60