Development of low code platform for electrical power trading using blockchain and artificial intelligence

dc.contributor.advisorAdisorn Leelasantitham
dc.contributor.advisorPrush Sa-nga-ngam
dc.contributor.authorJirasak Phoo-In
dc.date.accessioned2026-05-27T06:34:10Z
dc.date.available2026-05-27T06:34:10Z
dc.date.copyright2023
dc.date.created2026
dc.date.issued2023
dc.description.abstractNowadays, there is widespread production of electricity from solar cells for domestic use. However, electricity generation from solar cells is most effective during daylight and doesn’t produce electricity at nighttime. This means at nighttime, households still rely on electricity from the grid, while in the daytime, electricity produced from solar cells exceeds household’s needs. The objective of this research was to study the development of a platform for peer-to-peer electricity trading auctions, where sellers and buyers can set their desired prices. Artificial intelligence is utilized to automatically determine the optimal bidding prices. The research utilized data from 20 house electricity trading auctions to train the artificial intelligence model and assist in determining the most suitable electricity trading prices in the auctions. The results and conclusions of this research revealed that buyers and sellers who win auctions during the automated trading period obtain the best prices for electricity trading. The development of the platform using blockchain technology and Low-code platform significantly accelerated the development process and provided a platform for exchanged and stored transaction data. This enhanced the security of the trading information and contributed to a higher level of security in the transactions. Implication of the thematic paper: This study was developed using an artificial intelligence system for automated trading using blockchain technology on a Low-code platform. This system aimed to facilitate automatic bidding and trading, providing convenience in electricity trading, promoting continuous electricity usage. The research also provided insights for future development of artificial intelligence using Low-code platforms, with the goal of applying it in the future.
dc.description.abstractปัจจุบันมีการผลิตไฟฟ้าจากโซล่าเซลล์เพื่อใช้ภายในบ้านกันอย่างแพร่หลาย ซึ่งการผลิตไฟฟ้าด้วยโซล่าเซลล์นั้นจะผลิตไฟฟ้าได้มากในช่วงกลางวันแต่จะผลิตไม่ได้เลยในช่วงกลางคืนทำให้ในช่วงกลางคืนยังต้องพึ่งพาพลังงานไฟฟ้าจากการไฟฟ้าอยู่ในขณะเดียวกันที่ช่วงกลางวันผลิตไฟฟ้าได้เกินความจำเป็นต่อการใช้ไฟฟ้าภายในบ้าน ทำให้เสียพลังงานไฟฟ้าเหล่านั้นไปอย่างไม่มีประโยชน์นำไปสู่การขายคืนพลังงานไฟฟ้าส่วนเกินให้กับการไฟฟ้า การวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาการพัฒนาแพลตฟอร์มสำหรับการประมูลซื้อขายไฟฟ้าแบบเพียร์ทูเพียร์ที่ผู้ขายและผู้ซื้อสามารถกำหนดราคาที่ต้องการได้ โดยมีปัญญาประดิษฐ์ช่วยในการเคาะราคาอัตโนมัติ ที่ได้นำข้อมูลการประมูลการซื้อขายไฟฟ้าจากบ้าน 20 หลังมาใช้ให้ปัญญาประดิษฐ์เรียนรู้ และช่วยเคาะราคาซื้อขา
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.urihttps://repository.li.mahidol.ac.th/handle/123456789/116898
dc.language.isoeng
dc.publisherMahidol University
dc.rightsผลงานนี้เป็นลิขสิทธิ์ของมหาวิทยาลัยมหิดล ขอสงวนไว้สำหรับเพื่อการศึกษาเท่านั้น ต้องอ้างอิงแหล่งที่มา ห้ามดัดแปลงเนื้อหา และห้ามนำไปใช้เพื่อการค้า
dc.rights.holderMahidol University
dc.subjectSolar cells -- Economic aspects -- Thailand
dc.subjectPeer-to-peer architecture (Computer networks) -- Energy policy
dc.subjectArtificial intelligence -- Electric utilities
dc.subjectBlockchains (Databases) -- Energy consumption
dc.subjectM.Sc. (2023)
dc.subjectInformation Technology Management (Mahidol University 2023)
dc.titleDevelopment of low code platform for electrical power trading using blockchain and artificial intelligence
dc.title.alternativeการพัฒนาแพลตฟอร์มโลโค้ดสำหรับการซื้อขายพลังงานไฟฟ้าโดยใช้บล็อกเชนและปัญญาประดิษฐ์
dc.typeMaster Thesis
dcterms.accessRightsopen access
thesis.degree.departmentFaculty of Engineering
thesis.degree.disciplineInformation Technology Management
thesis.degree.grantorMahidol University
thesis.degree.levelMaster's degree
thesis.degree.nameMaster of Science

Files