台湾智慧电网的发展大数据远端遥控帮省电图生存

大数据于智慧应用范畴广泛，主要是因为在电运行举凡发电，输电，变电、配电、用电和调度、设备检修和管理过程中会产生海量异构、多态的数据，有关智慧电建设架构与效能请参见示意图，示意图中各个环节随时会产生数据数据，这些数据可分为结构化数据和非结构化数据两大类，其中对于数据数据的准确性、存储与处理、异构多数据来源的融合，以及数据视觉化解构等，为当前大数据于智慧电应用相关研究的重要课题。

国内智慧电帮省电的例子很多，譬如某全台连锁烘焙业者，长年以来电费支出都居高不下，2010年在装设智慧电表，采取智慧电系统管理后，错开面包师傅开烤箱时间，避开用电量尖峰的时段，把用电峰值维持在与台电契约度数以下，经过1年，该公司省下约新台币600万元的电费。此外如工研院透过络云端连结台南六甲园区的电力数据，在新竹园区即可远端分析智慧遥控所有的电力开关，像是会议室因人员进出变化，感应器将数据传输到云端系统实施分析，进而调节空调冷度，又或是因人员移动而调节灯光的光照度等，经由电脑成功控管，分别在2012年一年省下66万度的电，以及201 年省下56万度的电。又如国内第二大超商导入智慧电管理模式，将冷气、冷冻柜、电灯等数据数据全部收集，试算分析后对做最适的调配，2014年就较往年节省2成电力，同时减少74.4万公吨的碳排放量。

图：智慧电建设架构与效能示意图--元智大学杨念哲老师提供

其他有关大数据于智慧电应用发展的案例尚包含有状态感知、主动服务、主动控制、主动管理、主动策划等几方面，状态感知有提供多种技术的集中视图(地理空间和可视化分析)、使用先进计量基础设施(Advanced Metering Infrastructure， AMI)和感测器数据分布状态估计等；主动服务有峰值负载管理和能源投资组合管理分析、消费者行为与使用时间的定价分析等；主动控制有电和电能质量优化控制、可再生能源和存储分析控制等；主动管理有停电恢复分析、使用AMI数据查找变压器电压问题等；主动策划有客户之长期负载与电压分析等。

大数据技术在智慧电的应用发展尚有许多可进步的空间，其与互联数据、经济数据、交通情资、天气状况、商业及工业监测数据等的融合，将可促进智慧城市的建立，提供环保节能与高效使用的环境，除为普罗用户提供便捷的电力外，并可为商业贸易经营、政府政策制定及公共事业管理提供有力的支持。