【電力大數據應用：新北市環保局】數位電表數據靠AI辨識各家電用量，比對異常揪出家中隱性耗電元兇

在今年總統盃黑客松競賽中，新北市環保局首次以台電的智慧電表，搭配結合AI的用電指紋圖譜分析技術，可依據電器不同用電特徵分析家戶用電，能做到以較低成本提供民眾節電建議，甚至無須透過HEMS（家庭能源管理系統），就能馬上知道家中各種電器耗電量及其分布情形，來幫助用戶節省用電。這也讓環保局得以打敗一百多個競爭隊伍，一舉獲得優勝。

相較於其他縣市，新北市住宅用戶占了多數，高達158萬戶，居於全國之冠，其智慧電表的布建規模也不小，數量占了全國四分之一以上。

不僅如此，新北市一直以來也積極推廣HEMS服務，2年前更在選定的示範住宅導入這套系統及其服務，來做為推廣能源節能服務的示範場所，民眾只須透過手機或電腦即可在HEMS平臺看到家中電器的即時用電。

免HEMS，用智慧電表也能打造一套低成本住宅節電方案

雖然HEMS成效不錯，但必須入戶安裝，加上成本較高，導致大量推廣不易。為了打造一套較低成本住宅節電方案，在這次黑客松競賽中，新北市環保局決定不用HEMS，而是直接採用了台電的智慧電表做應用，並找來台電、資策會數位所合作。

但由於智慧電表每次蒐集都是一小段時間家戶整體用電，較難以分辨出不同家電各自用電的情況，為了解決這個問題，該團隊則是採用了資策會自主開發的一套非侵入式用電指紋圖譜（NILM）技術，這一套技術，是以電器設備存在獨有的用電特徵，如電力波形等，來當作識別其身分的指紋，也就是家電指紋，透過從這些不同家電指紋進行分類比對，從而辨識出家電設備各別用電情況，裡面也運用了大數據與AI分析技術。

在建立資料來源方面，他們以2百多HEMS戶的用電行為、電器電力數據，建立不同家戶用電型態，與各電器用電圖譜模型的數據，加上從1千具智慧電表蒐集的總用電數據，做為訓練的資料來源，進行模型訓練，讓AI學習這些電表用電資料、標記電器特徵之間的關聯性，可依據輸入的電表總用電量，來推測出不同用電負載的設備用電情形，讓用戶可以更清楚掌握家電用電狀態。

另從這些電器用電明細中，也能找到異常耗電的用電設備，可提供家戶做為用電效率不佳的老舊家電汰換的依據，對於營業用戶來說，也可從過去不同分店同一款高耗能電器輸出電力波形差異的比較中，來找出有問題的異常設備或用電行為加以改善，從而提升店家整體用電效率。

環保局預估，若採用這樣一套低成本節電方案推廣到未來全國六百萬用戶的話，預估十年後將可年省19億度電，相當於新竹縣市一年的住宅用電量。

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