產出年度
2026現況描述
本模組實現從「精準預測」到「自主優化」的智慧化管理： (1)動態行為建模： 採用矩陣式行為能耗基線與深度學習模型 2.0，將電力監測細緻化至「用戶行為模式」，達成設備級的高精準用電預估。 (2)強化學習決策： 導入 Q-Learning 獎勵函數與迭代式學習 (IL) 架構，系統可權衡用戶舒適度與節能目標，具備隨生活習慣自我校正與主動調控之能力。 (3)精準潛力評估： 透過推估模型自動識別無效耗能，將模糊的省電建議轉化為具體的數據決策支持，強化執行意願。可應用範圍
1智慧家庭能源管理系統 (HEMS) (1)全家節能管家：利用「電器行為預測」與「主動調控 App」，在不影響舒適度前提下，自動優化空調、照明用電。 (2)電費預算精算：透過預測模型提供精準電費帳單預估，並在接近用電級距上限時主動提醒或自動降載。 2. 商業與辦公空間之需量反應 (DR) 針對中小型辦公室、零售店面或共用工作空間： (1)尖峰需求卸載：當電力公司發動需量反應指令時，利用「尖峰需求預測（MAPE < 9%）」模型，提前自動調整非必要設備（如裝飾照明、空調升溫），協助企業達成扣減電費獎勵。 (2)分眾行為節能：利用「分眾矩陣模型」針對辦公行為（如會議、加班、午休）建立專屬節能路徑。 3.能源數位轉型諮詢：將「矩陣式行為能耗基線」技術轉化為顧問服務，協助客戶診斷能源浪費點。所需軟硬體設備
1.軟體：資料庫軟體、伺服器軟體。 2.硬體：Linux伺服器1台，包含4顆CPU、32GB記憶體、500GB以上儲存空間需具備專業人才
Python 程式開發人員、數理統計人員。