這一天台電員工聚集在會議室裡，籌備一年的台電AI大數據人才競賽終於可以大秀成果，8組團隊導入人工智慧、機器學習來解決電力相關問題，透過新科技的力量，讓老台電多年累積的資料數據「徹底解放」。
台電特別邀來行政院數位政委唐鳳來擔任評審團主席，以及台灣智慧電網產業協會名譽理事長林法正、清大電機資訊學院院長黃能富、天氣風險管理開發公司總經理彭啟明、工研院巨量資訊科技中心副執行長黃維中等各領域專家擔任評審。
由台電發電、配電、環保、電力調度、供電、再生能源及業務、研究部門籌組8隊相互競賽，這8組團隊也是台電內部精挑細選的人才，學習運用機器學習及人工智慧等演算法進行資料的分析與模型建立，來解決電業營運上所碰到的問題。
電力調度智慧化，省下9成人工查詢時間
像是因應再生能源上升趨勢，台電的電力調度將成為一大挑戰。負責全台電力調度的中央調度室，提出「即時負載輔助調度工具」。
台電電力調度處中央調度監李青霖表示，要確保電力系統穩定，必須即時掌握電力的供需情況，其中負載的變化是一大關鍵（編按：負載為工廠、家庭等消耗電能）。造成負載的變化因素多，以往透過調度員人工查詢今日的天氣狀況，並查看即時系統負載變化，再調出歷史上相似的用電參考日，但負載是時時刻刻在變化，也考驗調度員的智慧。
這次透過整合大數據資料庫，建立一個自動化、圖像化的智慧推薦系統，調度員可設定各參數比重，系統會推薦出歷史上10天相近的負載曲線做為參考，透過科技的加持，可以縮短調度員9成的查詢時間，實際解決工作的痛點。
不過太陽、風具有變動性，沒有歷史資料可參考，因此預測的技術就變得重要，李青霖說，未來中央氣象局的預測必須更準確，目前台電也與氣象局展開合作。
但對於大數據的應用，李青霖憂喜參半，他擔心未來調度員會變得太依賴工具，傳統的調度經驗將失傳；但往好的方向思考，或許可以把時間省下，花更多時間觀察風、光的關聯性，做出因應策略。（太陽能板募資始祖轉行！陽光伏特家拿到第一張「純」賣綠電執照，交易如何進行？）
導入機器學習，進行電力設備維護及預防保養
在配電上，有組別透過導入機器學習，進行變壓器的提前維護預測分析，降低變壓器的故障率；第一名的組別甚至從概念驗證走入現場服務驗證，導入機器學習模型列出全台有問題的斷路器清單，並召集各區進行斷路器檢修，成功排除異常的斷路器。
也有隊伍透過AI系統提前掌握電塔污損程度，以往是靠檢修人員定期維護、爬到鐵塔上才能發現污損問題，現在透過AI，能讓檢修人員在時間安排上更有效率。
台電拚數位轉型，參與資料商機
這次台電AI大數據人才競賽，幕後操盤是推動資料科學的DSP智庫驅動公司，透過AI落地來協助台電進行數位轉型。智庫驅動知識長謝宗震表示，今年是台電推動AI大數據的重要一年，從今年年初幫台電員工訓練AI思維與技能的培養，花了半年養成AI底子，再花半年進行概念驗證。
智庫驅動告訴學員AI的極限以及AI可以解決的問題，再加上台電本身的技術實力，即便是首屆，8組團隊的成果展現都讓評審大讚台電人才濟濟。
天氣風險管理開發公司總經理彭啟明形容，已經看到台電有「8隻小獅子」正蓄勢待發，未來的台電不止生產電力，還能參與資料商機。
隨著《電業法》修正，開放綠電自由化，台電寡占的局面勢必面臨其他電力公司的挑戰，台電董事長楊偉甫坦言，未來台電必須多角化經營，像是把技術輸出海外，進一步拓展台電的業務，公司也從今年起舉辦AI大數據人才競賽，將多年來累積的電力資料，結合大數據、AI技術，從內部點燃創新的能量。
責任編輯：蕭閔云
