(本文經 NextDrive 聯齊科技 授權刊登,並同意 BuzzOrange 編寫導讀與修訂標題,原文標題〈你沒想到的好康服務!善用電力數據,迎接智慧生活與環境永續!〉。首圖來源:NextDrive 聯齊科技提供。)

【我們為什麼選擇這篇文章?】

新冠肺炎、遠距工作、跟發生火災有什麼關係?要怎麼樣才可以讓送貨員精準的「一次到着」?解讀「用電大數據」資料,日本交出了一張聰明的「減碳、防災」成績單。(責任編輯:白宜君)

圖片來源: NextDrive 聯齊科技提供。

我們的二月專欄提到了 HEMS 如何提高民眾的「用電感知」,協助民眾挑選適合的即時電價方案。而 HEMS 的智慧能源之旅尚未結束,這一期,我們將帶你一起體會,這些透過智慧電表收集到的電力數據,還有哪些用途與價值。善用數據,不僅能聰明地改善我們的日常生活、提升能源使用效率進而友善環境,甚至整座城市的運作都能因而受惠。首先,就讓我們從日本的實際應用案例說起吧!

因為在乎,再忙也重視照護

日本超高齡化現象眾所皆知,但你知道日本獨居老人的比例有多高嗎?

2015 年人口普查顯示,65 歲以上的長者中有 17.7% 的人獨居,相當於平均每 6 個長者就有 1 人獨居。

為了改善獨居老人照護問題,我們與日本關東學院大學共同開發在老人照護領域的機器學習應用。此技術從智慧電表讀取用戶電力數據後,觀測家中電器電流的諧波變化,透過分析用電是否異常,及早發現潛在的危險,並即時給予適當的探訪和援助。對於監視攝影機有疑慮的使用者也能運用電力數據,打破距離限制,照顧及關心分居的長輩。

安全第一,防止災害來臨的天使叮嚀

不僅僅是居家照護,也有用在防災安全的效能更是不可忽視。

這一年多來因為新冠肺炎關係,不少日本公司都實施遠距上班,加上今年冬天特別寒冷,民眾更不願出門而窩在家中,使得用電量大增。不少民眾用延長線解決插座不足或距離太遠的問題,甚至將分插頭上同時使用暖爐、電腦等其他家電,導致電氣火災事故比起去年同期多達 1.2 倍。

為了提高防災效率,2020 年,東京電力公司、NTT DOCOMO、Energy Gateway 和三井住友海上火災保險合作,設計一款災害防治 App。希望透過分析家庭用電數據,計算出個別用電模式並檢測異常。測得可能引發火災的用電量變化時,就能提早預防,阻止意外事故發生。

好比說觀察電暖爐或是吹風機是否有忘記關閉或是漏電等情形,並透過 App 即時向用戶發出警報訊息,告知可能會造成火災的起因。電力公司在用戶同意下,也可分享用電資訊給火災保險公司,不但能降低火災發生的可能性,也保護了民眾的生命安全與財產。

一次就到位,在不在家 AI 報乎你知

除此之外,「電力數據」的價值,也可以提高生活的便利性。2018年,NextDrive 與日本數據科學研究所(JDSC)、東京大學攜手,在東大本鄉校區進行配送實驗,並運用 AI 技術分析電力使用數據,推測客戶有無在家,以制定最佳的送貨路線。當時一次就配送成功的機率高達 98%。

有鑒於昔日成功的實驗成果,2020 年秋天,日本前三大物流的佐川急便也參與合作,透過在智慧電表裡獲得的家戶電力數據,預測收件者有無在家,以減少二次配送的機率。

佐川急便與神奈川縣橫須賀市池田町和吉井地區的 100 至 200 戶家庭合作,在受測者的同意下,於家中裝設智慧電表 Route B 以收集家庭用電資料,此技術也特別強調日本最在意的顧客隱私性。貨物送達的順序與隱私相關的資料是由 AI 而不是人力來處理的,因此可以保障顧客的隱私權。

物流智慧化,不但善用人力還能有效減碳

佐川急便的例子,是全球電力數據在物流業的應用首例。選擇在橫須賀市執行是因為該地區的不在家機率總體來說較高,且具備各年齡層的家庭,因此對於未來發展頗有參考價值。2022 年也預計將此技術商業化,若未來實驗成功,就能證明透過電力數據分析,可以有效幫助物流業者避開收件者不在家的時段,一次將包裹送達。

因受到新冠肺炎疫情影響,網路購物急遽成長,使得配送包裹的需求大增。要消化這些數量本是不容易,若還需要再配送兩三次,更是雪上加霜。尤其,針對因少子化而造成人力成本高的日本而言,電力數據的加持無非是一大良藥。此應用不但解決業者的煩惱,消費者也不需擔心二次配送麻煩的申請手續,又或者需為了配合送貨時間而打亂自己的生活步調。

更重要的是,一次配送「成功」也會大幅降低碳排放量。城市占了全球燃煤等能源相關碳排放 70%,其中就有 50% 來自於交通運輸。如果配送過程一路順暢,就不需重複出貨,而能有效減少二氧化碳的排放量。

不靠節電就能減碳的方法—「數位減碳」

說到減碳,就不能不提到製造業的數位轉型了,也就是我們所稱的「第四次工業革命」。我們身處數位化的時代,用簡訊取代書信、線上授課、視訊會議、電子檔文件比比皆是。印刷、實物製造的需求減少了,我們的生活看似環保不再排碳,但事實正好相反。所有的資訊都數位化,儲存、移動、處理和分析數據都需要能源提供強大而穩定的電力系統。研究更指出,世界各地的資料中心用電量占世界 2 %以上,產生的碳排放量與全球航空業相同。

近年來,各國紛紛響應 RE100 並制定相關綠能政策,提升了再生能源的使用以達到減碳目的。但夜晚沒有太陽能、風平浪靜沒有風能時,我們還是有用電的需求,所以短時間內,我們無法完全依賴再生能源。我們能做的,就是把再生能源用好用滿!搭配能源管理系統的應用,我們能夠根據再生能源的供應變化管理生產製程,自動排定在供給量大,電價相對較低的時段來運作。

舉例來說,機房雖然是 24 小時全年無休開著,但當在運算複雜的程序時,機器的耗電量就會增加。如果可以結合再生能源的發電數據,以及電網每小時的碳密集度變化,來調整機房的運作,像是太陽能產能高(白天)時進行高強度運算,夜晚則處理較微小的程序,如此以來不但能省錢,也可以在不影響企業運作下有效減少碳排量,達到環境永續,留給下一代一顆乾淨的地球。

能源提供了我們生活不同層面的便利性,開車上班,滑手機,洗熱水澡,吹冷氣。這些我們習以為常的生活,若是沒有了能源,也將化為烏有。我們對能源的依賴也隨著科技的進步越攀越高,但電力數據對我們而言,卻常是電費的「價錢」,而忽略了它的實用「價值」。未來,數據將定義我們的世界,因此,我們可以選擇,從現在開始了解、慢慢適應、接受。當我們學會智慧地運用數據,未來每一個人都更能期待自己,集合成改善世界的力量。

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