本計畫目的在於因應全球氣候變遷與能源價格高漲下，電網在再生能源大量併網後對穩定性與韌性的迫切需求。計畫提出基於深度注意力機制之Transformer演算法，並結合物聯網技術及本計畫開發之資料擷取程式，建置具高時間與空間解析度的用電負載預測模型。本計劃提出之模型可整合衛星雲圖、數值氣象及物聯網觀測資料，透過誤差分析與修正，提升預測準確度與穩定性，並應用於智慧能源監控與管理整合平台。 本計畫開發系統以高精確度預測為核心，能即時監測場域尖離峰用電趨勢，避免契約容量超限，並透過智慧化排程調控充電與儲能運作，提供最佳化用電及綠電採購方案。應用場域包括電動車停車場、辦公大樓與集合住宅，系統可結合日射量、溫度、濕度等氣象資訊，動態調整充電策略與電費方案，達成降低電費與充電成本的目標。平台亦能偵測潛在設備故障，提供事前維護機制，降低損失並提升能源使用效率。

產學貢獻

本計畫成果具備技術創新與高度實用性，除了可協助合作企業整合既有平台與硬體核心技術，進行一站式智慧充電與儲能服務，亦能作為國內能源管理與電動車基礎建設的重要推力。研究成果不僅增進充電服務業者之營運效率與市場競爭力，亦能提升建築與社區在綠電應用與永續發展上的可行性，對降低碳排放及推動環境永續具有顯著貢獻。

Keywords：注意力機制、Transformer模型、負載預測、智慧監控系統、電力系統、能源管理