從開放數據閱讀台灣能源 - 數據探索、模型預測和風險評估 In-depth Analysis of Open Energy Data in Taiwan - Data Exploration, Model Prediction and Risk Assessment

傅群 (Patrick Fu)

傅群 (Patrick Fu)

嗨大家, 我是傅群! 目前是國立新加坡大學(National University of Singapore)的PhD學生, 主要在玩建築相關的大數據應用。 在就讀博士班前, 曾在台灣的一間小公司擔任了三年的數據科學家, 致力於建築相關大數據的研發(包含異常偵測、能源預測、視覺化等)。 目前研究方向為建築相關的大數據分析及機器學習應用, 包含建築能源(building energy)、建築營運(building operation)及IoT等數據。

    摘要

    能源預測和不確定性風險評估一直是業界和學術上熱門的議題, 尤其他們與碳排放減量和能源供應等等的實際議題相關。在台灣, 各式各樣的開放數據已經對外公布了數年, 已累積不少的良好應用案例。與能源相關的開放數據更是累積了超過五年以上, 包含用電、氣象和行事曆等。然而對於這些能源數據的深入分析和模型實際應用卻不是相當常見, 多半只停留在少數的學校論文探討之中。為了展示能源開放數據的應用潛力, 本演講將會用python實踐數據爬取(Data scrpaing)和建立常見的機器學習模型, 以及從數據挖掘有價值的觀點和應用潛力。將會從簡單的Explorative Data Analysis(EDA)開始, 藉由資料視覺化和敘述統計分析能源數據的性質。接著, 由氣象預報和行事曆建立能源預測模型, 並比較模型和台電API的預測準確度。除了藉此案例宣傳能源開放數據的潛力外, 也預計帶給聽眾python應用於數據模型專案的常用工具和經驗分享。

    說明

    影片

    地點

    R0

    時間

    第一天 • 10:10-10:40 (GMT+8)

    語言

    中文演講/英文投影片

    層級

    中階

    分類

    應用