智慧家庭之能源管理應用

工研院綠能所經理林政廷。

根據國際能源署統計，全球二氧化碳量在2015年已超過300億噸，如果照這樣的趨勢發展下去，到2050年時，全球二氧化碳量將達600億噸，對全球環境勢必會帶來嚴重衝擊，因此不但不能讓二氧化碳持續增加，甚至還得設法減量。工業技術研究院綠能所經理林政廷指出，由於在各種減碳的手段中，節約能源已被視為減碳的有效手段，與節能有關的ICT技術也因此受到重視。

除了推動碳補捉、核能及再生能源等零碳發電技術，或是透過智慧電網等技術，來提升發電效率，達到二氧化碳的減量目標外，林政廷表示，從使用者端做好能源管理，包括汰換設備或改變使用行為，設法提高能源使用效率，更是值得努力的目標。

林政廷指出，如果要透過改變使用行為，能源資通訊技術(EICT)將會扮演非常重要的角色。因為想要做好能源控制，必須先廣泛取得耗能及設備運轉的資訊，再利用資訊技術進行關連分析，並演譯出最適化的控制演算邏輯，然後據以進行系統的最適化運轉控制，就能達到能源最適化及最經濟化的利用。

家庭如果想要導入EICT，與外界溝通的網際網路環境，目前大致已經完備，但家庭內部與能源管理有關的網路，包括控制網路(Control Network)、娛樂網路(Entertainment Network)及資料網路(Data Neetwork)等，如控制網路是用來控制設備，主要是採低頻寬、低耗電、非TCP/IP的技術，而娛樂網路及資料網路目前已經合而為一，因為可能要傳輸影音等大容量檔案，對頻寬的要求就會比較高，耗電自然也會比較高，如何管理這兩條需求各不相同的家用網路，便成為智慧家庭能源管理的首要議題。

雖然完整的網路通訊技術可以分成七層，如實體層、網路層等，每一層網路的標準要一樣，才能互通。但如果放在智慧家庭環境中，林政廷認為，歸納成三層技術，其實就可以理解。最底層的通訊技術，負責實體資訊的傳輸，如乙太網路(Ethernet)，中間層的通訊技術，主要是定義及交換資訊，如TCP/IP，最上層的通訊技術，主要是用來控制設備的通訊協定，如UPnP API等，也是能源管理最需要的通訊技術。

林政廷表示，目前可以用於能源管理的產業標準非常多種，如日本在1997年12月，由松下電器、日立、東芝、三菱、Sharp及東京電力主導成立的ECHONET(Energy Conservation and HOmecare NETwork)，目前使用地區仍是以日本為主。

歐盟標準則是採用KNX(Konnex Association)，主要應用在大樓自動化，應用在家庭的案例還不多；LonWorks則是一個由美國Echelon公司所開發的網路控制技術品牌，網路通訊協定名為LonTalk，應用領域也是以大樓自動化為主，由於該技術已經定義為ANSI EIA/CEA-709.1-A-1999標準，也已被列為ISO/IEC國際標準，非常值得關注。

ZigBee的傳輸距離為50至300公尺，傳輸速率達250Kbps，功耗5mA，可自組網，網路節點數最大可達65,000個，林政廷指出，由於ZigBee的耗電量較大，因此比較不會適用於智慧家庭能源管理應用。

Z-Wave則是由丹麥Zensys公司提出的標準，實體層定義於ITU-T G.9959標準，資料傳輸速率可達100kbps，傳輸距離在室內為30公尺，室外為100公尺，傳輸頻帶為900MHz，目前在歐洲應用於家庭自動化，也已相當普遍。

台灣智慧能源產業協會推動的智慧家庭標準為TaiSEIA，林政廷指出，第一層及第二層都是走國際標準，如TCP/IP、Wi-Fi等，並且透過ZigBee、藍牙等通訊協定控制智慧家電，智慧家電也會回傳相關資訊。

大陸推動的產業標準，稱為IGRS(Intelligent Grouping and Resource Sharing)，該標準是建立在TCP/IP之上的應用層協議，於2005年6月正式成為大陸3C產業的國家標準，現在亦已公布成ISO/IEC國際標準。

其他標準還包括G.hn、UPnP、DLNA、MQTT、XMPP、AMQP等，大多數技術都是使用TCP/IP作為網路連結，用來做M2M通訊協定。林政廷指出，在IoT時代，這些通訊協定就算沒有用在能源管理，都有相當高的參考價值。

至於家庭能源管理(HEMS)，運作原理就是將所有家電，透過網路通訊協定連結起來，透過家庭能源控制器、智慧插座等設備控制，蒐集到的資訊可以透過智慧電錶送到雲端，執行耗能分析等巨量資料分析應用。

林政廷指出，IRTI HEMS的節能成效，總用電量平均可減少14.6%，包括能源資訊回饋平均減少11%耗電，待機電力管理減少1.1%耗電，時間排程控制可減少2.5%耗電。

林政廷最後指出，智慧家庭的物聯網標準繁多，這些標準未來會視應用不同而分庭抗衡，或是經由市場良性競爭，逐漸整合成一主流標準。而在智慧電網風行之際，透過巨量能源資訊的收集、分類及預測等分析及演算技術，可望如網際網路時代般，引領未來能源產業時代之技術潮流。