大數據可看天，大紀律才管人

【Comment】

這項比賽僅限定在颱風與停電的關係，與人為無關。

假使（也不知道台電願意不願意）。擴及人為因素，根本無從預測，只能風險性的防堵。

這時，大數據也沒輒。

台電停電預測賽 冠軍組準確率達6成    自由20171210

近幾年的蘇迪勒與梅姬颱風，分別造成全台史上最高四五○萬戶與次高三八三萬戶停電，搶修工作讓台電累翻。為強化應變能力，台電首度舉辦停電預測賽，吸引大數據分析人才建構模型，預測準確率最高六成。台電表示，若準確率提升至八成，就可供內部參考，讓搶修人員、機具設備提前進駐停電重災區，以提升搶修效率。

大數據建構模型 提升搶救效率

台電首度設下題目，舉辦已有標準答案的颱風停電預測賽。台電說明，提供七八五一個村里在二○一四到二○一六年共八個侵台颱風的停電資料，讓參賽隊伍推測二○一六年以後的梅姬、尼莎及海棠颱風的停電戶數。許多參賽者不僅利用台電資訊，也參考颱風路徑、風速、落雷等相關資訊。

台電表示，過去颱風將侵台時，台電的緊急供電中心配合氣象局資料、歷史路徑等進行分析，以便人力調度，但準確率都低於五成；這次停電戶數預測賽，前三名準確率達五十九％至六十一％。

台電配電處長王耀庭說，如果數據越多、模型漸趨成熟，準確率提升至八成以上，即可實務運用。他說，若停電數據預測更為準確，人員、機具設備等皆可提前進駐，「電線桿很重，需要大型機具吊掛搶修」，若能提早因應，可加快搶修速度。

獲得冠軍的宋培源與王宜婷都是資料工程師，兩人利用颱風資訊及基本用電資料分析，脫穎而出關鍵在於使用三個模型進行加權，是準確率唯一突破六成的參賽者。宋培源說，光找數據就要花不少時間，想要再讓準確率提升，需台電、氣象等專業人士協助解讀資訊，模型才能更成熟。

台電副發言人徐造華表示，預測模型要能實際運用，仍有一段距離，但這是個起步，可以慢慢補足。