長榮資工師生智慧電網研究獲國際肯定，國際會議與SCI期刊成果連發

長榮大學資訊工程學系蔡尚恩副教授帶領專題生，於2025 年11 月赴日本岡山參與「2025 CIIS 國際研討會」，以電力季節性預測研究榮獲「最佳報告獎」，今年更將成果深化，發表於 SCI 期刊《IEEE Access》。

該研究旨在提升電力系統在極端天候下的韌性，透過結合可解釋性人工智慧（XAI）與台電開放資料，開發出具備高穩定性的電力負載預測模型，為智慧能源領域提供了關鍵的技術支援與實務應用方案。

【研究背景與技術特色】隨著全球極端天氣頻傳，如何在高波動情境下維持電力供需平衡成為智慧電網的核心挑戰。研究團隊首先於 CIIS 研討會提出整合 ARIMA 與人工神經網路（ANN）的兩階段預測架構，針對電力負載的規律性與節慶效應進行基礎分析。隨後進一步開發「雙流季節性 ARIMA 與 Kolmogorov-Arnold Network（KAN）」模型，專門強化對熱浪、颱風等突發性極端事件的判讀能力，使電力預測具備更高的解釋性與精準度。

【實證成果與數據表現】該研究模型在實際數據測試中表現卓越，日提前預測之平均絕對百分比誤差（MAPE）僅為 1.65%。以 2024 年凱米颱風期間的情境為例，傳統模型的預測誤差高達 12.4%，而該研究開發的韌性導向模型成功將誤差降至 3.6%，並將預測誤差的恢復時間由 4.0 天大幅縮短至 0.5 天。此數據證實該技術能有效協助能源單位進行精準的備轉容量評估與韌性管理。

【人才培育意義與國際影響】本次研究展現了長榮大學在頂尖資訊技術人才培育上的顯著成果。參與研究的資工系四年級學生安明軒與孫偉誠，在大學階段即具備參與國際研討會與發表 SCI 論文的紮實實力。安明軒目前已成功錄取國立清華大學資安所，孫偉誠則錄取國立臺南大學資工所。蔡尚恩副教授表示，未來將持續結合課程與專題實作，引領學生投入 AI 與智慧能源等前瞻科技領域，提升學生在跨域整合上的競爭力，並強化校方在永續發展議題上的學術影響力。

圖1：資工系四年級同學安明軒代表領獎。

圖2：雙流韌性電網模型。