第四章 產業介紹
4.3 智慧電表(Smart meter)
4.4.2 主要功能與架構
MDMS 會透過資料庫伺服器、網頁伺服器與應用伺服器，從資料集中器中接收數 據，經由外部介面，執行下列四項主要功能：
1. 接受來自不同 AMI 架構、廠商、電表型態之資料，並依據電力公司標準，針對 讀取到的資料進行資料確認；
2. 針 對 用 電 數 據 進 行 有 效 性 資 料 來 源 判 斷 、 編 輯 與 評 估 處 理 (Validation 、 Estimation、and Editing，VEE)；
3. 結合地理資訊系統（GIS）記錄並取得讀表過程中發生的各種狀態和事件（包括 負載曲線、電壓特性等），並透過分析與歷史資料比對，找出疑似的慢速電表、停止電 表和竊電行為等；
4. 支援針對大量用戶訊息（如用戶名稱、地點、帳號、電話、用電數據、供電優先 等級與斷電記錄等）進行管理之客戶資訊系統(Customer Information System ，CIS)、票 務系統連接等後端應用系統。其中，VEE 的能力是十分重要的，其確保並滿足 MDMS 提 供給電力公司端的業務與管理流程需求。而有效率的 VEE 應該有能力提供電力公司端 創造大量的、以參數為基礎及用戶定義的演算標準，並將其過程完全透明化且報告這些
演算法此外，在某一時間點瞭解哪種負載數據資料（Load data）是“最佳、最值得使用 的數據”為 MDMS 主要能力之一。MDMS 的負載數據資料中，保留了每個根據時間排 序所讀取到的智慧電表快取訊，使其可容易的解決計費、結算相關之問題與糾紛，如此 記錄讀表過程中發生的各種狀態和事件的負載數據資料之保存可稱為“版本化的數據 儲存（Versioned Data Storage）”。而“版本化的數據儲存”對於維護整體數據完整性 極為重要，尤其這些數據將在包括需求回應（Demand response）、負載研究（Load research）、預測（Forecasting）及配電設備資產管理分析（Distribution asset analysis）
等各類資料庫伺服器中相互分享資訊。而當單一數據來源轉變成多個公用事業的中央資 源系統時，在特定日期及時間複製一個數據集的能力便變得很重要。
圖 4-7 MDMS架構示意（包含上下傳連接端）
資料來源:Accenture(2011)
註 1：ADCS = AMI data collection system 註 2：C&I = Commercial and industrial 註 3：DR = Demand response
註 4：DG = Distributed generation 註 5：EMS = Energy management system 註 6：ESB = Enterprise service bus
註 7：NMS = Network management system
註 8：SCADA = Supervisory control and data acquisition
4.4.3 市場概況
MDMS 主要的技術含量在於軟體，目前主要之核心技術都掌控在歐美手中，兩岸 雖然有研發部分自主性技術但仍需與國外大廠合作方能建置成功。
圖 4-8 主要MDMS廠商排名 資料來源:Pike Pulse Report: Meter Data Management (2011)
目前 MDMS 建置案例多處於中小型規模測試階段，市場尚在萌芽中，下文將以美 國市場為例進行市場規模分析。依據研究機構 GTM Research 研究，2009 年美國 MDMS 市場規模僅 5,400 萬美元，預測 2014 年美國智慧電表累積裝置量將達 5,700 具，對應 之 MDMS 市場規模達 2.21 億美元，如圖所示。
圖 4-9 美國MDMS 市場規模 資料來源:GTM Research(2010/08)
註：市場規模包含 MDMS 軟體使用授權金及維護成本