第四章、 個案分析
第四節、 STP 分析資料模型設計
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本研究分析資料來源為台電用戶服務資料倉儲（隸屬單位：台電 綜合研究所），依據前述研究需求找出倉儲中相關資料欄項，以高壓 用戶屬性主檔，及 AMI 電表需量資料表為資料來源，其中前者高壓 用戶屬性主檔提供用戶基本屬性資料，共計 123 欄位，目前有 24,185 戶高壓用戶資料，而後者 AMI 電表需量資料提供用戶用電行為資料。
兩表之實體資料模型圖如下圖 23 及圖 24：
圖 23、資料倉儲-高壓用戶屬性主檔
資料來源：台電綜合研究所提供
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圖 24、資料倉儲-AMI 電表需量資料表
資料來源：台電綜合研究所提供
2、資料超市
在後續分析的資料應用上，可直接抓取高壓用戶屬性主檔進行分 群、分類，但 AMI 電表需量資料表的儲存結構不利分析，故需經過 結構調整與轉換，以資料倉儲-AMI 電表需量資料表為基礎，抽取並 轉換資料，建置為資料超市。
缺漏值補正
資料預處理首先設計 AMI 每 15 分鐘一筆用電度數資料缺漏值之 填補機制。資料倉儲中與用電度數相關欄位有五項，除了 AMI 資料
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外，高壓用戶屬性主檔會記錄該用戶於該月份總用電度數，以及該月 份離峰時段用電總和、半尖峰時段用電總和、尖峰時段用電總和等，
記錄於主檔是為方便台電電費計算而用，因此加總某用戶於某月分 AMI 所記錄的各筆資料會與主檔總用電數度值相等，並且記錄該總 值分布於離峰、半尖峰、尖峰時段之用電度數。示意圖如下圖 25：
圖 25、預處理-AMI 缺漏值補正
資料來源：本研究整理
承上，可知總用電度數（x）與 AMI 電表度數總和（Sum
（ y ）
） 之差值即為資料缺漏總值，此差值依據該時段佔總用電度數比例給予 一加權乘數，平均分配給該時段缺漏值。以上圖 25 數值為例，若用 戶 A 於 2012 年 1 月 AMI 表中共缺漏 5 筆資料，其中 3 筆（a、b、c）發生於尖峰時段，離峰與半尖峰各佔 1 筆（d、e），加總 AMI 資料表
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中用戶 A 於 2012/1 用電度數為 298,000，數值補正計算如下：
總用電度數 - AMI 本月分用電總和 = 300,000 - 298,000 = 2,000
尖峰時段缺漏值補正數值
= 2,000 * （110,000/300,000） * （1/3） = 244.4
半尖峰時段缺漏值補正數值
= 2,000 * （100,000/300,000） * （1/1） = 666.6
離峰時段缺漏值補正數值
= 2,000 * （90,000/300,000） * （1/1） = 600
故資料缺漏值 a、b、c 填補為 244.4，缺漏值 d 填補為 666.6，缺 漏值 e 填補為 600。
資料存儲結構轉換
資料缺漏補正後，為適用分群、分類分析，將原分散於 AMI 電 表需量資料各列的用戶用電資料，轉存為單筆完整用戶用電資料，如 下圖 26 所示：
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圖 26、預處理-AMI 資料存儲結構轉換
資料來源：本研究整理
資料比例化
比例化公式：某時點用電度數 / Max（該資料列所有用電度數）。
比例化後數值將介於 0~1 間，目的在於消去資料間量值的差距，使資 料趨勢容易被比較。
如下圖 27 及圖 28 用戶 A、B 之數據及趨勢線所示，發現比例 化前用戶 A 於各時間點用電量皆高於用戶 B，在分群、分類上容易被 視為不同群/類，但經資料比例化後（見圖 29），可得 A、B 兩用戶 在用電行為趨勢是上相似的。
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圖 27、預處理-AMI 資料比例化前後數據
資要來源：本研究整理
圖 28、預處理-AMI 資料比例化前用電趨勢線
資料來源：本研究整理
0 10 20 30 40 50 60
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
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圖 29、預處理-AMI 資料比例化後用電趨勢線
資料來源：本研究整理
因此，在資料預處理時，同時保留原始用電資料與比例化後用電 資料，可提供使用者在分析上視需求選擇較適當的資料形式。
資料超市現況
據台電綜合研究所提供資料，目前取得 AMI 資料筆數共計 85,708 筆，共計有 1,190 戶高壓用戶，資料時間範圍橫跨 2011/7/1 ~ 2011/8/30 及 2012/1/2 ~ 2012/1/30 共 3 個月份。
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
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新增用電行為指標【尖離比】
用電行為指標：尖離比 = 尖峰用電量 / 離峰用電量（陳宗天，
台電綜研所會議簡報，100 年 12 月 16 日）。尖離比越高表示用戶用 電集中在尖峰時段，反之，尖離比越低表示用電分散在離峰時段。此 處尖峰時段定義為每日早上 7 時~下午 5 時，其餘時間屬離峰時段。
以尖離比來識別用戶，比值越高者越為優先改善對象，優先鼓勵 調整用電行為。於分析應用上可做為目標用戶選擇的依據，或做為用 戶分群、分類的屬性之一。