校內儲能系統的 AI 與邊緣運算
在校內儲能系統旁的小型運算裝置上壓縮量測資料，並預測系統接下來的狀態。
協助彰師大校內 1 MW 儲能系統運轉：邊緣裝置以離散小波轉換、短時傅立葉轉換與 Huffman 編碼處理量測資料，以 LSTM 類神經網路預測系統行為，並分析電力品質與太陽能整合，朝零耗能校園（SDG 7）邁進。
成員 朱冠軍
研究方向
智慧電網與儲能
以 AI 與訊號處理協助校內儲能系統運轉，並研究電力品質與電力電子。
彰師大校內設有 1 MW 電池儲能系統（BESS），並搭配太陽能發電，是亞洲第一座由大學營運的百萬瓦級儲能系統。實驗室以 AI 與邊緣運算協助其運轉：邊緣裝置以離散小波轉換（DWT）、短時傅立葉轉換（STFT）與 Huffman 編碼處理量測資料，再以 LSTM 類神經網路逼近並預測系統行為。
研究涵蓋整條鏈路：電池模組（荷電狀態、平衡、充放電倍率）、電力轉換系統（充放電、故障偵測、電壓、電流、諧波與功率因數）、電力系統動態與頻率，以及併接點的電力品質，目標是零耗能校園，呼應聯合國永續發展目標 SDG 7（可負擔的潔淨能源），特別是 7.A（加強國際合作，促進潔淨能源研究與技術的取得）與 7.B（擴建並升級基礎設施，提供現代且永續的能源服務）；實驗室的國際實習計畫即是對 7.A 的實踐。實驗室也量測並建模超級電容與電池。
監測系統分為三層：邊緣層由智慧感測器量測設備；霧層由智慧集中器透過有線與無線傳輸匯集資料；雲端則由監控與資料擷取系統（SCADA）負責需量反應、分散式資源管理與營運資訊管理。在電池、電力轉換系統與電網之間，有一個監控、資訊交換與控制模組（MIC）負責邊緣運算：資料處理（DWT、STFT 與 Huffman 編碼）與資料分析（以 LSTM 逼近與預測）。
這個方向延續楊老師在電力電子與電力品質的研究（見下方論文）：小波式電壓驟降監測、閃爍量測、類神經網路電力擾動辨識、飛輪儲能、電池充電與諧振式轉換器。
歷屆碩士論文。 儲能方面，學生做出了電池平衡系統、具容錯能力的電池儲能系統與其兼具電池平衡、應用於直流微電網的版本，以及電池充電狀態與內部溫升的 AI 估測。電力品質方面則有嵌入式電壓閃爍量測系統、以 LSTM 預測太陽能系統電流諧波與多模態融合的太陽能電力品質分析。
相關專案
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會議 DOI -
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期刊 -
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會議 DOI -
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預印本 -
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