康寧大學資訊管理科彭賓鈺副教授研究成果登上國際舞臺—智慧電表大數據研究榮獲國際研討會最佳論文獎
康寧大學資訊管理科彭賓鈺副教授帶領研究團隊，近期以智慧電表大數據分析為主題投稿國際研討會，研究成果榮獲 Best Conference Paper Award（最佳論文獎），展現康寧大學在人工智慧、大數據分析與智慧系統應用領域的研究能量，也顯示學校持續推動教師投入國際學術交流的具體成果。
本次獲獎論文題為 《A Non-Euclidean Usage State Representation Framework for Nation-Wide Energy Analytics Using Large-Scale Smart Meter Data》。研究以全國智慧電表大數據為核心，運用約 3.3 億筆智慧電表資料進行分析，資料涵蓋臺灣多個地區及不同時間尺度之用電資訊，嘗試從大規模用電資料中掌握用電行為結構與狀態轉換模式。
ICEIB 2026 為國際性學術研討會，研究領域涵蓋電子通訊、物聯網（Internet of Things, IoT）、人工智慧（Artificial Intelligence, AI）、智慧系統及大數據分析等主題，吸引來自世界各地學者與研究團隊參與發表。大會依據研究創新性、技術價值與學術貢獻等面向進行審查，競爭相當激烈。彭賓鈺副教授研究團隊能從眾多研究成果中脫穎而出，獲頒最佳論文獎，殊為難得。
研究團隊指出，傳統 K-Means 分群模型在面對大規模聚合資料時，容易因資料尺度、群集結構與分群條件不同而產生結果不穩定的問題。因此，本研究提出一套「非歐幾里得 Usage State Representation Framework」，藉由重新表徵用電使用狀態，改善大規模能源資料分析中模型穩定性不足的限制。
研究結果顯示，該方法在模型穩定性與預測能力上皆具有良好表現，即使在全國等級的大規模資料聚合情境下，仍能維持高度穩定的分析結果與結構一致性。相較於傳統分析方式多著重於絕對數值變化，本研究更重視用電行為結構（behavioral structure）與使用狀態轉換（usage state transition），對未來智慧能源管理、人工智慧分析模型及大型資料探勘研究，皆具有重要參考價值。
康寧大學表示，此次研究成果獲得國際最佳論文獎肯定，不僅代表彭賓鈺副教授研究團隊在人工智慧與大數據分析領域的學術成果受到國際評審認可，也展現學校推動智慧科技研究、跨領域學術發展與國際交流的成果。未來學校將持續鼓勵教師與學生投入國際研究合作，強化學術能量與國際能見度，培育具備智慧科技應用能力之專業人才。