本研究針對能源管理實務中常見之數據可信度不足、物理架構失衡及異常情境判讀等問題，建構「人機協同雙迴圈」能源治理架構。內迴圈負責系統自動監測與控制，外迴圈則由專業技師進行情境判讀、物理校準及決策修正，並以半年以上運轉資料建立數據徵信機制，將平均絕對百分比誤差（Mean Absolute Percentage Error, MAPE）作為衡量系統偏差與啟動專業介入之核心治理指標。
本研究採多重個案研究法，以半導體廠、紡織廠及大型商業建築為研究對象，分別驗證異常情境判讀、物理架構失衡及數據可信度等能源治理議題。研究結果顯示，能源管理之成效不僅取決於控制技術，更受到物理條件、數據品質及專業判斷之影響，企業應以「物理平衡優先」作為治理原則，並透過MAPE提升決策透明度與可信度。
此外，本研究提出能源服務由一次性工程專案轉型為持續性能源治理服務之模式，結合長期監測、決策支援、訂閱制及績效分潤機制，以建立持續性收入來源。研究成果可作為企業推動能源治理及能源服務產業商業模式轉型之參考。

This study proposes a human–machine collaborative dual-loop energy governance framework to address common challenges in energy management, including insufficient data reliability, physical system imbalance, and operational anomaly interpretation. The inner loop performs automated monitoring and control, while the outer loop enables expert technicians to conduct contextual diagnosis, physical calibration, and decision correction. Based on more than six months of operational data, the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) is adopted as the core governance indicator to evaluate system deviations and trigger professional intervention.
A multiple-case study involving a semiconductor plant, a textile factory, and a large commercial building was conducted to validate the proposed framework. The results show that effective energy management depends not only on control technologies but also on physical conditions, data quality, and professional judgment. Applying the principle of physical balance first and using MAPE as the governance indicator can improve decision transparency and reliability.
Furthermore, this study proposes transforming traditional one-time engineering projects into Continuous Energy Governance Services through continuous monitoring, decision support, subscription-based services, and performance-sharing mechanisms. The proposed framework provides practical guidance for enterprise energy governance and the business model transformation of the energy service industry.

一、中文文獻
黃子娟，2013年，《台灣企業導入ISO 50001能源管理系統策略研究》，國立臺灣大學環境工程學研究所碩士論文。
國家發展委員會，2023年，《臺灣2050淨零轉型關鍵戰略》。
工業技術研究院，2023年，《中央空調全系統效率診斷及整合決策系統》取自工業技術研究院網站。
林杏秋，2023年，《ISO 50001能源管理系統輔導與建置》，工業技術研究院 綠能與環境研究所。
經濟部能源署，2023年，《組織能源績效量測與查證－一般原則及指引》。
財團法人台灣綠色生產力基金會，2024年，《ISO 50001能源管理系統》。
黃瑞隆、陸紀文、黃建民、謝文健、謝濬新（編譯），2004年，《空調工程與設計：含供暖與通風》，高立圖書有限公司。
林志偉，2025年，《生成式AI技術應用於能源查核申報 與ISO50001能源管理系統》，工業技術研究院。
二、英文文獻
Braun, J. E. (2003). Load control using building thermal mass. Journal of Solar
Energy Engineering, 125(3), 300-306.
International Energy Agency [IEA] (2021). Net Zero by 2050: A Roadmap for theGlobal Energy Sector.
International Organization for Standardization [ISO] (2018). ISO 50001:2018 Energy management systems — Requirements with guidance for use.
Zhao, H., & Magoulès, F. (2012). A review on the prediction of building energy
consumption. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 16(6), 3586-3592.