2024-05-01文・顏哲淵（NextDrive聯齊科技創辦人兼執行長）

四月起，台灣宣布電價調漲。但我們不該讓討論止於電價高低與用電大戶，應著眼於加速產業淨零轉型。

電價調漲與經濟脫碳已是不可逆的國際趨勢。例如，高核電占比的法國，2020到2023年間工業和民生電價漲幅分別達160％與22％；英國工業電價增長126％、民生電價提升79％。

台灣身為能源進口國，勢必面對電價上漲的長期挑戰。既然這是不可改變的未來，我們有沒有提前佈局的策略？澳洲與日本面對經濟脫碳及電價調漲的雙重挑戰，他們已提出哪些辦法？

新的能源資源：「調整力」是什麼？

首先，我們得從一種新的能源資源「調整力」開始說起。

以往對能源資源的想像，不外乎像石油、天然氣、煤炭等燃料，可提供發電廠、產生源源不絕的電力；能源再透過集中式電網，從發電廠一路輸送到每戶家庭使用。

而調整力則是運用能源物聯網的穩定連線、雲端即時調控，加強電力需求端的調控。例如，透過蓄電池和充電樁供電，可以有效減少電網的用電量，達成電力供需平衡。

因此，調整力能反其道而行——透過用電的基本單位（家庭與企業），向上聚合成虛擬電廠，以維持電網穩定。

調整力有哪些優點？它能透過物聯網平台並跨越空間限制，集中化管理分散各地的能源資源，達成如同電廠的電力調度規模。因此，各國正積極打造具有調整力的基本單位

Prosumer」（綠電產銷者）， 過去，電力透過集中式電網發電至消費者家中，電力充足、電價可負擔且可控制電力來源，不確定性極小。用電者也習慣按了開關、燈就會亮，這些理所當然的場景，讓我們難以從資源角度思考電力。

但未來，當電動車與再生能源更普及，用電型態更複雜，且供電結構不可控，電力調度便成為一門生意。

澳洲經驗：AI達成能源資源最大化

電力調度越來越重要，澳洲如何改變？

2021年起，澳洲昆士蘭州政府在布里斯本的Carseldine Village宣布，屋頂型太陽能、家用小型蓄電池將列為新住宅的標準配備；並在其中約25戶家庭安裝能源管理系統，打造一座淨零標竿社區。

他們預計要在這個典型的住商淨零轉型案例中，以AI最佳化用電型態，並透過自動化需量反應（Demand Response），將整個小鎮調度成分散式能源資源（Distributed Energy Resources）。

用電方面，需量預測型AI可提前計算太陽能發電量、屋主各時段用電負載、電網調度市場需求等資料，再透過能管系統控制各家戶的分散式能源資源。例如，為了避免社區在熱浪中停電，可先輪流切換或關閉各戶空調五分鐘，或控制儲能設備以供應用電量。

此外，家用儲能裝置能根據電價高低時段調度，例如凌晨低電價充電、中午高電價放電，一天調整兩次。一但AI結合氣候數據，就能預測太陽能自發自用量、餘電量與屋主用電量，將充、放電模式改為一日四次，例如凌晨低電價充電、上午高電價時段放電、中午太陽能過剩充電、下午高電價時段再放電。

也就是說，在同樣的太陽能和蓄電池設備下，納入需量預測型AI後，能同時實現最大化綠電自用比例、時間電價套利、減少餘電浪費和抑低電網尖峰等需求；並有效率達成100%零耗能目標，同時提升電網調整力。

今年一月，昆士蘭州政府宣布將擴大計畫規模，除原本的195個淨零住宅，也將建構5,000平方公尺的零售商業中心，與一座可容納98戶的公寓大樓。

從澳洲經驗可見，用電端最小單位「家庭」，不只由下往上聚合可調度的分散式能源資源，也透過AI組成如城市規模般龐大的虛擬電廠。

日本經驗：聚合家戶，打造城市級虛擬電廠

除了企業與家庭的能源管理應用，日本也將AI應用在城市級虛擬電廠的控制與調度上。

日本商社霸主「伊藤忠商事」在日本各地部署了超過3.6萬個儲能系統（ESS）。其中，他們透過能源物聯網雲端平台，將700多個分散的除能設備組成八個虛擬電廠，協助平衡城市電網供需。

統計指出，他們已在八個月內成功調度儲能設備87次，共為電網提供12MWh電量。

在這之中，AI扮演至關重要的角色。透過機器學習，AI可以識別各家戶的太陽能發電、用電模式；並結合天氣預報數據，預測設備未來的用發電，並自動化控制各家戶的儲能系統，讓太陽能使用率最大化。

透過人工智慧和機器學習，可以優化分散式能源設備行為，與一般電池調控模式相比，有效節省至少14%。此外，能源物聯網雲端平台也整合了需量反應機制；在尖峰時段，AI能彈性操作儲能系統、參與輔助服務，幫助家庭減少電費開銷。

AI、儲能、綠電產銷者

隨著電價看漲與再生能源日益活躍，我們看到澳洲、日本的案例，皆透過AI與能源物聯網，調度分散式能源（例如家用儲能系統），改善綠電使用率與能源韌性——AI如同交響樂指揮家，透過妥善調度分散式能源，才能讓電網演奏出和諧的頻率。

隨著能源產業的不斷發展，人工智慧驅動的解決方案，將是實現彈性和永續的能源未來的關鍵鑰匙。

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