你真的懂電力嗎?從大停電看大眾與專業人士對電力認知的落差
你真的懂電力嗎?從大停電看大眾與專業人士對電力認知的落差

大停電看大眾與專業人士對電力認知的落差。我認為台灣目前最大的問題在於,非專業人士也能影響政府政策,主導能源議題。最近在我成立的智慧能源與物聯網社團(Facebook Group: Smart Energy x IoT)當中,聽到許多社友說現在電視上的名嘴突然變成電力專家。我自己在股票社團裡,也看到某位網路自稱投資達人的朋友,對於上緯用40億元蓋了8MW離岸風機做出評論,認為台灣的離岸風電沒搞頭,他的評論基礎來自於網路新聞。

台灣的悲哀,非專業人士也能主導能源議題

我們這些瞭解內情的人業內人士,看完之後是很不以為然。我也看到許多公民團體鼓吹儲電、需量反應、需量競價、微電網、分散式發電、公民電廠、用電零成長、節電設備、電池電動車、氫氣車、快速充電站、加氫站、智慧電表、省下一座核電廠…等等新東西,講得頭頭是道,以為就是智慧電力系統的全貌。這麼多自稱的電力專家,諸多論述,誤導了社會大眾與政府政策,我希望在數位時代的專欄,能夠一一引導大家,往專業的方向發展。

我能理解公民團體的財力有限、人員精簡(有些公民團體雖然有些有聘請研究員做政策研究,但這個領域博大精深,專業度非常高,因此論述上只能挑自己可以理解比較簡單的題目且資源恰好可以支持的題目來論述)。加上,缺少產業公會與公司的指導,公民團體的論述往往和專業團體的論述差異甚大。他們雖然非刻意誤導社會大眾與政府政策,但實質上已經造成誤導。

為了讓大家有一個比較清楚的了解,我整理了一張表。說明社會大眾看到的智慧電力系統與專業人士看到的有何區別。

表一、社會大眾與專業人士對於智慧電力系統的理解差距很大

IEC的理解 (社會大眾的理解)
Asset Management Systems and Condition Monitoring Devices (需量競價、競標電價、碳權交易、再生能源憑證交易、批發電力市場、零售電力市場)
Building Automation and Control System (BACS) (建築自動化)
Decision Support Systems and System Integrity Protection +
Distribution Automation and Protection +
Distribution Management System +
Energy Management System +
Information and Communication Technology +
Local Production (微電網、公民電廠、分散式發電、小風機發電、儲電)
Power electronics +
Power quality and Power Monitoring Systems +
Security +
Smart Consumption (電動車、快速充電、需量反應、用電零成長、節電)
Smart Generation (微電網、太陽能發電、離岸風電)
Smart Homes (家用智慧電儲)
Smart Meter (智慧電表)
Substation Automation and Protection +
礙於文章篇幅有限,無法說清楚這些專有名詞,請容許我在之後的文章一一把重要的部分拿出來向大家解釋。 + 號表示該項目目前未被重視。陳世芳製表,《數位時代》整理

透過這張表格,我們很清楚社會大眾的重點項目與專業人士的理解有許多不同。而那些社會大眾所沒有著墨的項目,也就是這個表格中有附加+符號的項目,恰為智慧電力系統當中最重要最核心的部分。

在這個表格中有中文翻譯者,就是進入門檻比較低,比較容易做的題目。

這些並非能源議題的核心關鍵,但公民團體卻深深影響政策走向,最後讓台灣政府沒有發展出最佳的能源政策,而導致缺電,這是一個很悲哀的事。

現在的政府過去一年的施政重心在於智慧電錶、需量競價、節電,實屬大謬,智慧電表在智慧電網裡面也只有很小的一個部分。

這張表也不是絕對的專業,我的目的在於連結社會大眾的理解與專業的世界,帶領大家進入專業的電力領域。即使是專業人士的團體,對於如何實作智慧電網,依然有許多爭議。

和平電塔倒塌也被非專業人士誤導,不是發電問題,而是電網問題

除了這次的跳電事件,上次的颱風導致花蓮和平電廠的輸電塔倒塌,在我來看「根本不是發電問題,而是電網問題,很多的外界報導也都搞錯焦點。」

前些日子花蓮和平電廠的自有輸電鐵塔倒塌,減少全台130萬千瓦的供電能力,大約是4%的備用容量,造成限電危機,其實,這個情況是可以避免的。電力因為數量龐大到難以儲存,所以絕大多數即發即用。討論電力的時候我們使用每秒的能量,也就是俗稱的功率,來做表示。功率的單位是瓦特,1瓦特(W)是每秒做功1焦耳。一般探討缺電與否,比較的東西是供給與需求,電力上稱為「發電功率」與「用電功率」。為了應付用電功率的變化,通常發電功率大於用電功率5~20%,這是一個電力系統設計的安全係數,讓供給永遠大於需求,發電功率減去用電功率的差值叫做備轉容量。

可是多數人往往忽略了從發電功率到用電功率的中間,還有一個「電網(傳輸)功率」,電網扮演輸送電力的角色,也就是說,如果電網故障,讓電力無法送到用戶端,這種情況也是一種缺電,只是很少有人討論與意識到這個問題。

解決方案:電網要先行,佈局強韌的電力高速公路

我認為「如何強化輸配電網的智慧度、強韌度才是發展綠電的關鍵。」「綠電要成功,電網要先行」,因為電網的建設比發電廠難上十倍,從規劃到完工通常需要20年的時間,中間遇到的風險包括但不限於居民抗爭、成本上漲、繞道而行等。綠電需要的電網,不是傳統的輸配電網,而是歐洲氣候論壇(European Climate Forum)所命名的超級智慧電網(Super Smart Grid)。

傳統的輸配電網融合物聯網(IoT)技術升級成超級智慧電網,所以可以承擔高比例的綠電,NREL的研究顯示,使用超級智慧電網,2050年時美國的綠電占比可達80%。德國電網實證(Fraunhofer,2013),綠電比例提高時,電網品質(SAIDI)比以前更好。

超級智慧電網當中的HVDC Light時常被使用在離岸風電上。現在的政府積極發展離岸風電產業。將來離岸風電可能併網的陸上變電所麥寮、彰濱、塑化都是電網瓶頸之處,需要升級成高容量智慧變電所,同時增加備援電路。

大潭火力發電廠也是一個缺少備用電路的地方。如果我們新增一條電網(海上或陸上均可),連結核一、國光、大潭、竹工、中火、彰濱、塑化等變電所,我們將擁有一條強韌的電力高速公路。若使用海上電網,ABB公司的HVDC Light是目前公認最好的技術,單線達3GW,最遠達2,000公里,線損低於1%。

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圖/ 台電官網

綠電成功,電網先行。電網建設非常非常困難,有錢也未必能夠建置成功。歐洲已經有十分成功的超級智慧電網經驗。政府的提早規劃、協調溝通、爭取認同等都是關鍵。電網的投資金額雖然龐大,可能需要數千億元的資金,但是安全值得付費,停電損失的代價更大。倘若換算成每度電增加的成本,則大概增加0.2元(4,000億元投資,10年折舊),並不是很多。台灣應該積極投資超級智慧電網,建構一個安全強韌的智慧電力系統。

根據我很粗略的估計,電動車的時代,台灣的電力需求(發電量)還要成長30-50%(相較於2015年),積極發展綠電與超級智慧電網才是治本的方法。目前,就我的理解,30GW的離岸風電與20GW的太陽能發電正面臨嚴重的電網不足的問題。有待政府重新思考,化解這一個兩大產業都公認的大挑戰。

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關鍵字: #智慧電網 #台電
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把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?
把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?

曾是台灣製造業重要根基的塑膠射出產業,如今正面臨人才斷層危機。尤其桃園聚集大量工業區與製造業者,老師傅退休、新人才接不上的現況,更是許多工廠正在面對的現實難題。

從汽車零組件、網通設備、醫療器材到半導體載具,許多產品都離不開射出成型。智穎智能創辦人暨執行長張詠翔指出,全球塑膠射出市場規模超過 3000 億美元,每年仍以約 3% 至 4% 的幅度成長。需求並未消失,只是製造基地從台灣、中國逐步往東南亞等地移動。但機器可以搬、訂單可以轉,老師傅數十年累積的經驗卻很難複製。

這道人才缺口,正是 2020 年成立的智穎智能切入市場的機會。團隊從桃園中原大學的研究能量出發,歷經近十年研究與工廠驗證,嘗試把老師傅腦中的射出經驗,轉化成可以計算、保存與持續學習的 AI 模型,解決產業第一線面對到的挑戰。

把老師傅經驗交給 AI,射出成型從「導航」走向「自駕」

「餐廳沒有廚師是不行的。有再好的設備,不會做的人還是會把它做失敗。」張詠翔如此比喻射出成型的技術門檻。當模具完成後,生產現場仍得依產品、材料與機台特性,調整溫度、速度、壓力、位置等條件;即使使用同一種塑料,不同產品的調整方式也可能完全不同。

而老師傅的珍貴之處,不只是記住參數,而是知道面對材料、機台與環境變化時如何修正。智穎智能要做的,就是把這些難以傳承的「火候」拆解成可以運算的製程邏輯。目前其 AI 解決方案已應用於超過 200 種材料、50 多種產品類型。

把老師傅的經驗轉化為製程邏輯後,第一步就是讓 AI 協助操作人員找到合適的成型條件。智穎智能為此開發智能成型導引系統,工廠只要輸入材料、機台規格、產品尺寸等資訊,sMolding 便能計算第一組成型參數;若試模後出現產品缺陷,再由 sTroubleshooting 提供修正建議。

用手機即可查看系統狀況
圖/ 智穎智能提供

「它就像導航。我今天告訴你要從 A 點到 B 點,但不知道路怎麼走,導航會把路徑算給你。」張詠翔說。對射出成型而言,這條「路徑」就是溫度、速度、壓力與位置等參數如何組合。以半導體載具試模為例,傳統方式需 7.5 小時,導入系統後縮短至 2 小時,材料使用量從 23 公斤降至 8.7 公斤,整體試模成本降低 64%。

但找到正確參數只是第一步,真正進入量產後,工廠面對的「路況」還會持續改變。溫溼度、材料批次與機台耗損,都可能讓原本設定好的製程條件產生偏移。智穎智能因此進一步開發 StabMolding 成型穩定模組,透過射出壓力數據持續監控品質,並依生產狀態自動補償關鍵參數。換言之,AI 不只在試模階段提供一條正確的「導航路徑」,進入量產後還能因應製程變化持續修正,進一步朝「自駕」邁進。

從產線驗證到海外布局,桃園如何助攻智穎智能跨過0到1?

但要讓 AI 真正走進工廠,智穎智能採取 SaaS 訂閱模式,將核心運算留在雲端持續學習與更新,降低中小型製造商一次投入大量資金的門檻。另一項差異則是「跨廠牌」。現實中的射出工廠往往同時擁有台灣、日本、歐洲不同品牌與年份的設備,因此智穎智能的方案既能導入既有設備,也能與射出機、控制器業者合作,在新機出廠時直接整合。「一個工廠不會只有一個廠牌,就像你家的車庫不會永遠只放同一品牌的車。」張詠翔說。

對智穎智能而言,AI 真正走進製造現場的關鍵,在於不同世代、不同品牌的設備都能導入。只是對工業 AI 而言,降低導入門檻還不夠,更關鍵的是能否取得真實產線反覆驗證。對從中原大學研究成果衍生創立的智穎智能而言,桃園不只是公司所在地,也提供了技術走向市場的第一塊試驗場。「對新創來說,第一個就是要經費、要人才、要場域,再來就是客戶與合作夥伴資源。」張詠翔說。

成立初期,團隊透過桃園市政府研發補助、新創競賽與基地進駐等資源,降低早期研發與營運負擔。更重要的是,桃園密集的製造業聚落,本身就是智穎智能最直接的潛在市場。透過市府串聯工業區與在地企業,智穎智能在創業初期接觸到位於桃園的「良器」,成為公司第一個客戶。從概念驗證、產品調整到實際導入,合作一路延續至今。對必須進入產線反覆驗證才能成熟的工業 AI 而言,第一個願意開放場域的客戶,意義遠超過第一筆營收。

如今,從桃園製造現場磨出的解決方案也開始往海外走。「日本這一次,完完全全都是桃園市政府帶著我們去做這件事情。」張詠翔表示,透過市府帶領團隊前往日本神戶,智穎智能接觸當地官方與企業資源。在市府引薦下,團隊成功對接了神戶知名加速器,更取得日方針對外資新創設立公司與拓展市場的兩階段實質補助資訊。目前團隊正籌備日本布局,為下一階段海外市場拓展做準備。

智穎智能在 TaipeiPLAS 2026 台北國際塑橡膠工業展,展示 AI 智慧製造成果,現場商洽氣氛熱烈,成功吸引產業關注。
圖/ 智穎智能提供

AI 解決「怎麼生產」後,下一步是「替誰生產」

當 AI 開始解決「怎麼生產」,張詠翔看到的下一個問題,是「替誰生產」。部分製造商提高生產效率後反過來問他,如果我的產能多了 20%,但沒有多 20% 的訂單,我何必要做那麼快?

這個問題催生了智穎智能下一階段的製造媒合平台構想。隨著供應鏈分散至不同國家,品牌要在海外重新尋找符合特定規範與製程能力的供應商,也愈來愈困難。團隊因此希望串聯既有使用 AI 方案的製造商,讓品牌端能依條件尋找供應商,也讓製造端的閒置產能有機會被看見。團隊預計 2027 年上半年推進平台服務,初期規劃串聯超過 200 家製造商與破千台機器。

從中原大學的研究,到桃園工廠提供第一個實際驗證場域;從把老師傅經驗變成 AI「導航」,再走向能自行修正製程的「自駕」,智穎智能試圖數位化的,是製造業最難被保存的資產:人的經驗。而當全球供應鏈持續移動、製造基地愈來愈分散,這套從桃園工廠磨出的 AI,下一步不只要替老師傅找到數位接班人,也要重新連結散落全球的製造能力。
而「Meet 桃園+」也期盼持續透過計畫的媒體報導與宣傳資源,將更多像智穎智能這樣扎根在地、走出海外的創業故事傳遞出去,讓外界看見桃園豐沛且具實戰力的創新動能。

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