共存的電力收購制度與競標制度
共存的電力收購制度與競標制度
2018.04.10 | 策略

最近媒體報導,經濟部能源局可能會限制離岸風電的併網上限,預計在2025年之前僅允許3.5GW的容量併網,造成產業界人心惶惶,嚴重影響產業投資的信心,也再次提醒產業界的朋友們,「政策」往往是電力產業投資的最大風險。未來雖然看起來無限美好,可是政策就像風一樣,下一次從哪個方向吹過來,沒人可以說得準。不一致與不穩定的能源政策,必定會重創台灣的綠電發展。

全球電力需求將從2017年起至2030年,成長100%

我們的確有缺電危機,從和平電廠電網事故,到大潭電廠被中油斷氣兩起事件,看到台灣電力系統的脆弱與危機。我認為政府鼓勵綠電發展,現階段不宜設定裝置容量的目標上限,而是應該在電力收購制度(Feed-In Tariff, FIT)與競標制度(Auction)中,找一個共存的平衡點,雙管齊下。施耐德電機(Schneider Electric)的執行長Jean-Pascal Tricoire接受IEC的專訪時預測,全世界的電力需求將從今年起至2030年為止,成長100%。如果台灣的電力需求也是成長一倍,此時限制綠電的容量,將來必定缺電。

施耐德電機公司是百年老店,成立於1836年,早期是鋼鐵產業、軍事產業、重工業,現在則是全球知名的電力設備公司,90%的營收來自於電力需求端管理(Demand Side Management),其能源管理系統排名世界第一。2016年營業額247億歐元,稅後淨利達21億歐元,全球共有14.4萬名員工。我想全世界沒有任何一位專家學者、研究機構、政府或公司會比施耐德電機還要懂節能或提升能源使用效率,可是當這樣的一間公司告訴你,未來電力需求會增加一倍,這就是一個很嚴重的警訊。提醒我們及早準備充足的電力供給以及智慧電網,來滿足未來龐大的電力需求。

施奈德電機
施耐德電機公司深耕能源管理
圖/ 施耐德官網截圖

電力收購制度(FIT)與競標制度(Auction)共存

FIT與Auction應該要共存,而不是互相取代。分散式發電(DER)所使用的小型的綠電,缺少經濟規模,無論技術如何進步,地理位置如何優越,其發電成本依然遠高於低密度集中式發(綠)電。具有經濟規模優勢與分散式發電特色的低密度集中式綠電,其發電成本通常是分散式發電的30-50%左右。

我們今天設想一個狀況,一個小規模的屋頂型太陽能容量約10KW,如果拿來競標未免小題大作,徒增社會成本。永遠都會有這樣小型的10KW太陽能需求存在,因此FIT制度也會永遠存在。

可是對於一個超過150MW的離岸風電場來說,假設年裝置容量45%,年發電量約5.9億度電,假設每度電用電戶要補助3元,則一年的補助金額約18億元。台灣現在有10GW的申請容量,年發電量約400億度電,用電戶一年要補貼1,200億元。多數用電戶應該會反對FIT而支持Auction。

為了解決這樣的困境,德國人想出一個好方法,綠電的容量超過某一個程度,強制競標。我認為還可以再加上一個限制,如果應該要競標的綠電開發商願意配合政府的國產化政策與環保政策,則優先加入FIT。

  • 強制Auction原則:綠電容量超過某個數字。

  • 強制FIT原則:(1)綠電容量低於某個數字;(2)如果容量達到需要Auction的數字,但是開發商願意配合政府的政策,如國產化、環境保護、技術與財務能力的要求者,則可以參加FIT,政府將設定裝置容量上限。也就是政府設定了用電戶補助的上限。

每年的FIT與Auction應有合理的總量管制。但目前仍有缺電危機,不宜現在管制競標容量。市場機制產生的價格,應該是當前合理的價格。

德國在2016年通過一項再生能源法案(RESA),已於2017年生效。規定德國從2017年到2019年的陸上風電新增容量將被限制在2.8GW以內,之後則開放每年2.9GW競標容量。如果是太陽能,2017 年後預計只有750kW以下的小型屋頂系統能獲得 FIT補貼,每年規劃開放600MW的競標量。就德國的制度來說,FIT與Auction是並存的,並存才合理。

參考德國的制度,我們還可以做得更好

參考德國的制度,我們還可以做得更好。幾個原則提供大家參考:

(1) 每年修訂FIT與Auction的界線,讓適用於FIT的容量的數字逐年降低,達到回歸市場機制的效果。

(2) 我們初期的Auction可以不用像德國規範得這麼嚴格。也許對台灣來說,競標容量可以更寬鬆一點,例如太陽能超過2MW才競標,離岸風電超過150MW要競標。陸上風電(集中式)的成本已經遠低於台電的平均發電成本,直接採用競標是合理的。

(3) 我們目前仍處於電力短缺的狀態,實在不宜限制競標制綠電的容量,萬一將來需求上升,電力短缺,我們的經濟損失將更大。

(4) 務必加速推動智慧電網的建設,每年要增加2-3GW綠電併網容量,才足夠使用。綠電併網的內涵不是把電力線與網路線接上去就會產生智慧,踏實做好電力系統軟體與設備升級,才會產生智慧。有許多軟體需要改寫,包括但不限於發電預測、用電預測、電力調度計畫、能源管理、系統、資產管理、預測性維護等。有許多事情要做,包括但不限於增加負載跟隨(load following)電廠容量、增加抽蓄水力發電容量、增加變電所與變電站密度、增加配電自動化設備、升級智慧變電站設備、升級調度中心設備、增加儲電設備等。

有人擔心,如果現在離岸風電開放競標制度,萬一廠商聯合起來對抗政府怎麼辦?全世界各國都有公平交易法來規範廠商的聯合壟斷行為,這個問題回歸法制處理。美國與歐盟對於公平交易法的執行非常確實,台灣相對做得比較差。我們應該趁此機會,強化公平交易的執法系統,而不是禁止競標。制度回歸正常化,國家的運作才會合理長久。

高綠電佔比的時代,電力收購制度與競標制度會共存共榮,我們應該強化公平交易法的執法系統,來對抗廠商聯合定價的非法行為。13年之後,我們的電力需求可能會成長一倍,就算沒有一倍,成長30%-50%也是有可能的,現在實在不宜限制競標容量。

我們把用電戶的錢,拿來支持國產化,創造就業機會,這是天經地義的事情,總量管制FIT,來控制風險。智慧電網的建設至關重要,把電力線與網路線接好,並不會產生智慧。我們還有很多事情要做,大家一起努力吧!

參考資料:
1. 風傳媒, 2017,"綁國產化、等基礎建設到位 能源局2025年只給離岸風電3.5GW"
2. IEC/Jean-Pascal Tricoire, 2017, "The Energy Efficiency Challenge"
3. 維基百科, 2017, "施耐德電機"
4. Schneilder Electric, 2017, “ 2017 Annual General Meeting”
5. 科技新報, 2016, "德國通過再生能源法案修正,FIT 補貼將走入歷史"

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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