儲能雖小，無所不在|數位時代 BusinessNext

電化學儲能俗稱電池，存在於我們日常生活周遭，已經是一個生活必需品。它雖然小到不起眼，但是卻無所不在，新一代的智慧電力系統當中，電力級儲能也是無所不在，相較於量級龐大的電力系統，儲能的佔比還是非常非常小，它正在逐漸變大，讓我們一起來探索其中的奧妙吧！

本文章嘗試從化學儲能的產業發展趨勢出發，進一步談到鋰電池儲能，以及其無所不在的特性，提供社會大眾參考。至於位能、動能、電磁能等型態的電力級儲能，不在本文章的討論範圍內。

鋰電池儲能系統將對智慧電力系統產生重大影響

約莫在2013年至2014年之間，美國曾經有一個電力級化學儲能系統（Utility Chemistry Storage System）大戰，當時參戰的除了鋰電池以外，還有鉛酸電池（Lead Acid）、鈉化學電池（Sodium Chemistries）、釩液流電池（Flow Vanadium）、鋅液流電池（Flow Zinc）等等。

到了2017年，從實際建置情形來看，這場大戰暫時告一段落，鋰電池技術以94%的市佔率取得絕對的優勢。如果這個趨勢持續下去，可以預見鋰電池儲能系統將對智慧電力系統（Smart Power System）產生重大的影響。

我在前面的專欄文章《你應該要知道的智慧電網標準地圖》中論述：儲電為必要，只是佔比不高。當時提到IEC把儲能配置在分散式能源（DER）、工業自動化、家庭與建築自動化三個項目之內。

將電力級化學儲能應用在發電與輸配電端

我們今天來談新的東西，來自於電力設備公司的觀點，他們實際推動產業發展，將電力級化學儲能應用在發電與輸配電端。

我們可以看到從2012年開始，電力級的佔比一直比住家級（Residential）與非住家級/工商級（Non-Residential）還要高，GTM Research預估一直到2022年，電力級依然是佔比最高的項目。我們可以確定，電力級儲能已經是智慧電力系統的主角，住家或工商應用只是配角。

電力級儲能的裝置容量與儲電量比較大，所以具備經濟規模優勢，同時獲得三大百年歷史電力設備公司（GE, ABB, Siemens）與電池電動車（Battery Electric Vehicle, BEV）領導公司Tesla積極推動，其安全性遠較消費性電子等級的鋰電池還要高出許多，達到電力公司之要求，建置的規模逐漸擴大。

當發電公司與電網公司已經使用，表示有嚴格的安全規範與保護措施，我們實在不用太擔心鋰電池的安全性問題。

今年，一份來自於台電綜合研究所的研討會簡報，清楚地告訴我們電力級儲能如何應用在發電端、用電端與輸供配電端。

發電端使用儲能系統可以讓再生能源的輸出平滑化；調整電網頻率（提供毫秒等級的響應速度『單位：A/ms』）；提供功率（容量）補償能力。輸供配電端使用儲能系統，好處是提供備轉容量；穩定頻率與電壓；強韌電網；故障備援；電力輔助服務（Ancillary Service）等。在台電的圖片裡，原來的輸配電路上，都可以加掛能源儲存系統(Energy Storage System, ESS)，這樣的設計，巧妙地把儲能融合在電網系統裡面，分散式使用儲能系統，有助於建構一個強韌的電網系統。實務上，儲能系統逐漸和各級變電站一起建置，強韌各級變電站。

我們可以在發電廠與變電站內建儲能系統，也可以在發電廠與變電站中間，找一個新的地點，設置好電力線與新的大型儲能系統。這樣彈性的作法，恰好補強過去電網建設時，所面臨的區域性不平衡問題。在某些用電比較緊張的地區，配置一個儲能系統，增加供電餘裕；在某些供電過剩的地區，發揮吸收電力，保護電網的功能。

分散式儲能系統比電力網路更具彈性

分散式儲能系統比電力網路更具彈性。強調彈性優勢的智慧電力系統，需要儲能系統來增加彈性，因此儲能是一個必要的選項，儲能的佔比越高，電力系統的智慧化效果也就越好。

台灣是一個以中小企業為主的經濟體系，中小企業的觀點常常出現在新聞媒體上，讓人誤以為這就是趨勢，但如果從統計上來看，可能未必如此。

台灣的電力化學儲能市場，目前以用電端儲能為主流，應用在手機基地台、工商用途、家用太陽能等。我們從美國電力化學儲能市場的數據看到，電力級儲能才是主流應用，而非住家或工商用。希望各位讀者不要被新聞媒體所誤導了
。

從全球市場的角度來看，儲能現在的佔比確實不高，不及1%。因為儲能系統具備提供功率補償能力的功能，市售的儲能系統皆有標示功率與發電量，所以我們可以和發電設備的裝置容量合併計算。2017年全球新增電力容量為257GW，儲能1.22GW，合計258GW。2017年全球新增電力淨容量以太陽能居第一位，達98GW(38%)，後面依序是風力發電52GW(20%)、燃氣發電38GW（15%）、燃煤發電35GW（14%）、大型水力發電19GW（7%）、核能發電11GW（4%）。

電力級儲能系統和龐大的發電容量相比，小到可以忽略，可是智慧電力系統裡面卻無所不在，所以，我認為不應該把電力儲能服務歸類在輸配電網裡面，它應該是一個獨立的業種，適合放在電力供應業的下面。我們也看到儲能是必要的，雖然現在還不是那麼重要，但卻是強韌電力系統的關鍵。

如果我們有螞蟻雄兵式的儲能系統建置，假設也累積到2GW，也許缺電的問題就可以獲得緩解。如何釋放電力級儲能系統的威力，將是我這一系列文章的重點，讓我們一起來探索儲能的新世界吧！

參考資料：

[1] Dr. Imre Gyuk, Director of ESR at US DOE-OE, Dan Finn-Foley, R.A. E.S. at GTM Research 且 Todd Olinsky-Paul, Project Director at CESA, “State of the U.S. Energy Storage Industry: 2017 Year in Review,” 13 02 2018. [線上].
[2] 陳世芳【麥斯管理顧問公司】, “你應該要知道的智慧電網標準地圖,” 28 8 2017. [線上].
[3] 吳成有【台電綜合研究所】, “大型儲能系統應用案例,” 於 107年太陽光電暨儲能技術研討會, 2018.
[4] Tsvetomira Tsanova, “World adds 98 GW solar, 70 GW fossil fuel power capacity in 2017,” Renewables Now, 09 04 2018. [線上]. [存取日期: 18 04 2018].
[5] Emily Holbrook, “Report: Unprecedented Growth in the Energy Storage Market, Expected to reach 29,300 MW by 2027,” Energy Manager Today, 29 03 2018. [線上] [存取日期: 18 04 2018].

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快速展店背後的挑戰　如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言，展店代表商機與成長，但當門市數量快速增加，營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店（C-store）、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言，總部需要面對的不只是據點數量增加，更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理，往往以單一門市為單位，各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形，或進行跨區域管理時，往往需要投入大量人力逐一確認資訊，不僅增加管理負擔，也提高維運成本。

此外，零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝，甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式，容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性，也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此，現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備，而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊，並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

從既有設備開始升級　降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求，許多企業最大的挑戰並非是否需要升級，而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言，全面汰換既有架構不僅成本高，也可能影響門市日常運作。因此，能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構，成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構，企業可以從既有設備開始，逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求，同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置，新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值，並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外，訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構，也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理，企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整，精準配置資源，降低一次性投入壓力，也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言，安全管理不再是一套固定且難以調整的架構，而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理，或因應營運策略調整，都能以更彈性的方式完成管理升級。

AI 不只是安防工具　更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展，安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤；如今，智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為，協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」，甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言，AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則　讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測，協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert，管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件，將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例，店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務，總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert，管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境；當符合設定條件的畫面出現時，系統即可主動發出警報，協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言，這代表 AI 不只是協助辨識既定事件，更能依據不同營運需求，讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查　Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後，如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡，往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search，管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境，例如，當家長反映孩童可能在門市附近走失時，店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面，只要在 Think Search 輸入「昨日上午，牽著小女孩的男性」等自然語言描述，系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面，快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤，還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault，建立事件時間線與人物移動路徑，協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運　讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景，若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近，遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常，主動確認並協助顧客處理失物問題；人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢，作為空間配置與人力安排的參考；車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理，而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用，企業能在既有設備基礎上，進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言，AI 的價值已不只是「看得更清楚」，而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊，並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則，到 AI 搜尋與事件調查，再延伸至顧客服務與營運分析，雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具，逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。