儲能雖小,無所不在
儲能雖小,無所不在

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。

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鋰電池取得94%電力級儲能系統之市佔率
圖/ 陳世芳

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。

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電力級儲能系統為主角
圖/ 陳世芳

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

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儲能在電力系統當中所扮演的角色
圖/ 陳世芳

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%)。

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圖/ 陳世芳

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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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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