用離岸風電取代深澳電廠之可行性評估
用離岸風電取代深澳電廠之可行性評估

最近深澳(煤)電廠是否興建,引起了社會大眾廣泛的討論,本文嘗試從離岸風電與智慧電網的角度來論述替代方案的可行性。

為了用一種更直覺的想法來思考這個問題,我們簡化IEC的智慧電網模型,把電力系統簡單區分成供電、輸配電、用電三大塊。其中,供電端包括發電與儲電,發電端可以透過輸配電來對儲電進行充電的動作,所以在用電與輸配電之間我給一個雙向的箭號。用電端則因為純粹消耗電力,所以和輸配電端是單向關係,電力從輸配電端流向用電端,被用掉消耗掉了。當儲電裝置進行放電的時候,則可以透過輸配電系統給用電端使用。

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供電、輸配電、用電三者的關係
圖/ 陳世芳

建置深澳電廠的目的主要是為了滿足用電端的需求,而深澳電廠是供電的其中一種方式而已。因此邏輯上如果要找到深澳電廠的替代方案,我們可以找「替代的發電方案」、「替代的儲電方案」來滿足深澳電廠的供電任務,然後根據「替代的發電方案」與「替代的儲電方案」的特性,來重新規劃我們的「輸配電系統」。

使用海底電網技術連結台澎金馬地區與離岸風場

鑑於我從2011年到現在所累積的離岸風電與智慧電網專業知識,我嘗試提出一個大膽的想法,論述「臺灣海峽電網(Taiwan Straits Submarine Grid)」來增加電力系統的可靠度(Reliability),同時利用「海電北送(Offshore Wind Power Transmitted to Northern Region)」的概念來探索離岸風電取代深澳電廠的可行性。

基本的構想是使用海底電網技術來連結台澎金馬地區以及離岸風場,其中,離岸風場又包含「固定式離岸風場(Fixed-bottom Offshore Wind Farm)」與未來成本會更低的「浮體式離岸風場(Floating Wind Farm)」。

所謂的海底電網技術,我舉例說明時選用第二代HVDC技術(HVDC Gen2),這個技術是ABB公司在1997年導入商業化,稱之為HVDC LightTM [1]。第一代HVDC技術(HVDC Gen1)奠基於閘流電晶體(Thyristor),而HVDC Gen2則奠基於絕緣閘雙極電晶體(Insulated Gate Bipolar Transistor, IGBT)。Thyristor的turn-on容易控制,但是turn-off難控制,而IGBT的turn-on與turn-off都容易控制,講白話一點IGBT是一個具備完整功能的可控制開關,自然效能優於Thyristor [2]。德國西門子公司亦有第二代HVDC技術,稱之為HVDC PlusTM,第一代技術稱為HVDC Classic [2]。GE Grid Solutions則稱第一代技術為HVDC LCC(Line Commutated Converter),第二代技術為HVDC VSC(Voltage Source Converter) [3]。

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HVDC世代比較
圖/ 陳世芳

ABB公司的前身ASEA公司在1929年發明了傳統HVDC技術,隨後在1954年導入LCC技術,讓第一代HVDC技術趨於成熟。1997年ABB公司同時採用VSC技術與IGBT技術,完備第二代HVDC技術,成功應用在瑞典的案場上。HVDC Gen2的特色是比較容易併網、反應時間較快、可提供黑啟動(Black Start)、AC電壓支持、虛工補償(Reactive Power Compensation)等輔助服務,所以越來越多電網公司採用這個技術 [5]。時至今日,HVDC Light的效能介於±80KV~±800KV、100MW~4,600MW、70~2,000公里,DC直流電達3,000A,使用壽命達30年。電子開關也從IGBT進化成BIGT(Bi-mode Insulated-Gate Transistors),變電站的損失低於1%。台電的朋友還認為需要500公里的距離使用HVDC技術才有成本優勢,忽略了4th HVDC LightTM的新技術,電力轉換損失低於1%,只要70公里就有成本優勢。如果是超大裝置容量,如2.4GW,可能更短的距離就有優勢,將來HVDC Light出現在臺灣海峽,可是一點都不驚奇。

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ABB HVDC Light 效能區間
圖/ 陳世芳

由於離岸風電的興起,傳統點對點的HVDC Gen2已經無法滿足需求,HVDC Gen2逐漸變成一個HVDC Gen2 Grid,變成一個電網的概念,這樣的架構我們稱之為多節點(Multi-Terminal)。我所提出的臺灣海峽電網概念,就是一個多節點的4th HVDC LightTM 海上電網。

我們從澎湖開始,拉一條海底電纜到北部,從核一、核二電廠上岸,利用原來的電網進入雙北地區,陸上電網不需要重複建設,用既有的就好。

為了增加這個系統的可靠度,我們亦規劃支線電網從淡水、桃園、新竹上岸,抒解中電北送的壓力。

全世界最挑戰的離岸風場

萬一核電廠的電網故障,我們還有三處上岸點可以供應北部用電。這個海上電網除了連接目前彰化地區的離岸風場以外,還可以連結未來會在桃園至苗栗外海的浮體式離岸風場,這是臺灣海峽風速最大的地區,也是全世界最挑戰的離岸風場,任何一個開發商在此地獲勝,也代表其技術實力達世界頂尖的水準。

目前台電的加強電力網計畫,雖然規劃了10GW讓彰化地區的離岸風場上岸併網,但是中電北送陸上電網依然容量不足,所以有海上電網支援,雙管齊下,這樣的電網系統就相對安全許多了。

長期以來,台電在金門、馬祖、澎湖燃油發電造成鉅額的虧損,我們可以用未來30年虧損的金額來蓋這一個臺灣海峽電網,資金上應該綽綽有餘。從此,金門、馬祖、澎湖再也不用擔心供電問題,因為後面有一個很大的電網支持。

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臺灣海峽電網與海電北送概念圖
圖/ 陳世芳

目前離岸風電申請容量約10GW,蔡政府規劃在2025年以前建置5.5GW,還剩下4.5GW的空間。倘若我們把這4.5GW加上浮體式離岸風電的3GW,總數約7.5GW。根據經濟部再生能源躉購費率公聽會使用的離岸風電參數,年平均容量因素用42%估計,7.5GW的容量一年可以發電276億度電。

倘若我們使用GE Renewable Energy(GERE)的Haliade X 12MW風機,年平均容量因素達63%,一年可以發電414億度電,差不多就是台灣三座核電廠的年總發電量了。深澳電廠總共1.2GW,如果用2017年台灣地區燃煤發電年平均容量因素78%估計,一年發電量約82億度電。相較於離岸風電276至414億度電來說,離岸風電發電量是深澳電廠的3.4至5.0倍。

讓離岸風電+臺灣海峽電網取代深澳電廠,可能是一個更好的選擇。深澳電廠這1000億元的投資加上未來30年澎湖、金門、馬祖的燃油發電虧損金額合計來發展臺灣海峽電網,應該是綽綽有餘。

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GE Haliade-X 12MW離岸風機
圖/ 陳世芳

HVDC技術已經演進到第二代了,ABB的HVDC Gen2技術也已經演進到第四代了。新的技術發展,帶來許多新的可能性,我相信未來的某一天,臺灣海峽電網必定實現,就像2011年我相信臺灣海峽會豎立數千支離岸風機一樣,我們正逐漸朝這個願景前進。

綠電成功,電網先行,這是非常重要的觀念。臺灣海峽如果要豎立數千支離岸風電,也必定需要一個強韌的臺灣海峽電網支援,才會達到最好的效果。我的盟友們,我需要你們的幫忙,一起實現這個願景,麻煩把你們的力量借給我,我們一起來改變歷史,創造更美好的未來。

參考資料:
  1. ABB, “Special Report 60 years of HVDC,” ABB Review, 2015.
  2. C.M. Liaw, “Introduction to Power Electronic Devices,” Department of Electrical Engineering, National Tsing Hua University, Hsinchu, 2006.
  3. Siemens, “HVDC Benefits,” Siemens, 2018. [線上]. [存取日期: 07 05 2018].
  4. GE Grid Solutions, “HVDC Systems,” GE Grid Solutions, 2018. [線上]. [存取日期: 07 05 2018].
  5. Magnus Callavik, Peter Lundberg Jurgen Hafner Hand Bjorklund 且 Munaf Rahimo Franc Dugal, “Energy Trsnsition:Evolution of HVDC Light,” ABB Review, 2018.
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關鍵字: #智慧電網
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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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