配電網的智慧能力|數位時代 BusinessNext

我們在前面的文章提到，集中式發電與分散式發電在用電之前，都需要經過配電網路（Distribution Grid），配電網路的智慧化攸關低密度集中式發電與分散式發電的成敗，因此狹義的智慧電網，許多人認為就是配電網路的智慧化。

在IEC的架構裡，配電網路的智慧化涉及幾個層面，包括電纜與架空線、配電自動化(Distribution Automation)、現場人力、電力系統營運、企業、批發能源市場。我們今天來聊這裡面最核心的部分：配電自動化（DA）。依稀記得，十多年前，有一位電力產業的前輩告訴我，配電自動化就是智慧電網的前身，讓我印象深刻。

歐洲派與美國派電網設計的差異

全世界的電網系統架構有兩大門派，主流是歐洲派，其次是美國派。IEC說使用美國派的設計的國家，包括美國、加拿大、巴西、墨西哥、澳洲、南非、南韓、愛沙尼亞(Estonia)、拉脫維亞(Latvia)。其他國家則為歐洲派。

歐洲派與美國派電網設計的差異，並非只有交流電頻率或交流電壓的差異而已，而是更形而上的設計理念。歐洲人的眼裡，美國派的電網設計，有許多致命的缺點，包括但不限於：(1) 美規的電力線損失與電壓下降數值均偏大：因為美規的變電站到用電終端的距離較長，最長達241公里(150英里)，而歐規通常在5-20公里之間。電力線的長度越長，則線電阻越大，造成線損與壓降，也就是俗稱電力不穩定的現象，末端用戶可能常常停電跳電；(2) 美規的變電站電力服務品質比較差：美規通常要服務數千個終端用戶，如果不小心停電，用戶的滿意度通常不佳，同時電力公司的營收損失也非常巨大。歐規的上限是1,000個用戶，如果不小心停電，損失可以控制在最小的範圍之內。因此，如果要提高電力品質，限制每條饋線的區域範圍以及饋線用電戶數量使其低於1,000個，是具體可行的方法。

全台灣的配電用變電所（二次變電所），總共293個(11.4KV, 22.8KV, 69KV, 21,986.5MVA, 2017)，9,781條饋線(2016)，配電線路364,947回線公里（2016）。台灣土地面積36,179平方公里，除以總數293個配電用變電所，平均每個變電所服務的面積為123平方公里，平均饋線長度約為37公里。2016年底自動化饋線數達7,080條，比率為72%。

台電的研究顯示，饋線自動化之後，當事故發生時，用於尋找故障與隔離處理的時間，可以從原本要1小時的人工處理時間，縮短到30秒至一分鐘之內。饋線自動化無疑是智慧電網最重要的基礎工程之一，希望早日看到100%自動化。

我們比較美歐台三地的電網可以發現，台灣電網優於美國電網，但是距離歐洲電網還有一段距離。台灣的平均饋線長度大概是歐洲的1.9~7.4倍，明顯落後於歐洲。歐洲的配電用變電所輸入電壓為網狀（meshed）110KV，台灣則是69KV/22.8KV/11.4KV，可以看到歐洲的配電變電所容量普遍會高於台灣，加上設置密度又高於台灣，歐洲電網比較能應付電動車充電的龐大需求。如果我們要真正踏實做好智慧電網，我們應該增加饋線數量、增加變電所數量、縮短饋線長度、降低配電變電所服務的面積、達成100%自動化饋線的目標。我們的電網升級，應該要假設未來有80%的車輛為電動車。

讓配電網增加智慧的設備頗多的，包括但不限於：

自動重合器(Recloser)
分段器(Sectionalizer)
自動電壓調整器(Automatic Voltage Regulator, AVR)
無功功率調整器(Reactive Power Regulator)
故障指示器(Fault Indicator)
智慧電子元件(Intelligent Electronic Devices)

當電力系統受到干擾的時候，自動重合器與分段器可以重組饋線(Feeder)，維持穩定。分散式太陽能併網之後，容易造成饋線的電流變化，此時AVR扮演一個穩定電壓的角色，保證用電戶無論功率高低都可以得到穩定的電壓。

無功功率調整器通常是電容銀行(capacitor banks)與控制器，作用在於提高供電效率、降低耗損、過濾諧波、提高電網抗干擾的能力，在電力系統當中扮演一個非常重要的角色，如果配置不當，會造成電壓波動或諧波增大的壞處。無功功率調整器是許多設備的統稱，包括但不限於：

帶AVR功能的同步發電機(Synchronous generators - with AVR)
同步電容器(Synchronous condensers)
靜態虛功補償器（Static VAR Compensators, SVC)
靜態同步補償器(Static synchronous compensators, STATCOM)
有載分接頭切換器(Online load tap changer ,OLTC – for transformers)

細節我們以後再撰文說明。

故障指示器又稱為節點監測裝置、線路監測器、故障監測器、故障電路指示器，顧名思義是幫助巡線人員找出電力系統故障位置的一種裝置，徹底改變過去盲目巡線，分段合閘送電查找故障的落後做法，減少停電時間與停電範圍。量產型的故障指示器，通常具備廣域無線通訊(Wireless WAN)的功能，把偵測的訊號送回電力公司，內建衛星定位系統，精準地描述故障位置。其電力來源主要是感應取電，利用線圈感應的方式產生電力，提供故障感測器使用，不影響電網的運作，內建超級電容器，延長設備作用時間。由於通常安裝在戶外，其抗靜電（ESD）能力也比較高，一般達到30KV。如果線路故障，2秒之內線路電流恢復正常，說明自動重合器作用成功，故障點被排除，恢復正常供電狀態，故障指示器恢復正常狀態。如果停電時間超過2秒，則判定為線路故障，故障指示器持續發出警告，配電控制中心很快地找出故障點，透過手機簡訊或IEC智慧電網中現場人力系統的手機APP，把訊息發送給相關人員，讓維修人員迅速趕到現場處理。

智慧電網可以增加電力公司的收入與獲利，對於某些電力品質要求比較高的產業，例如半導體晶圓廠，國外電力公司提供比較好的電力品質，同時也收取比較高的電費。智慧電網應該是一種增加電力公司營收的武器，而不是增加成本的負擔。一點點經營哲學上想法的改變，回頭看智慧電網的角色，就會不一樣。

軟體是智慧電網的核心，智慧的來源

軟體是智慧電網的核心，智慧的來源。對於長距離的饋線(美規)來說，即使電力供應充足，饋線末端用電戶在夏天中午打開家裡的冷氣機，也可能造成熱過載(thermal overload)的危險，此時智慧自動卸載軟體(Intelligent Load Shedding, ILS)，可以及時發揮作用，保護電網。此軟體可以分析需要卸除的最小負載量(Load Preservation Analysis)、回復正常的負載使用(Load Restoration Analysis)、驗證負載卸除的功能（Load Shedding Validation）。當然，你家裡必須安裝智慧電表，ILS才會發揮作用。

歐洲的電網公司覺得沒有必要做饋線自動化，因為高密度的配電變電所使用許多自動保護繼電器（MCU-based protection relay）、間隔控制器(Bay Controller)、遠端終端單元(Remote Terminal Unit)，確保容易遠端控制以及降低停電時間。網狀的輸入電壓（110KV），讓配電變電所擁有多個輸入電力選擇，萬一有故障，還有備援線路可以正常供電。歐洲電網的饋線負載，都經過精密的規劃與量測。萬一電力系統故障，影響的客戶數量較少，損失也比較容易控制。歐洲先進的電網架構有許多值得我們可以學習的地方。

然而，分散式發電改變了歐洲電網。太陽能發電產生的低壓電與風力發電產生的中壓電，造成電網電壓不穩定，例如超過設計值10%的電壓變化。傳統無方向性過電流保護繼電器（non directional Overcurrent protection relays）已經無法保護歐洲電網。歐洲正在開發新的分散式能源資源系統（DER），來強化配電網，使其接納更高比例的風電與太陽能。

智慧電網是電力公司新增營運模式，提高營收與獲利的武器。我們分析比較台灣、歐洲、美國的電網架構，同時看到歐規、美規電網的優缺點，也看到台灣電網可以進步的方向。饋線自動化是建置智慧電網前重要的基本功，我們應該假設未來有80%的交通車輛是電池電動車，在這個假設之下，我們的電網架構將與現在完全不一樣。

參考資料：
1. IEC, 2010, “IEC Smart Grid Standardization Roadmap”, Prepared by SMB Smart Grid Strategic Group (SG3), Edition 1.0
2. IEC, 2017, Elements of the Smart Grid
3. IEC, 2017,“Smart Grid Standards Map”
4. 維基百科, 2017, "電抗"
5. 臺灣電力公司, 2017,"台電系統介紹"
6. 臺灣電力公司, 2017, "歷年用戶數明細"
7. 臺灣電力公司, 2017, "2017永續報告書"
8. 臺灣電力公司, 2007, "2007永續報告書"
9. 維基百科, 2017, "穩壓器"
10. 百度百科, 2017, "无功功率补偿"
11. 百度百科, 2017, "静止无功补偿器"
12. ABB, 2017, "Static Var Compensation (SVC)"
13. Ahmed Faizan, 2017, "Reactive Power Support and Voltage Regulation in Power System Part 2"
14. 蘇品文/吳啟瑞, 2016, "具太陽能發電之配電饋線電壓控制"
15. 奧克斯集團, 2017, "聽說，故障指示器是配電網的下一個風口？"
16. Swarnab Banerjee, ADI能源管理產品部門系統工程經理, EE Times Taiwan, 2017, "新世代電力線感測器：電力採集、連結與低維修量"
17. ETAP, 2017, "Intelligent Load Shedding"

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（觀點文章呈現多元意見，不代表《數位時代》的立場。）

「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。

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%。

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。

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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