綠能微電網不僅點亮離島,還能翻轉再生能源不穩定印象
綠能微電網不僅點亮離島,還能翻轉再生能源不穩定印象

去年815大停電,全台各地發生大規模無預警跳電仍讓人記憶猶新,為改變過往集中式電力供給,改由小型發配電系統打造「微電網」,更能達到電力自給自足,並加快再生能源發展目標。

兩年前工研院在六甲院區建置微電網系統測試場域,這套系統包含太陽能板、儲能、能源管理設備,能夠進行自動化調配,提供辦公大樓北研館的用電,年省百萬電費。未來工研院想把微電網系統推廣到離島,搶攻綠能商機。

微電網搭配儲能,改善再生能源供電品質

工研院綠能所電力及電網技術組組長梁佩芳表示,目前微電網沒有明確的定義,通常是指可以離開大電網,能獨立運轉的小系統,做到電力自給自足。不過目前工研院這套系統還不能離網,現階段仍需要台電,目標1到2年內做到離網。

這套微電網系統,太陽能裝置容量410KW,儲能櫃有5個、每個櫃子是100KW,總共能存1,000度電。儲能櫃採用台製的鋰電池,而儲能轉換器(PCS)由工研院手工打造,目前這項技術已技轉給大同。由於再生能源具有間歇性發電問題,儲能就扮演電網中調節電力的角色。

微電網
由於太陽能變動性大,搭配儲能,可以達成穩定的功率輸出,提升供電品質。
圖/ 陳映璇攝影

「我們希望太陽能發電板,可以跟發電廠一樣穩定。」梁佩芳說,同仁會設定系統的目標,主要分為假日、平日兩種模式,平日因北研館用電量多,會讓太陽光電全力發電,儲能系統做搭配,以再生能源輸出平滑為目標。假日因北研館用電量低,則會限制再生能源發電量,一旦儲能系統充飽時,就會抑制太陽光電發電。由於這套微電網沒有脫離台電,因此一旦發生電力多到「逆送」時,就會直接跳電,主要是工研院不能夠賣電給台電,而有這套保護機制。

「因為太陽能的變動性大,透過儲能設備,可以變成穩定的功率輸出,有助於系統的運轉與調度。」工研院綠能所研究員謝廷彥說。

但儲能也不是完全美好的,梁佩芳說,儲能設備需要使用空調,以及當電力輸入、輸出之間必定有損耗,因此當電力輸出時,必須「升壓」讓電流變小,就可減少損耗。加上目前儲能的成本仍相當貴,梁佩芳舉例,一個百萬瓦級的儲能系統,加上電池、儲能轉換器(PCS)、變壓器等成本,約3~6千萬元,價格不便宜。

儲能櫃
再生能源具有間歇性發電問題,儲能扮演電網中調節電力的角色,圖為儲能櫃。
圖/ 陳映璇攝影

降低柴油發電,推廣離島建置微電網

目前這套微電網系統測試場域,面積約半個足場大,年發電量約517,632度電, 若以一度電3元計算,一年能為工研院六甲院區省下155萬元。

工研院下一步想把微電網系統推廣到離島,因為離島並沒有像台電這樣的「大電網」,離島通常是柴油發電機,再搭配太陽能、風力等再生能源,但有污染、不穩定的問題。工研院也正研發一套適合離島運作的微電網系統,未來透過技轉給業者,還可輸出到東南亞國家。

其實目前澎湖七美島、東吉嶼已有微電網設置。台電今年五月在澎湖七美島設置微電網示範系統,目標2019年完成增設風力發電600KW,並擴充太陽光電系統、儲能系統容量,提高七美綠能發電占比,預估年省5千萬元。

去(2017)年五月原能會核研所與中興電工則在澎湖東吉嶼成功商轉微電網系統,可供應島上共2百多人約92%電力需求。這套微電網包括太陽能裝置容量86KW,能存180度電的儲能電池、200KW柴油發電機以及三條電力負載饋線。

不過原本期待微電網能點亮離島,讓再生能源發揮最大效益,但卻在今年七月傳出停電問題,原因是島上的太陽能設備受到鹽害損壞,因此一旦發電設備受損,微電網也無法發揮作用。

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

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