彰化成離岸風場一級戰區,電網併網挑戰多,台電新課題有哪些?
彰化成離岸風場一級戰區,電網併網挑戰多,台電新課題有哪些?

隨再生能源發電占比提升,電網的穩定度備受挑戰,相關基礎建設的強化需事先準備。台灣預計2025年達到再生能源發電占比20%,以離岸風電、太陽光電為主力,吸引外商來台投資,但到底再生能源對於電網的影響,台灣做好評估了嗎?

目前工研院已促成台電、經濟部能源局、業界三方成立15人的再生能源發電系統併網技術規範委員會,將強化台電在併聯技術的規範建立。

離岸風電研討會
工研院、綠能科技產業推動中心、台灣電力與能源工程協會主辦的「離岸風電對臺灣供電安全關鍵技術研討會」22日登場,吸引眾多離岸風電開發商參與,討論如何強化電網韌性與併網規範等議題。
圖/ 陳映璇攝影

再生能源併聯規範不足,工研院發起委員會討論

台灣電力與能源工程協會理事長盧展南提到,再生能源電力具間歇性特點,沒有日照、風,太陽能、風力發電廠就無電可發,這與火力、核能等傳統發電方式、穩定持續供電的型態不同,將對原有電網造成負擔,「若無法做好調節、預測,再生能源就會成為Trouble Maker(麻煩製造者)」。

怎麼避免造成電網壓力?像是英國就建立了電力輔助服務機制,協調電力輸出、搭配多元供電,減少電網衝擊。

再者,國外對於再生能源發電系統併聯相關辦法都是上百頁,台電卻只有7頁,顯示台灣再生能源的制度還在建立中,台灣在併網技術方面需要與所有利害關係人建立一個新規範。

工研院院長劉文雄表示,已促成台電、經濟部能源局、業界三方成立15人的再生能源發電系統併網技術規範委員會,強化台電在併聯技術的規範,預計8月初會進行第一次會議,透過這個平台來建立共識。

台灣電力與能源工程協會理事長盧展南就提醒,離岸風電第三階段將展開招標,台電卻還處在寬鬆的併聯規範,若不及早因應,未來台電得付出更高的代價。

業者嘆電力併聯作業繁瑣,歐洲經驗與台灣的落差

對於台電現行電網併聯規範,開發商有兩個擔憂。負責彰芳及西島離岸風場的開發商丹麥哥本哈根基礎建設基金(CIP)電力工程總監雷正義提到,現在共有5家開發商(沃旭、CIP、中鋼、海龍、台電)聚集在彰化開發風場,「5家開發商,同時併接在同一個(電力)開閉所,升壓站也都靠在一起,歐洲從沒有這樣的例子。」

延伸出一旦供電發生問題,責任歸屬該怎麼釐清,現行法規尚未完善,目前台電也與相關業者進行溝通討論。

CIP離岸風電
CIP電力工程總監雷正義提到,現在共有5家開發商聚集在彰化開發風場,相關電網併聯的規範制定,仍須尋求共識。
圖/ CIP

其次,完成國內首座離岸風場「海洋風電」開發商上緯新能源提到,現行風機併聯申請作業還停留過去特高壓用戶的申請機制及紙本作業,一來一往就耗費許多時間,往往到了真正送電時間點卻碰上無風、不能發電的狀況,還要再重新打電話,進行紙本蓋章完成手續。

「過去海洋風場併聯22支風機,未來上看百支風機,若還是用傳統紙本作業,會造成時間上的困擾。」上緯新能源電機部經理孫世傑建議,簡化申請流程與措施。

達德能源電力部總監張嘉文認為,目前台灣都是採用最先進的風機,像是達德在雲林允能風場採用新型8MW風機,由於目前的風機系統商具有功率因數調整能力(註:功率因數會影響供電品質),他建議台灣可與風機商討論,如何把最先進技術納入台灣的需求,讓電網維持穩定。

台電攜手民間儲能業者,提升供電穩定

關於併聯作業,台電表示,未來會隨著太陽能、離岸風電併網,做滾動式檢討。

而在穩定供電上,目前台電盤點2025年前儲能需求量上看590MW,透過儲能設備,維持電網頻率的穩定,其中160MW由台電自建,其餘430MW需求量將逐年釋出,成為儲能業的機會。

台電公司
目前台電盤點2025年前儲能需求量上看590MW,透過儲能設備,維持電網頻率的穩定。
圖/ 陳映璇攝影

今年台電首度對外開辦「儲能自動頻率控制(AFC)調頻備轉輔助服務」採購,在7月決標,共吸引30家業者投標,最終由5家廠商得標共15MW容量,得標廠商包括翰可國際股份有限公司(5MW)、台普威能源股份有限公司(2MW)、台泥綠能股份有限公司(5MW)、聚恆科技股份有限公司(2MW)、大同股份有限公司(1MW),儲能電池供應商包含特斯拉、能元科技、三星及歐美等國內外大廠設備。台電希望攜手民間儲能業者合作,持續提升供電穩定,

責任編輯:蕭閔云

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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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