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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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。

勤英科技_內文1.JPG
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。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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