裝太陽能板、智慧電網,企業依舊會缺電?一場大停電讓綠電的兩難浮上檯面
裝太陽能板、智慧電網,企業依舊會缺電?一場大停電讓綠電的兩難浮上檯面

5 月 13 日,台電高雄路竹路北超高壓變電所匯流排因人為疏失,造成興達電廠 4 部機組跳機,無法正常送出電力。這次事故,導致全台 62 個工業區中,其中 29 個工業區輪流停電,加工出口區以楠梓加工出口區影響較大,區內有日月光半導體、華泰電子、國巨等大廠;三大科學園區中,竹科跟中科分別有 20 多家廠商受影響,南科則有 40 多家廠商受影響。

停電會使得企業損失龐大。為確保電力無虞,企業常見做法包括自行添購發電機、架設智慧電網。近年能源與環保政策獲得重視,企業也擴大使用再生能源,像是採購綠電、或者自行設置再生能源設備。

停電
圖/ 張庭銉攝影

日月光:智慧電網自動降載電壓

半導體封測廠龍頭日月光,因曾經歷2017年815大停電,位於楠梓加工出口區的高雄廠損失900多萬元,促使日月光發展「智慧電網技術」。一旦接到限電通知,智慧電網可以區分哪些是必要用電、哪些是非必要用電,藉由控制中心自動降載電壓20%,並將情形回報給台電系統,將損失降到最小。這次513停電,日月光高雄廠立即啟動備援供電系統,搭配智慧電網等措施,所受影響有限。

台積電:廠區設置太陽能板

另一方面,以台積電為例,2019 年台積電社會企業責任報告指出,除了採購綠電,台積電也在廠區設置太陽能板,新增太陽能板裝置容量 1720 千瓦,已發電量 370 萬度;2020 年持續擴充太陽能裝置容量 655 千瓦,預計發電量可達 527 萬度,全公司 7% 用電總額為再生能源;預計在 2030 年以前,達成全公司生產廠房 25% 用電量使用再生能源。

綠電不是萬靈丹,搭配儲能系統才能穩定

但是光建置綠電相關設備,不足以確保供電穩定。原因在於,再生能源發電情形容易受天氣影響,以太陽能為例,假設沒有日照,就會無電可發;加上電力需要在生產當下就被使用,即使白天日照再多,這些電力依然無法續航到晚上。

因此需要一套「儲能系統」,一來儲存多餘的電力,提供夜間使用;二來自動調度電力、維持電網穩定性。

儲能系統:以電池存下過剩電力,有需要再送出

近期日月光在高雄市衫林國中導入智慧電網技術,因為該所國中地段比較偏僻、用電常會中斷,日月光先透過太陽能板將光能轉換成電力,並進一步儲存在電池裡,同時用智慧電網監控電流量,達到最省電的分配電力方式,過程完全不需要倚靠台電電力。這次遇上興達電廠事件,衫林國中師長表示,電燈只閃爍了一下、其餘電器一切運作正常,但是像宿舍沒有太陽能及電網系統的地方就停電了。

全球電源與能源管理領導廠商台達電,也在金門與台電合力建置「儲能貨櫃系統」。台電表示,金門太陽光電、風力發電等綠能發電占比最高可達 30% 以上,台達電的儲能系統可以平緩再生能源變動,太陽日照充足時,存下過剩電力;有需要時則將電力送出,維持電網穩定。假設遇到跳機,電網也可以自動調整系統頻率,在 0.2 秒內供電救援;相較啟用傳統備用機組,需要 15~20 分鐘,等同快上數千倍。

Solar energy_太陽能
圖/ shutterstock

延伸閱讀:沃旭、上緯、台達都是成員!SEMI成立風能產業委員會,拚本土供應鏈產業化

發展綠電儲能系統的難處:電池貴、地不夠

上述例子可見,即使擁有能源,也必須搭配儲能系統。如果無法儲存、調動,一樣可能面臨無電可用。還記得今年2月中,美國德州遭遇北極嚴寒暴風雪侵襲、造成400萬名用戶大停電的事件嗎?事實上,德州是美國的重要能源重鎮,擁有豐富的石油、天然氣資源,在近年再生能源的趨勢下,也發展風力與太陽能光電。《華爾街日報》報導,2020 年德州電力 40% 來自天然氣發電、 23% 來自風力發電、18% 來自火力發電、11% 來自核能發電。

在得天獨厚的背景下,德州是全美唯一採用獨立電網、擁有自己的電網。但無法從其它地區的電網緊急調度電力,成了隱憂。早在2011年,德州就曾經歷類似的大規模停電,當時聯邦能源管理委員會(FERC)就建議,應該加強電網防凍等基礎設施、發展儲能電備系統,為寒冬做好準備。

但以企業面來說,有其難以發展的地方。先前日月光投控行政長汪渡村在接受本刊專訪時表示,以智慧電網來說,必須搭配儲能系統,才能發揮最大功效,對此,企業遇到的難題,一是電池價格貴,二是土地取得困難。相較學校用電量小,因此可以把技術完整套用,但工廠用電量大,以目前的技術能量而言,電池體積龐大,在既有的加工園區中,很難找到新空地建置電池,即使企業想要自建電廠,也可能因為佔地面積廣、顧及環保問題,受到反彈。

儘管儲能系統還在發展階段,但隨著愈來愈多產業需要儲能,電池價格可望持續下探。《CNBC》舉例,電動汽車電池組在 2010 年時為 1100 美元(約新台幣 3 萬 422 元),到2019 年已降低為 156 美元(約新台幣 4314 元),10 年間下降 85%,假設持續擴大經濟規模,2024 年有可能降低至 100 美元以下(約新台幣 2800 元),未來儲能產業的應用場景將不限於電網、電動汽車、甚至進入住宅場域,公營事業也可能成為儲能產業最大潛在市場,透過整合儲能系統到既有的系統中,在尖峰用電時段協助供應電力。

《CNBC》指出,現在最廣泛應用的電池種類為鋰電池、也有人積極開發固態電池與液流電池,現在無法保證最後哪種電池會勝出,但能確保的是,電池將在我們的中發揮更大作用。

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資料來源 / The Wall Street JournalCNBC台積電2019年企業社會責任報告書
本文授權轉載自:經理人
責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #綠電
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數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?
數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?

2019年金融監理機關正式將雲端納入委外規範後,揭示金融業上雲時代來臨,國泰金控數數發中心成立雲端策略發展部,負責擬定集團上雲策略,並於2020年正式啟動7年集團雲端轉型計畫;在多數金融機構仍停留在單點遷移或IT現代化的現下,國泰金融集團在 2025 年即完成 100 套系統上雲,更將雲端轉型階段從 Cloud Ready、Cloud Adoption 推向 Cloud First,成為數據與人工智慧應用的關鍵引擎。

國泰金控資訊長|吳建興 James Wu
圖/ 數位時代

「百套系統上雲不僅僅是數字,更是讓國泰從『 IT 進化業務』邁向『 IT 驅動成長』的關鍵轉折。」國泰金控雲端策略發展部協理顏勝豪表示,上雲帶來的效益十分顯著,包括提升資源可用性與營運敏捷度、減輕 IT 維運負擔;同時,雲端業者多具備零碳排或綠能機房機制,亦有助於企業朝向 ESG 永續營運邁進。「金融上雲不是單純的現代化基礎設施或者是升級技術,而是為了換取速度與可靠度,讓集團可以加速創新腳步、彈性調配資源,以及培育所需人才與技能,為未來做最佳準備。」
為讓集團員工、金融同業以及有志上雲的夥伴可以進一步探討雲端轉型的各種可能,國泰金控舉辦雲端轉型成果發表會,會中除有集團子公司分享最新成果,三大公有雲平台業者也從不同技術視角共同探討在合規、資安與 AI 應用的可能。

七年、三階段,國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

國泰金控科技長|姚旭杰 Marcus Ya
圖/ 數位時代

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務?

顏勝豪認為,雲端轉型的起點不是直接遷移系統,而是從四個面向打底:應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃,以及組織治理框架建立,而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏,若沒有共同語言與平台底座,上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示,為讓所有員工可以齊步前行,國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R(註1)作為共同語言、用平台作為共同底座,讓轉型不只是技術選擇,而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後,便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中,要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程(SOP),透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本,以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性,目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分,進而邁向 Cloud First 階段:在合規前提下,新專案與系統升級預設在雲端環境開發,並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則:讓雲成為 AI 時代的成長引擎,而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局,顏勝豪如是總結。

國泰金控 雲端策略發展部 協理|顏勝豪 Otto Yen
圖/ 數位時代

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值,實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲,也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲,打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備:成立國泰風險聯防中心(CRC)攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力;釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版,提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務;此外,亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務,更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出,發展AI需要龐大的 GPU 算力,若自建 GPU 機房,不僅硬體設備昂貴、折舊速度快,光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本,若採取雲端資源,可以隨啟隨用,同時,大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組,銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破,而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本,資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋,在 AI 新世代,AI 模型定調能力「下限」,集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」,考量雲端有許多好用 AI 服務,唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略,打造雲端智慧生態圈,並以現代化雲原生技術拓展應用場景;同時,運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗,並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式,以充分發揮上雲效益。至於國泰產險,不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程,如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等,讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求,如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果,讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務,以客戶持股為核心,應用 AI 技術打造個人化推播服務,協助投資人更有效率地掌握庫存狀況,提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說,國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級,更是思維革新,從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段,可以預期在雲地基礎下,國泰將進一步引領 AI 時代變革,持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1:Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論,將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構,並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。

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