「能源界Uber」泓德創新板上市!助攻下小企業買綠電,拆解背後的一條龍模式
「能源界Uber」泓德創新板上市!助攻下小企業買綠電,拆解背後的一條龍模式

泓德能源在今(6)日於創新板上市,每股價格為110元,更成為今年第一家在創新板上市的企業,開盤即跳空至漲停價121元。臺灣證券交易所董事長林修銘今日指出,創新版今年目標上市數量為10家。接下來即將掛牌的同屬能源企業,為將於3/14上市的雲豹能源。

泓德能源以「能源界Uber」為定位,致力於讓企業買到更便宜的綠電,這個商業模式如何運作,他們目標又是什麼?以下為2022年6月報導:

長期以來,台電一間電力公司滿足民生、工業的用電需求,自《電業法》2017年修法開放民間企業參與發電與售電後,「純賣綠電」的電力公司全台多達22家,如雨後春筍般增加,特別是近年國際追求淨零排放趨勢,國內因應國際供應鏈、RE100要求讓使用綠電的企業大增,促進台灣綠電交易市場活絡。

不只是台積電、台達電等大企業,以出口為主的中小企業,因應供應鏈要求也有綠電的使用需求。瞄準中小企業購電需求,以「能源界Uber」為定位的智慧綠電公司泓德能源將推多對多的交易模式,泓德能源總經理周仕昌表示:「讓企業能夠方便買到便宜的綠電。」

需求孔急!企業綠電購買價格年增5%

泓德能源旗下子公司星星電力,自2021年取得受電業執照後,已為國內玉山銀行、台灣大哥大等超過30家金融、電信業龍頭業者轉供超過750萬度綠電,預計今年下半年可轉供2800萬度綠電,速度跑得相當快。

今年6月初,星星電力和電池製造大廠台灣湯淺電池簽訂企業購售電合約,預計2023年轉供0.752MW(百萬瓦)綠電,相當於94萬度電。周仕昌表示,「即便電池業者沒有供應鏈的要求,仍希望朝向百分百使用再生能源的目標,這已經是國際的趨勢了。」

觀察目前綠電市場,周仕昌表示,企業購售電合約(CPPA)價格一直拉高,「今年至少增加5%,不管是買10年、20年或是5年的價格都是漲。」

綠電價格調漲,最大原因還是供給不足,無論是用電大戶到小戶的需求都在增加,目前綠電平均價格落在5.5至6元。

要銷售綠電,前提是擁有穩定的綠電來源。因此泓德能源攜手壽險業合資蓋電廠,提供綠能案場開發、20年維運到售電的一站式服務,就像水果商自產自銷的概念,「發電、售電一條龍,更能掌握發電成本並保證電力充足、穩定供電。」

此外,泓德推出的TITAN智慧綠電系統(TITAN Energy Management System),整合電力資源建立能源調度平台,協助企業用電的可視化分析,做更精準的預測與用電匹配。

舉例來說,TITAN平台利用AI演算法分析發電端的發電曲線與用電端的負載曲線,並進行排程優化媒合,在滿足各時段綠電需求的同時,也兼顧用戶透過時間電價(用電高峰電價貴,離峰電價便宜)的方式,以最低成本獲得綠電。

泓德推出的TITAN智慧綠電系統
泓德推出的TITAN智慧綠電系統(TITAN Energy Management System),建立能源調度平台,協助做企業用電的可視化分析,做更精準的預測與匹配
圖/ 泓德能源

客戶多、發電來源也多,綠電轉供「多對多」模式難在哪?

看待用電大戶與中小企業的綠電需求差異,周仕昌分析,半導體業是24小時全天都要用電,所以不管再生能源發多少電,它都能夠吸收、沒有餘電的問題。例如台積電與丹麥離岸風場開發商沃旭能源簽訂920MW(百萬瓦) 離岸風場20年購售電合約,其交易方式為「一個電廠只要對一個客戶」,購買、計算流程相對簡易。

相較之下,中小企業的特性是用電時間都不同, 泓德提供的是「多對多」綠電轉供模式,提供多個電廠、多個客戶進行媒合交易 。

根據台電綠電轉供計算方式,台電需要在發電端與用戶端裝設智慧電表,每15分鐘紀錄綠電「發電量」與用戶「用電量」,因此發電及用電端必須高度媒合。可以想像一下,位在台南的太陽能案場所發的綠電,透過台電的輸配電系統,供電給台北的工廠使用。

有鑒於中小企業的設備數位化程度不同,泓德會先幫客戶安裝資料蒐集器,取得用電統計數據;第二步透過AI演算法,分析用戶的用電習慣、預測用電需求,進而提高綠電的使用占比,且降低餘電的問題。

「多對多」綠電轉供模式可以解決什麼問題?第一場域,2~3座發電廠供應客戶旗下數個分行據點;第二時間,有的客戶工廠用電24小時,就需要不同來源的綠電組合,像是風電多在晚上發電,太陽能則是白天。

雖然多對多的購電模式相對複雜,卻是綠電擴大發展的必然趨勢;而且泓德看的是更長遠的電力商機。

泓德能源總經理周仕昌.jpg
泓德能源總經理周仕昌表示,泓德以「能源界Uber」為目標,投入售電、儲能、充電樁服務。
圖/ 泓德能源

打造售電、儲能、充電樁網路,目標成為能源界Uber

去年以來台電成立「電力交易平台」,將分散在民間的電力資源提供台電調度,台電預估整體電力共享經濟商機上看新台幣百億元規模。

看準商機,許多售電業者將觸角延伸到儲能、充電樁業務,像是泓德能源喊話2023年將投入200MW儲能,以及成立「星舟快充」建電動車充電樁。

泓德能源充電樁.jpg
泓德能源子公司「星舟快充」與起而行綠能合作,由泓德提供站點規畫、雲端架構、軟體服務及數據運用;起而行綠能則專注於充電樁硬體製造、設備及配線建置。
圖/ 泓德能源

「 售電、儲能、充電樁剛好構成一個完整的網路,充電樁未來透過串連電動車的電力,發展成儲電或把電回送電網 。」泓德能源技術長羅天賜說明。

儲能初期可參與台電輔助服務市場,即時調節電網頻率穩定,羅天賜更看好未來儲能將發展長時間的「能量市場」。舉例來說,有的客戶白天透過綠電可滿足用電,夜間太陽下山後,可透過儲能系統放電,滿足較長時間的用電需求。

因此,未來包含發電、儲電、充電、用電都會整合在TITAN平台,泓德透過TITAN整合電力資源進行能源調度,進而利用TITAN收平台費用來獲利,「歡迎大家把電賣給我們!」周仕昌拉高音量說。

為此泓德內部還成立「AI部門」,目的是找出供電、用電最佳化使用。羅天賜指出,AI主要應用在預測,第一做供給與需求端的媒合,目前規劃的用電端超過100個電號,發電站案場也上看100個據點,透過AI可以找出最佳化管理。第二案廠的監控與運轉,給予客戶即時的資料或能源管理措施。第三調度與交易,從事點對點的電力交易時,掌握媒合量與定價的方式。

以「能源界Uber」為期許的泓德,對於未來的能源使用想像是,車主可以快速知道哪裡有充電設施,到銷售綠電給企業或家庭使用,把能源變成觸手可及的商品。

責任編輯:侯品如

關鍵字: #再生能源 #綠電
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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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