預防大停電、小動物誤觸!台電砸5千億強化電網,三大重點一次看
預防大停電、小動物誤觸!台電砸5千億強化電網,三大重點一次看

歷經303全國大停電後,強化台灣電網韌性刻不容軟,掌握全台電業的台灣電力公司,今(15日)由代理董事長曾文生、總經理王耀庭公布「強化電網韌性建設計畫」,預計10年內投入5,645億元,端出「分散電網、強固電網、系統防衛」3大主軸,杜絕大規模停電再發生。

台電規劃2022~2032年投入5,645億元的經費規模,分成「推動分散電網工程」(4379億元)、「精進強固電網工程」(1250億元)及「強化系統防衛能力」(16.9億元),其中包含5項分散、3項強固及2項防衛等10大具體作為。其中已規劃執行中約3761億元,另1884億元將續編專案計畫執行,加速電網改善工作。

台電強化電網韌性建設計畫
為強化電網韌性,台電規劃2022~2032年投入5,645億元的經費規模。
圖/ 台電

電網現況:電網過度集中,造成風險提高

過去電網建設用地難找,加上用電成長快速,為求供電效率,形成既有供電集中化、大型化的發展現況。電網也透過三條34.5萬伏特(345kV)的主幹線進行南北串連融通,由龍潭、中寮、龍崎超高壓變電所形成北中南區三大樞紐的集中電網架構。

因此,今年303事故雖為高雄興達電網人為設備操作失誤,卻因單一事件造成但範圍停電;各地也頻繁傳出小動物誤觸電網造成區域停電的意外。曾文生表示:「台電將推動分散式電網,未來除可降低發生機率,即使發生類似突發事故,也可大幅限縮影響範圍並縮短復電時間。」

重點一、電廠直供園區、綠電就近供電

強化電網韌性建設計畫一大重點是透過「電廠直供園區」的分散工程降低電網集中風險,由5大電廠搭配7大園區:
1. 大潭電廠直供新北產業園區、桃園工業區
2. 通霄電廠及離岸風電直接供電給竹科
3. 台中電廠及離岸風電直供中科
4. 興達電廠直供南科、橋科
5. 大林電廠直供楠梓產業園區

台電說明,減少電力傳輸距離是降低電網風險最佳解方,因此規劃由燃氣機組及再生能源等電源就近直供科學園區及產業園區等用電中心,不再需要全數經過南北幹線輸送電力,減少電網負擔、降低電力耗損,把既有電力幹線留給民生需求,提升大眾民生用電品質。

台電強化電網韌性建設計畫
為減少電力傳輸距離,台電透過「電廠直供園區」,降低電網集中風險。
圖/ 台電

重點二、變電所屋內化,儲能搭配綠能

強固工程在提升設備安全與穩定性,台電將推動新增變電所工程,以「增加配送節點」協助電網分散風險,包含10年內將新設大安、萬隆等28座變電所,以及24座變電所「屋內化」改建。

台電指出,當變電所越接近用電核心,越有助供電穩定與安全。因應部分地區城市發展用電需求持續增長,透過「新建變電所」與「變電所屋內化」提升供電安全,可降低鳥獸及雷害等外力干擾;還可結合在地多元生活環境,使變電所成為多功能的城市樞紐據點,不再是鄰避設施。

台電強化電網韌性建設計畫
台電透過「新建變電所」與「變電所屋內化」提升供電安全,可降低鳥獸及雷害等外力干擾。
圖/ 台電

同時為達成2050年淨零轉型目標,再生能源上看60~70%,台電推動「綠能加儲能」,包含提升離岸風電、太陽光電的併網量能,並廣設儲能提升綠能使用率,預計2025年儲能設備裝置量達1.5GW。

台電
台電推動「綠能加儲能」,包含提升離岸風電、太陽光電的併網量能,並廣設儲能提升綠能使用。
圖/ 台電

重點三、提升電網保護設定

外力介入、人為疏失的電網問題難防,台電規劃改善電網保護協調機制,盡可能把故障控制在小範圍,在各電廠及變電所聯絡線加裝保護機制。

台電強化電網韌性建設計畫
為防止停電事故擴散,台電規劃改善電網保護協調機制,盡可能把故障控制在小範圍。
圖/ 台電

時程規劃:分短中長期執行

台電指出,強化電網韌性計畫分成短、中、長期執行,主要是增設輸電線路、完成變電所改建,揮別單一事故造成大範圍停電。在10年內投入5,645億元預算規劃上,曾文生表示,政府明年預算仍是以公務預算編列1,500億元為台電增資,對於台電籌資有所幫助;至於長期是否以特別預算,仍交由行政院層級考量。

責任編輯:侯品如

關鍵字: #台電
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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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