小水力發電是什麼?為何說台灣超有潛力,還獲日本元老級企業助攻?
小水力發電是什麼?為何說台灣超有潛力,還獲日本元老級企業助攻?

為推動台灣2050年淨零轉型的目標,除了政府大力推動的太陽能、風能外,「小水力發電」成為再生能源的新勢力。

看準台灣發展小水力的機會,日本元老級水力公司「日本小水力發電株式會社」攜手台灣新創「水律能源」,要把日本的技術與經驗帶進台灣。

選在2022台灣國際智慧能源周期間,日本小水力發電株式會社社長半田宏文來台與水律能源進行合作簽約儀式。半田宏文接受《數位時代》訪問表示,「台灣擁有豐富的天然資源,有高山、降雨量豐富,發展小水力發電一定有機會。」

水律能源.jpg
選在2022台灣國際智慧能源周期間,日本小水力發電株式會社社長半田宏文來台與水律能源進行合作簽約儀式。
圖/ 水律能源

從自來水廠到河川都可以蓋小水力電廠

一般民眾熟習的水力發電廠,多是在蓋水庫、日月潭等地,利用水流的高低位差來發電。而所謂的「小水力發電」,泛指機組裝置容量在2萬kW(瓩)以下,約是大型水力發電廠一座機組的三分之一或更低,讓自來水廠、民生/工業的污水廠、河川到農田灌溉渠道等地點都可發展小水力,

國際上,開發小水力的方式分成「離槽式小水力」、「在槽式小水力」兩大類,因應不同的地理環境及水源狀態。

  • 在槽式:在既有的渠道上,利用既有的結構物(如:斜坡),將水輪機建置在渠道上進行發電。
  • 離槽式:在水源處引水至蓄水槽,再利用管線將水流,透過水輪機進行發電。

根據能源局統計的「台灣再生能源發電結構」,截至今年8月底的佔比為:太陽光電43.5%、風力10.7%、 水力28.5% 、廢棄物16.5%、生質能0.6%、地熱0.1%。

若放大到整體發電結構,台電2021年統計, 水力占1.3% ,燃氣42.5%、燃煤35.5%,核能10.8%,顯示國內水力發電仍處於萌芽狀況。

水律能源執行長陳谷汎指出,台灣水力發電已開發約2GW(百萬瓩),未來還有10GW潛能,商機可期。

水律能源.JPG
左起為水律能源執行長陳谷汎、日本小水力發電株式會社技術長三輪真司、日本小水力發電株式會社社長半田宏文、水律能源產品經理陳佳賢。
圖/ 陳映璇攝影

結合日本水輪機經驗,投入電廠設計、設備維修

為突破技術關卡,陳谷汎找來擁有20年開發小水力發電經驗的「日本小水力發電株式會」,雙方主要聚焦在歐洲4家水輪機的技術採用(捷克MAVEL、捷克CINK、德國HydroWatt、德國REHART GMBH),過去日方使用這4款水輪機已導入35座小水力發電廠,一年發電量達20億度;未來台灣可以根據流量與落差,來判定需要採用什麼款式的水輪機。

藉由過去日本20年使用水輪機的技術,及維修設備的經驗,傳授給水律能源,協助台灣可以做好設備的測試與維修。

從場址選點、監測流量、挑選水輪機及電廠設計,都會跟日本進行技術交流。日本小水力發電株式會社社長半田宏文表示,「現階段的合作重點不在規劃要做到多少的開發量,重點是蓋了一座電廠後的維運,必須先做好。」

水律能源JPG
除了使用國外的水輪機外,水律能源也自行開國產「阿基米德水輪機」。
圖/ 陳映璇攝影

台日合作重心在開發一般河川、農業用水,目前水律能源開發中的裝置容量累積達30MW,平均一座小水力發電廠裝置量達100kW~2000kW,以一座500 kW小水力發電廠,年發電量近400萬度,造價費用近億元,所費不貲。目前經濟部已規劃提高補貼小水力的躉購費率,鼓勵業者推動。

其中南投、花蓮是水律規劃最多案場的場域,陳谷汎不諱言,「一座電廠開發最難仍在行政程序與法規,理論上一個案場從選址到開發完成平均需要2~3年。」

小水力發電效率高、低碳排,成為最夯綠電

即便國內小水力發電還在萌芽階段,但它的優點已被許多人看見而投入開發,像是正崴集團子公司森崴能源也在今年跨足小水力發電。從日本的經驗來看,小水力有哪些特點?

  1. 基載特性,由於水力可以24小時穩定發電,在日本用於調節風力、太陽能間歇發電的問題。日本小水力發電株式會社技術長三輪真司說,「 水是24小時在流動,水力發電效率是太陽能的6~8倍。

  2. 低碳排能源,小水力發電在日本的能源市場裡,扮演排碳量最低的角色。從產品碳足跡來看,太陽能板製造的過程,有耗能、不易回收的特性;水輪機都是金屬結構,不會有大量電力的使用。半田宏文指出,「太陽能是水力發電5倍的排碳量。」

  3. 環境友善,相較於蓋水庫,採用機械式水輪機,對環境影響較低。

即便太陽能在日本仍扮演主流再生能源,但所需的土地面積也大,日本山梨縣一度因為滿山滿谷的太陽能板太擾民,導致官方下令禁蓋太陽能板,「現在在日本做太陽能,反而是對地球不好的,太陽能電價也都掉到10日圓以下」半田宏文說。

相較大型水力發電廠,小水力的水源多是維繫大眾的生活用水,水量不大但十分穩定,例如灌溉渠道、自來水廠通常不易停水。

台灣與日本同屬海島型國家,但日本已是全球排名第五的水力發電大國。半田宏文認為,台灣逾3千公尺高山,有300多座,日本僅21座;加上台灣年均降雨量在全球僅次印尼,條件比日本好,「有高山、降雨量豐富,水力發電將成為台灣重要的基載電力。」

責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #再生能源 #綠電
往下滑看下一篇文章
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。

2-RD096270.jpg
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%。

3-RD096215.jpg
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。

4-RD096303.jpg
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。

>>掌握AI 應用的新契機,立即聯繫博弘雲端專業顧問

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
2026 大重啟
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓