電動車充電1年用掉12億度電!對電網造成什麼衝擊?車主充電習慣一次看
電動車充電1年用掉12億度電!對電網造成什麼衝擊?車主充電習慣一次看

路上跑的電動車與日俱增,雖然有助於降低碳排放,但用電量的增加,也對電網系統的穩定帶來挑戰。工研院今(7日)舉行「因應電動車充電發展之電網規劃研討會」,在專家看來,電動車占比增加是不變的趨勢,關鍵在如何透過價格誘因,以分散電動車的充電時間,降低對電網的衝擊。

電動車充電
針對電動車對於電網的影響,工研院今(7日)舉行「因應電動車充電發展之電網規劃研討會」。
圖/ 陳映璇攝影

電動車會對電網造成什麼衝擊?

從電動車數據來看,目前國內電動車數量約近3萬輛,根據交通部統計,2030年台灣將累積逾51.9萬輛電動小客車,依工研院在電力使用的估算調查,「 電動車車主每月平均跑約1,158公里,若以一度電可跑6公里估算,等於一整年電動車充電需使用約12億度電力。

一年電動車充電使用12億度是什麼概念?若以2021年台灣總用電量達2830億度,約占全國用電僅0.4%,比率不算高。

不過台電更關注的是, 電動車車主在什麼時間充電,當車主都在用電尖峰時段充電,將對電網造成壓力 ;相反地,若車主在用電離峰時段充電,可減輕對電網的壓力。由於電動車的用電較彈性,可調整排程來充放電,有助於電網穩定。

3個電動車充電行為發現

而要了解電動車對電網的影響,首先得了解台灣人的充電習慣,才能提供電動車充電併網的策略性規劃。

根據工研院IEK進行731份有效問卷「台灣電動車車主充電行為調查」發現:

  • 超過6成偏好在「晚上10點至隔天9點」充電
  • 6成電動車車主僅接受自己控制充電時間
  • 不到4成採用住商簡易型時間電價

調查顯示,在家充電時段反應了台灣較晚回家的生活型態,也顯示電動車集中用電時間在晚上10點至隔天9點。

此外,由於電動車帶有電池,如同「移動式行動電源」,透過V2G(Vehicle-to-Grid)的技術,把電動車的電池電力回送(放電)到電網。

但若要達到V2G技術,無論是充電樁到車輛都要具備「連網」功能,且同時願意將車輛交由充電運營商、電力公司來控制。

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若要達到V2G技術,無論是充電樁到車輛都要具備「連網」功能,且同時願意將車輛交由充電運營商、電力公司來控制。
圖/ 國泰金

不過調查顯示,高達61.3%既有車主僅接受自己控制,對於智慧充電仍抱有疑慮,工研院產科國際所副總監陳培琳指出,「車主主要擔心臨時要用車電量不足、擔心增加成本等疑慮。」

至於不到4成採用「住商簡易型時間電價」,所謂的時間電價為透過離尖峰電力價差,來節省電費支出,一般來說適合用電規模較大(例如每月超過700度)的用戶。不過高達56%電動車車主未採用時間電價,陳培琳表示,試算後電費差距不大、不想換裝智慧電表,無法配合離峰時段用電為主要未採用的原因。

整體來看,這3個充電行為,除了反應台灣多數民眾的充電習慣外,在技術端仍得解決民眾的「心理障礙」。工研院院長劉文雄表示,像是V2G技術只會在電網有需要的時候才會充放電,並不是頻繁地充放電。

新建物將導入電動車時間電價

值得注意的是,為提高價格誘因,分散電動車的充電時間。台電於今年5月正式推出「電動車專屬時間電價」,離峰、尖峰電價差達每度6元以上,尖峰為8元、離峰2元,鼓勵用戶在離峰時間來充電,以非夏月(10月至隔年5月)的離峰時段為「晚上9點至隔日下午3點」,在設計上和目前多數電動車充電時間在「晚上10點至隔日上午9點」重疊。

台電總經理王耀庭表示,今年起新建築物都必須導入「電動車時間電價」,透過專設電表、專用電價,藉此提升充電樁與換電站的布建,也降低對電網的影響。

責任編輯:林美欣

關鍵字: #電動車
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從生成式AI到代理式AI,不可輕忽的五大關鍵趨勢與致勝訣竅
從生成式AI到代理式AI,不可輕忽的五大關鍵趨勢與致勝訣竅

代理式AI將驅動產業創新變革與升級,對此,研究機構Gartner預測,截至2028年底,33%的企業應用軟體將整合代理式AI功能,至少15%的日常工作決策將改由代理式AI負責,以及三分之一的生成式人工智慧互動將改由行動模型與自主代理完成,同時,加速協作型 AI Agent出現與普及。
面對勢不可擋的AI浪潮,Google Cloud搶先布局市場:不僅提供含括AI優化基礎架構、AI模型、可互通的AI代理等高度整合AI雲端技術堆疊,更攜手CloudMile萬里雲等夥伴協助不同產業客戶發揮代理式AI的綜效。

不可輕忽的五大AI趨勢

隨著雲端與人工智慧等創新科技成為企業創新變革的關鍵基石,想要極大化科技綜效、搶先布局未來,不可輕忽五大AI趨勢:

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生成式AI已從單純的處理提示(Prompt)轉變成具備模組化、自主化與協作化能力的 AI Agent,Google Cloud 更透過年度旗艦活動介紹超過 600 個 AI Agent 與跨產業應用案例。

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萬里雲 x Google Cloud_Podcast
Google Cloud 台灣總經理 陳愷新
圖/ 數位時代

趨勢二:多模態AI應用普及。

企業開始透過多模態AI整合文字、圖像、音訊與影片等資訊,讓 AI可以模仿人類學習方式,以更精準且自然的方式輸出與互動。

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3關鍵 X 5指標,助企業加速代理式AI落地與極大化綜效

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萬里雲 x Google Cloud_Podcast
CloudMile 萬里雲集團創辦人暨董事長 劉永信
圖/ 數位時代

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第三是確保雲地、新舊系統的互通性,例如,Google Cloud 不僅在 2019 年推出混合雲管理平台 Anthos 服務,更於日前推出 A2A 協定協助企業打通、協作各個 AI 代理,以及推出 Google Agentspace 協助企業集中化管理AI代理與透明化營運成效等。第四是平台是否有支援開放標準與應用程式介面(API)等機制,讓企業客戶可以因應業務發展彈性串聯與擴展應用範疇。第五是確保平台提供的是負責任的AI以及提供與時俱進的安全防護機制,例如 Google Cloud 便積極深化在深度偽造防護(DeepFake Defense)的能量。

展望未來,隨著 AI 的推陳出新與日趨普及,Google Cloud 除會因應市場需求持續優化平台服務,也會攜手 CloudMile 萬里雲針對產業客戶需求提供最佳服務,以產業專屬、軟硬整合的方式發揮智慧化人機協作的綜效,實踐生態圈共贏。

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