到了夜尖峰會缺電?再生能源能撐起幾成?台電總工程師一次解答6大關鍵QA
到了夜尖峰會缺電?再生能源能撐起幾成?台電總工程師一次解答6大關鍵QA

經濟部能源局在上週公布《2022全國電力資源供需報告》,去年全年用電量約2794.5億度,用電量較前一年下降1.32%,並預估接下來2023到2029年未來7年國內用電需求年均成長率約2.03%,較2022年預估下修0.27%,顯示受到全球景氣不佳,電力需求下滑。

但用來衡量電力系統供電可靠度指標「備用容量率」在2023至2024年分別從14%、17%,下修至9.5%、10.2%。照理來說,尖峰負載的減少,備用容量率應是增加,怎麼會是減少?是否意味供電吃緊?《數位時代》專訪台電專業總工程師暨發言人吳進忠,說明台電如何改變電力調度手法,來因應新的電力型態。

Q:新版電力供需報告指出,2023至2024年夜間備用容量率下修到9.5%、10.2%,代表晚上特別容易缺電嗎?

吳進忠(以下簡稱吳) :備用容量率對應的是供電能力,但供電能力跟即時電力調度不同。今年水力發電,在夜尖峰(指傍晚6點到9點)最大出力可以到170萬瓩,但在計算備用容量不能這樣算,需要估的低一點。

而汽電共生最大供電能力到160萬瓩,它可以配合尖峰負載(指用電的最高值)的需要來做調度,但在計算備用容量時,只能算到120萬瓩。

所以台電在電力調度上會更彈性,包含需求面管理(指用電大戶參與需量反應措施),可是備用容量的計算不能算需求面管理,只能算各發電機組正常發電情況下,可提供的最大發電容量。

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台電現在的供電挑戰在於傍晚6點到9點的「夜尖峰」,除了透過調度水力發電、汽電共生外,同時也透過需求面管理,提升電力調度彈性。
圖/ 侯俊偉攝影

我們當然需要有比較高的備用容量率,但這涉及到電源開發,現在台電、能源局都很努力在做,我們也希望地方政府,在確保居民的用電、衡量地方產業的發展,來支持各項電源開發。才能讓規劃的備用容量,如規劃目標來達成,增加電力調度彈性。

備註:備用容量率 = 備用容量 ÷ 系統尖峰負載x100%

Q:今年台電實施新的時間電價,這對於「需求面管理」有什麼幫助?

吳 :過去台灣的用電尖峰在下午2~3點用電量最高,但現在白天供電已不是問題,主要來自太陽光電的貢獻,現在只要是天氣狀況良好、不下雨,太陽光電發電量都能達到600萬瓩。

現在的問題是夜尖峰,「所以我們想辦法把夜尖峰負載轉移到白天,因為我供電裕度大,希望大家在白天用電。」

台電透過時間電價來因應,過去尖峰電價為上午10~12點、下午1~5點;為了減少夜尖峰負載,今年1月起,下午4點到晚上10點是尖峰電價,白天變半尖峰(電價較便宜),透過價格的因素,引導採用時間電價的用電大戶,調整製程到白天。

去年試行後發現效果良好,約50~60%時間電價用戶導入,夜尖峰用電減少53萬瓩,轉移到白天增加40萬瓩。由於白天再生能源發電占比高,代表企業是多使用綠電,提高再生能源的供電價值。今年全面推動新的時間電價後,台電內部預估,夜尖峰用電減少100萬瓩,轉移到日尖峰增加60~70萬瓩。

過去是發電要滿足用電,你怎麼用、我怎麼滿足,但現在因為電源結構的改變、再生能源越來越多,所以用電要反過頭來配合發電 。

Q:根據台電說法,在天氣狀況良好時,風光發電滲透率達3成以上,但再生能源間歇性變化很大,台電怎麼調整電力調度?

吳 :今年5月份我們觀察到再生能源滲透率達到32.6%,代表台電每發三度電,就有一度是綠電,我個人預估,今年底滲透率超過36~40%。

至於再生能源發電時間有多長? 風力變化很大,有時候風一來是24小時都在發電,但若沒風,就是24小時都沒有;太陽光電則是隨著日出日落變化 。

台電大潭電廠.jpg
台電桃園大潭8號機預計今年7月投入部分發電,這類新建的天然氣機組具有快速起停的特性,30~60分鐘可滿載發電。
圖/ 台電

近來台電開發燃氣機組、引進儲能系統,解決太陽光電在下午3點到晚上6點發電量迅速下降的挑戰。「下午3點太陽能發電量剩40%,3個小時後就變成零,但用電負載不會少這麼多,這個差額就需要用傳統機組來補。」

燃氣機組必須快速升載發電,有時來不及就需要靠抽蓄水力、儲能系統來幫忙,所以我們解決一個問題,不會只有一個機制,必須整合各種資源來因應。

Q:想了解在「預測」再生能源發電,台電有導入哪些科技應用?

吳 :再生能源預測必須跟氣象資訊高度結合。我們從2012年起投入再生能源發電預測,由「台電綜合研究所」提供資源,台電來排程機組及調度準備。舉例來說,預測未來一小時有鋒面進來,造成太陽光電減少,火力發電就需要提早併聯預備。

台電彰濱雙綠能陸域風機
今年5月份,台電觀察到再生能源滲透率達到32.6%,代表台電每發三度電,就有一度是綠電。
圖/ 台電

除了運用氣象資訊,也需要AI技術。2020年台電引進太陽能發電預測,使用氣象局、民間的氣象資訊;接著2022年引進AI技術,掌握太陽能電廠的即時發電量,利用氣象資訊與AI預測來比較,降低預測不準的問題。

至於風力發電預測,台電綜合研究所、工研院都有在做預測,同時也會尋求民間的氣象預測。

再生能源預測有分日前(指未來一週發電量)及當日(指1小時後的發電量)。太陽光電是每15分鐘一個預測,掌握可能的變化,「我們最怕的是突然午後一場西北雨,像是下在用電中心的北部,有助用電減少;若下在陽光充沛的南部,光電的發電量就會減少。」

Q:台電在2021年啟用電力交易平台,引進民間電力資源到市場,但外界也批評目前的量不多,您怎麼看?

吳 :電力交易平台推動日前輔助服務市場,若業者得標就有容量費率收入,執行服務後還有能量費率可拿。所以業者有兩種收入,目前執行率是達到100%。

不過,輔助服務是因應機組短暫跳機,它像就是「快打部隊」,不是要撐全場的。舉例來說,警察有分霹靂小組、警備隊,當發生槍戰時,霹靂小組第一步把歹徒制伏,接著警備隊過來把歹徒押走,不是所有警察都要用霹靂小組的方式抓歹徒。

吳進忠_台電發言人兼專業總工程師_2023-05-22_侯俊偉攝影_ (7).jpg
台電在2021年啟用電力交易平台,推動日前輔助服務市場,它是因應機組短暫跳機,就像就是「快打部隊」。
圖/ 侯俊偉攝影

對於量不足的問題,台灣規劃2025年儲能需求1.5GW(百萬瓩),滿足太陽能20GW、離岸風電5.6GW的需求。但現況沒有太多再生能源量併網,目前太陽光電10.25GW、離岸風力2GW,加起來才12GW。

但隨著時間的演進,再生能源併網量會越來越多,儲能建置會慢慢增加。台電會滾動檢討,適時增加儲能採購量,當前是協助已經核定的案場趕快完工。

Q:過去您在電力調度有豐富的經驗,面對能源轉型的趨勢,台電對於電力人才的需求有什麼改變?

吳 :這是很嚴肅的問題,過去電力人才的就業出路,幾乎在台電或顧問公司。電力屬於電機的一部分,半導體業也在爭取電機、電子人才,過去兩到三年我們在跟半導體競爭電機人才。

現在隨著再生能源發展,未來是跟再生能源、離岸風電公司共同競爭人才;人才不只是電機、電子,機械、土木、企管的人才都需要。像是電力交易平台,對於經濟模型、法律、電力電子等知識都要了解。

吳進忠_台電發言人兼專業總工程師_2023-05-22_侯俊偉攝影_ (2)
吳進忠自1990年獲得台電獎學金進入台電公司服務,工作長達33年。看待台電對於電力人才的需求,他不諱言,台電面臨人才挖角的問題嚴重,不只內部要訓練培養人才,同時也要跟民間智庫合作。
圖/ 侯俊偉攝影

台電非常重視人才培育,新進人才會有導師制度,有理論也有實務經驗。「 因為我們的人才比較年輕,變成我們的專業人才,會成為其他公司覬覦的對象,來挖角。 」而且台電是國營事業單位,晉升有一定的條件,像是看年資等;如果民間開出更好的條件,人才就被挖走了。

所以不只台電內部要訓練培養人才,也要跟民間智庫合作。像是電力交易平台的資訊系統跟資策會合作,技術方面和工研院合作設計模型,台綜院、台經院聚焦商業模式。人才培育需要多方面來處理。

責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #再生能源 #台電
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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。

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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。

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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」。

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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

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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。

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產業場景 議程規劃與關鍵課題
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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
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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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