25%變電所採用Moxa設備!攜手泓德能源攻儲能商機:智慧電網如何讓配電變聰明?
25%變電所採用Moxa設備!攜手泓德能源攻儲能商機:智慧電網如何讓配電變聰明?

隨著再生能源崛起,傳統電網將無法應對風能與太陽能供應的不穩定性,而「智慧電網」便成為解方。

工業通訊大廠Moxa泛亞暨台灣區總經理林世偉強調,智慧電網與儲能設備對再生能源穩定供電有不可或缺性, 電網在導入資通訊技術後,將能夠預測供需、即時調配能源,讓供電更加穩定。

「智慧電網必須透過通訊來管理所有的電力使用,讓發電、儲能設備、用電設備彼此連網管理。」林世偉說。

為什麼需要智慧電網?跟傳統電網差在哪?

在2050年淨零目標下,台灣綠能發電占比持續提升,優化電力調度與用電效率是首第一要求,同時也要確保提供穩定的用電環境,而「智慧電網(Smart grid)」,便是綠能發電的轉型重點。

智慧電網利用資訊及通訊技術,實現電力和資訊的雙向流動,它可以整合分散式電源,例如太陽能板、風力發電機,甚至電動車,並根據用戶端的電量需求進行配電,將電力過剩與短缺的區域進行電力交換,減少電力浪費 。

智慧電網的基礎是先進的計量基礎建設(Advanced Metering Infrastructure,簡稱AMI),它取代了傳統的人工抄表,透過智慧電表、通訊系統和電表資料管理系統,實現了用電數據的自動化採集和管理。

簡單來說,傳統電網雖然具有運轉與分析用電的功能,但難以因應不穩定的綠電間歇性的供應模式。因此,當智慧電網導入資通訊技術之後,最大優勢是擁有預測電力需求的能力。

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智慧電網助力能源轉型。
圖/ 工研院

台灣25%變電所已應用Moxa設備

在智慧電網建設方面,Moxa積極推動變電所IEC 61850(變電站通訊國際標準)的升級與1,400多個饋線站點的自動化,提高電網穩定性與即時監控能力。

目前,Moxa設備已經應用於台灣四分之一的變電所,並在台電電力交易平台中,超過50%的儲能建置量採用Moxa設備。

林世偉舉例,像是太陽能發電與儲能案場中間的串接、對儲能裝機的數量掌控,以及如何併入整體電網,都需要仰賴不同領域的專業技術,而這其中相關的通訊整合,已經不是傳統通訊技術所能掌握,需要有對電力產業與通訊有足夠了解的專家業者參與其中。

林世偉表示,Moxa將協助各個產業夥伴建構穩定、高效的網通基礎架構,以應對在雲端與地端共同運作下,AI分析、通訊技術與能源管理系統(EMS)相互配合,確保電網訊息即時、安全傳遞。

儲能成應用成商機

「淨零趨勢推升再生能源需求,也帶來電網調度挑戰,使儲能與需量反應等彈性資源需求提升。」Moxa合作夥伴泓德能源研發長蔡知達表示。

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圖左為Moxa泛亞暨台灣區總經理林世偉。圖右為泓德能源研發長蔡知達。
圖/ Moxa提供

林世偉表示,全球儲能容量就從不到90GW到2024年底成長至170GW,短短一年內儲能需求翻倍成長,根據數據資料顯示,全球儲能容量未來將從目前的170GW激增至2030年的1500GW,成長幅度超過8倍。

傳統能源多為燃煤發電、燃氣發電屬於基載集中式電力機組,隨著太陽能、風力等間歇性、不易預測的再生能源進場,面臨極大的供電波動問題,加上電動車的普及,發電與用電習慣逐漸改變,確保電力穩定供應,已成為產業界高度關注的議題。

林世偉表示,新能源發電具有波動性,當新能源滲透率提升時,穩定電網的關鍵就在於高效的「儲能技術」。

因此,儲能技術為能源轉型的重要支柱。林世偉表示,Moxa也積極投入儲能應用領域,宣布澳洲Waratah超級電池(Waratah Super Battery)計畫於2025年第二季度啟用,容量達1680MWh,這項儲能計畫將成為未來電網運作的重要基礎。

Moxa預期工業網通市場需求將持續成長,特別是在智慧電網、儲能系統及多元再生能源併網等關鍵領域,將持續投入高可靠度、符合國際資安標準的網通設備,以爭取更多想實現淨零碳排的企業客戶,進軍「國際盃」。

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責任編輯:李先泰

關鍵字: #智慧電網 #綠電
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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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