圖解|電費愈貴它愈搶手,虛擬電廠是什麼?為何是AI時代穩定供電關鍵?
圖解|電費愈貴它愈搶手,虛擬電廠是什麼?為何是AI時代穩定供電關鍵?

當AI、半導體推高用電需求,台灣電網正承受前所未有的壓力,電力也逐漸成為企業營運風險之一。同時,台灣在面對非核家園與淨零碳排的挑戰,時常籠罩在缺電的焦慮中。傳統解法是多蓋電廠、擴大風電,但一項「不用新建電廠」的解方來了,號稱「電力界Uber」的虛擬電廠,有望成為穩定供電、甚至創造收益的關鍵。

虛擬電廠是什麼?

「虛擬電廠」指的不是一座具體存在的發電廠,而是結合數位平台與即時通訊技術所打造的電力調度中樞。 透過這套系統,不管是家裡屋頂太陽能板、企業的儲能設備、甚至電動車充電樁,都可以被即時納入能源調度,維持電力供需平衡。

台灣能源數位轉型產學技術聯盟主持人許志義教授形容,虛擬電廠就像台電的「牛棚投手」,平時靜待候命,但在發電機組跳機時可立刻上陣,成為穩定電網的角色。

許志義也比喻,虛擬電廠是「電力界Uber」,同樣是共享經濟模式,只是對象不是車輛或房間,而是閒置的電力,當社會越多電力資源能被共享與調度,台灣的能源系統將更加靈活。

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透過需量反應集結各種分散式電力資源,例如電動車、發電機、風、光發電系統、儲能系統等,再進行電力調度,形成一座隱形的電廠「虛擬電廠(Virtual Power Plant)」
圖/ 攝影/郭采樺

根據美國能源部白皮書報告指出,由於化石能源資產逐步退役,預計2030年前將有200GW(百萬瓩)的用電尖峰需求需透過新的再生能源滿足,如果將目前虛擬電廠的規模增加3倍,則可解決10%至20%的尖峰用電需求,進而省下每年100億美元(約新台幣2,956億元)的電網成本。

「虛擬電廠不只穩供電,還能幫企業賺錢。」義電智慧能源董事長陳威廷在台灣能源數位轉型產學技術聯盟與ESG遠見共好圈共同舉辦虛擬電廠暨電網韌性高峰會一語點出關鍵,隨著碳費即將開徵、電價年年調漲,企業能參與電力調度、賺取回饋,還能強化ESG表現。對企業來說,這已不只是選項,而是生存關鍵。

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虛擬電廠如何讓企業將電力成本,轉換為利潤?

根據數據資料顯示,台灣電價預估至2033年,年均成長將達2.8%,加上碳費即將開徵,以及用電大戶需達成年節電率1.5%的「深度節能」政策,都讓電力支出成為企業沉重的負擔。

然而,虛擬電廠提供一個將電力成本轉化為利潤的契機。陳威廷董事長指出,企業透過參與需量反應加入虛擬電廠,不僅能在電網需要時貢獻彈性電力、賺取額外收益,更能提升自身的永續形象(ESG),並優化營運的可靠度。

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義電智慧能源台灣董事長陳威廷表示,虛擬電廠可以將用電成本轉化為永續商機,並提升電網韌性,降低停電風險。
圖/ ESG遠見共好圈提供

他透露,根據義電智慧能源旗下的全球調度中心數據,在全球啟動電力調度的次數從2017年的333次,增加至2024年1,340次,7年內成長4倍,顯示出全球電網對「彈性電力」需求極為迫切。

行政院能源及減碳辦公室副執行長林子倫也指出,過去台灣的能源轉型多著重在「創能」,例如建造300多隻離岸風機,但下一步的關鍵在於虛擬電廠,而核心精神正是「藏電於民」,將權力從集中的大型電廠台電下放,讓民間的每一份電力資源都有機會參與進來,積少成多。

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為何我們需要虛擬電廠?AI時代的缺電焦慮

為何牛棚投手角色的「虛擬電廠」在今日變得如此重要?答案藏在全球三大趨勢之中, 去碳化電力化數位化

根據國際能源總署(IEA)資料,2024年再生能源已占全球電力結構的32%,但風電、光電等再生能源的間歇性與不穩定性,可以說是「先天不足」。與此同時,全球電力需求持續成長,預計到2027年的年均成長率將達4%,加上AI運算等數位科技的崛起,讓用電量呈現爆炸性增長,而這一切對全球各國日漸老舊的電網帶來巨大的壓力。

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圖/ Gemini生成

許志義舉例說明,像是今年4月,葡萄牙與西班牙爆發伊比利半島大停電事件,即使在電力基礎設施完善的歐洲,電網仍可能因負荷失衡而陷入癱瘓。對台灣來說,這樣的危機並非遙不可及,在去年4月3日花蓮地震發生當下,台電數座機組也發生「跳機」,但好在因為台電已備妥虛擬電廠的儲能系統,才能避免大規模分區停電。

放眼國際,虛擬電廠早已經是現在進行式。許志義引述美國能源部在2023至2025年期間接連發布兩版白皮書,預測到2030年,虛擬電廠的規模將成長3到5倍,足以取代全美10%至20%的尖峰發電容量,對比之下,台灣目前虛擬電廠的占比仍不到1%,發展潛力巨大。

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未來若台灣要推動再生能源大規模佈建,現行電網的穩定性勢必受到更大挑戰。當供應端越來越難掌控,尤其在氣候變化干擾下,電力公司的採購成本波動也將更頻繁、更難預測。在這樣的情境下,若能從「需求面」優先出手,透過虛擬電廠調整用電行為,主動參與電網平衡,維持電網平衡,將是關鍵,也是商機。

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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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