再生能源發電預測 解讀風與光

臺灣即將迎接114年能源轉型大關，20GW太陽光電與5.7GW離岸風電，將在未來幾年陸續加入供電大軍，並優先併網、擔任主力先發前鋒。如何讓這些「風光主將」發揮最佳戰力，精準預測、靈活調度是必要關鍵。

試著想像以下情境：鋒面來臨，高風速使得各個風場都滿載運轉，所有的陸域風力機組可以替代一部天然氣機組的發電量；但幾個小時過後，鋒面遠離，風場發電量迅速下降，為了維持電力系統穩定，不足的電力，必須由其他傳統發電機組即時遞補。

而另一種情境：春天日夜溫差大，若水氣多，清晨容易起霧，對太陽能板產生遮蔽效應，直到上午9點過後濃霧散去，太陽光電發電量驟然上升，為了維持電力系統供需平衡，部分傳統發電機組須快速降載因應。

前述情境已是目前供電的真實情況。風力、太陽能等再生能源的優點是可以循環利用，產生的污染量少、環境永續性高，然而，風力發電與太陽光電，都屬於間歇性能源，無法像傳統發電機組，可隨意控制發電量，併入電網後，也容易因為間歇性以及瞬間變化過大，造成電力系統不穩定。

風光入列 挑戰電網穩定度

負責研發再生能源發電預測系統的台電綜合研究所能源研究室周儷芬組長說明，過去在燃煤、燃氣等傳統機組仍是供電主力時，電源供給面只要根據規律的日負載需求曲線、氣候溫度調整即可，遇到特殊節日或者事件，例如大型集會賽事或連續假日，也可事先預估用電需求，並規劃機組最佳發電排程。

從電力系統的觀點來看，電力供給與需求量必須隨時保持平衡，系統才能維持穩定運作，所以整個系統的發電量，會隨著負載變化進行調整，藉以維持系統頻率的穩定。當僅有少量的再生能源併入電網，其發電量的變動是可以由整個電力系統吸收。

然而，當越來越多風力、太陽能加入供電行列並優先併網後，將會帶來許多供需平衡的新挑戰。若無妥善因應，輕者會導致區域電網電壓變動過大、系統頻率不穩定，甚至觸發低頻電驛動作卸載；嚴重時可能導致輸電線路壅塞、區域電網電壓不穩定，對系統供電穩定與安全產生衝擊。

以太陽光電為例，白天時段，太陽光電發電量達到高峰，傳統機組需配合解聯停機，或降載維持一定百分比之最低運轉出力；傍晚時段，太陽光電大幅度降載，火力、抽蓄機組需能及時提高發電量，來供應負載缺口。每日周而復始，淨負載（Net Load，指用電需求減掉風力或太陽能發電）曲線成為宛若一隻鴨子的「鴨子曲線」，可能導致傳統機組升降載操作過度頻繁、穩定性下降，進而影響機組可用率。

提前布局 預測技術持續精進

「大量再生能源併網，要能夠順利穩定供電，首先是發電預測要準確、再來是調度要智慧靈活。電網的數位轉型，也是能源轉型的基本條件。」鍾炳利總經理表示。

面對即將到來的能源轉型大關，台電早有應對和布局。自民國101年起，綜合研究所（以下簡稱綜研所）就展開風力發電預測技術的研究和系統開發。

鍾炳利指出，針對不同時間尺度下變動性再生能源對電網的衝擊，及相對應的彈性解決策略，包括了提升調度彈性（發電端及負載端）、發展再生能源發電預測技術、建置快速反應的儲能系統等，都可以降低再生能源對電力系統運轉頻率與電壓的影響。

其中，再生能源發電預測技術的應用，是成本相對低的解決方案。國際電業為因應經濟調度、機組排程、輔助服務、機組運維等目的，一般都會開發極短期（1小時）、短期（6小時）、中期（72小時）、長期（7天）等不同時間幅度的發電預測系統。

周儷芬指出，預測系統能提供調度、運轉人員做為機組排程、即時調度、運維時程規劃的參考，「讓他們隨時知道自己手上有哪些資源可以運用。」目前綜研所已可使用AI 技術，建立發電量與日照量關聯預測模型，提供全系統風力及太陽光電未來48小時發電量預測，供機組發電排程參考使用。「我們希望誤差持續減少、精進預測系統，確保穩定供電。」張忠良副總經理指出。此外，電力調度處已開發「太陽能發電量即時推估系統（GEMS）」，可透過少量已監視的太陽能電廠發電資料，運用IDW(反距離權重法)推估未監視的太陽能電廠發電量，即可獲得全系統太陽能發電量，協助調度員掌握系統。

以太陽光電來說，目前全臺約28,900個案場，因法令規定裝置容量大於1,000kW的案場，才須回傳即時發電資訊，在多數民間電廠未超過1,000kW的狀況下，加上台電的自有案場，目前僅有7％的案場可掌握實際數據，其他93％，需用氣象資料推估。

目前綜研所除了提供全系統風力及太陽光電未來48小時發電量預測，未來太陽能發電預測部分，也將參考自氣象局購入的「綠能氣象資訊數值預報」取得預測日照量，同時考慮各地區氣象預報，與已監視電廠的實際狀況進行參數修正，提高準確度。

此外，為了補足氣象局資料所未能涵蓋的更小區域範圍，例如各案場所在地的氣象資料，電力調度處已與民間氣象公司完成太陽光電發電預測系統採購，今（109）年6月中旬開始提供全臺及368鄉鎮市區未來168小時逐時的太陽光電發電量預測服務，相關預測資訊，也可以和台電自行開發的預測系統交叉比對，精進發電預測模型。

經驗累積 掌握分秒平衡

大量再生能源擔任先發投手，對於掌理全臺電網調度、時時刻刻都要維持電網負載平衡的中央調度中心而言，改變首當其衝。他們如同球隊教練，要注意場中選手的表現，和整體供電隊伍的狀況，儘早安排救援投手在場邊熱身待命，隨時上場補位。

電力調度處吳進忠處長舉例，每天早上日出後，太陽光電發電量就開始逐漸上升，夏天約莫上午7點40分開始，隨著發電量已不斷升高，頻率也會逐漸偏高，因為這時候還不到上班時間，許多民眾仍在通勤中，用電量還沒上升。往往要到了9點之後，頻率才會穩定下來。

接近黃昏，太陽能發電量隨著日照角度偏斜而開始下降，但還未到下班時間，室內空調仍在運轉，用電量需求仍未減少，也會影響頻率。這樣的調度挑戰每天周而復始，還要應對可能突發的天氣狀況。「一年只要有一次跳機，對系統的衝擊就會非常大。」

吳進忠說，預測是一門科學，如果沒有預測，有突發狀況就無法因應，「公司營運成本若要降低，負載預測要越準越好，國外建議5分鐘就要一個負載預測，精準預知何時再生能源供給最大，也才能掌握傳統機組降載的空間。」

面對未來將有大量再生能源併網，吳進忠認為，「調度員必須要逐步調整傳統機組的調度模式，面對不同季節、不同用電情境，經驗累積與敏感度對於維繫電網穩定都相當重要。」以前電力系統是供電配合負載需求，現在是供電端跟負載端都是變動狀態，要隨時互相配合，大大增加調度困難。

吳進忠指出，「假設114年20％再生能源都到位，所模擬的淨負載最高峰，都會落在晚上。」實際調度情況會是：白天時段，太陽光電發電量達到高峰，傳統機組需配合解聯待機，或降載維持一定百分比之最低運轉出力；傍晚時段，太陽光電大幅度降載，火力、抽蓄機組需能及時提高發電量，來供應負載缺口。而過去抽蓄機組是在晚上12點至上午8點離峰時段抽水、上午8點後陸續解聯發電，未來則需要「白天抽水、晚上拼命發電」，但抽蓄機組的儲能容量有限，因此還需擴增儲能系統。

雖然挑戰在眼前，但吳進忠也提醒，再生能源占比和傳統機組數量會漸進變化，對系統的影響也是漸進式，調度處人員有機會學習、調整，除了應用預測系統，也從每天的經驗中累積，找出變動的規律性、模式，建立學習曲線，「我對我們同仁有信心，會越做越好！」

善用天氣預測 量身打造風機運維計畫

作為風光主力投手大隊長的再生能源處蔡英聖處長指出，「氣象預測」除了能掌握出力程度、發電效益，也是安排維修時程的參考指標，對於風力發電機的運維而言，極為重要。

他表示，台電風場的每部風機上都有監測系統，宛若一個小監測站，包括發電機、齒輪箱、輪軸、葉片等部位都有感應器，長時間搜集測量溫度、振動和各式微氣象資料，隨時掌握機組異常現象。每一部風機的監控資料、運維歷史，就如同風機的健檢紀錄，累積成資料庫以大數據和人工智慧技術應用，加上大範圍的氣象預測資料綜合評估，可訂出每一部風機最好的運維計畫。

「若預知明天哪個時段沒風，就可以安排檢修，不能在風正好時停機檢修，不然就浪費發電了！」蔡英聖說，有時候民眾看到部分風機在風況不錯的狀況下停止運轉，可能就是為了安全先停止運轉，而非風機失靈。若「設備狀態監控」的預測做得好，可以進行精準風險評估，在風機快要故障之前，抓緊適當的天氣條件檢修，不僅提升運轉品質、降低維護成本，也才不會讓民眾對風力發電的不穩定性，產生負面觀感，「預測就是盡量要減少不可控的因素。」

希臘神話裡，女神卡珊德拉的預言百發百中，但在氣象預報的現實裡沒有卡珊德拉，人無法掌控自然，也不存在百分百精準的預測。從現在到114年，是系統轉型和人員學習的黃金階段，也是臺灣能否順利能源轉型的關鍵。