借風引光 用心駕馭臺灣再生能源

2050淨零排放的主軸之一是展綠，也就是投入再生能源的開發，目前臺灣的風力發電及太陽能光電已進入成熟階段。隨著風、光快速發展，已可預知如再生能源案場之巡檢、維修、發電預測等技術需求。雖然離岸風力發電及大型太陽能發電近2年才開始陸續併網，多年後才會出現設備劣化現象，但身為台灣電力公司的研究單位，綜合研究所往往能早一步預見需求，提早投入相關技術開發。

離岸風力發電及大型太陽能發電案場近年陸續開始併入台電電網，在數年內，再生能源裝置容量將朝政府2050年淨零排放的目標邁進。然而再生能源併入電網，對台電來說，才是調度挑戰的開始。

以優異技術研發能力 提昇發電運維效益

在新技術開發或導入電力產業之前，台電經常先行導入示範，也因此在許多層面能提早看見需求及必須克服的問題。

台電綜合研究所除了扮演智庫的角色，預測未來技術發展趨勢，並引導技術落地生根等重要功能外，亦肩負滿足台電各系統的營運需求。能源研究室的工作主要聚焦在發電端，包含五個研究群組：輪機材料、鍋爐材化、發電效能、應用力學及新能源科技。舉凡發電端所遭遇或面對的問題及再生能源發電預測，均為其研究與技術發展的範疇。

由於台電的大型機組均是直接從國外進口，保固期內由原廠商負責機組的性能保固，然而保固期過後，運維所衍生的相關問題，委由原廠進行維護與保養不僅所費不貲，且曠日費時。因此，能源研究室針對關鍵技術進行研究，為台電節省大量的人力、物力與時間，進而撙節可觀的維護成本。

能源研究室主任王派毅以天然氣複循環機組的氣渦輪機為例，能源研究室持續開發不同機型的葉片再生技術，不但降低維護成本也增加與原廠議價的籌碼。綜合研究所在葉片再生扮演開發新技術的領航者，待技術成熟應用後，便技轉給電力修護處進行量產，持續推廣應用至全臺各發電機組。

除了解決發電廠內會遇到的技術問題之外，能源研究室亦開發與當前最熱門的能源轉型相關的技術，從再生能源案場運維所需之檢測到每日發電量預測都包含在內，這些高階技術的研發協助台電駕馭風光，一步步朝落實淨零排放目標穩定邁進。

風機巡檢裝置 簡化維修工作並提升精準度

風力發電機的結構包含葉片、機艙及塔柱，其中葉片為影響發電效益之關鍵組件，因此巡檢葉片狀態為重要例行工作。由於陸域風機多數已運轉近20年，迫切需要開發風機狀態監測及診斷技術，以事先預警，讓運維單位能提早安排修補作業，避免嚴重損壞增加維護成本。

「維護單位針對風機葉片巡檢，多以人員透過聽覺及視覺辨別葉片是否損壞，缺乏客觀的診斷方法，且人耳能辨識出葉片受損聲音時，通常情況已相對嚴重。」助理研究專員廖佳麒表示，若要更精細判斷，則風機需停機，維護人員再以高空吊卦靠近葉片目視檢測，工安風險相對較高。

綜合研究所能源研究室開發「可攜式風機葉片巡檢裝置」，在風機不停止運轉的情況下，將裝置置於風機下方，量測葉片運轉過程中產生之風切噪音，根據破損葉片之異常音譜，計算葉片損傷程度指標，藉此評估葉片是否需要進一步維修。透過訊號處理及標準化的科學數據，快速、客觀並可量化目前損壞程度，降低巡檢人力與時間，無需停機影響發電量，不僅提前發現問題，更節省了許多維護成本。

此外，風機機艙如同風機心臟，內有許多重要運轉元件，如轉子、軸承、齒輪箱、發電機等，塔柱為風機骨幹，基座則與風機安全穩固有關。為讓風機能穩定發電，即時監測各部件振動情況以判斷運轉狀態也十分重要。因此，能源研究室於風機機艙、塔柱上安裝風機振動感測器，建立長期監測資料庫，期望能開發適用於風機變轉速運轉及濱海環境基礎之健康診斷系統，以建立自主運維能力。

「可攜式風機葉片巡檢裝置」研發階段於彰濱、四湖風場實測準確性後，移交再生能源處使用，並持續蒐集回饋以精進系統，待累積長期運轉趨勢資料後，規劃引進大數據及人工智慧分析技術，完善陸域風場結構監測診斷技術，未來可能再延伸應用至離岸風場。

掌握再生能源發電量 有助提升電網穩定性

全臺目前共有5萬多處大大小小的太陽能光電案場，小者如學校或公家機構屋頂的太陽能光電系統，大者可能是裝置容量破百萬瓦、使用面積達數百公頃的案場，再加上2050年要達到再生能源發電占比60~70%，預估未來併網的再生能源案場，數量可能上看數十萬處，甚至百萬處亦不無可能。

這麼多的再生能源電源，管理上是一大挑戰，再加上再生能源間歇性發電的特性，要維持穩定供電，實屬不易。幸而有成長的不只是再生能源案場數量，數據的蒐集及運算處理的技術也快速進步，建立再生能源發電量預測的能力，可以提升整體電網的穩定性。

「再生能源發電量與天氣息息相關，要準確預測必須高度掌握兩個重要資訊，一個是氣象預報資料，另一個是再生能源案場的觀測資料。」能源研究室資深研究專員周儷芬表示，預測首要的工作是取得再生能源案場的基本資料，其次資料的清理也非常關鍵，後續將資料導入模型做預測演算法的開發，經過測試與校驗後讓模型能產出更為精確的預測，再把預測結果轉給調度及運轉相關部門進行後續運用。

預測技術提升再生能源調度力

再生能源發電量預測所需的氣象資料，目前是自中央氣象局取得綠能氣象預報為主。

包含風力、水力、太陽光電在內的再生能源發電預測，需要的不是單純的預報資訊，是需要與綠能發電相關的數值氣象資料，「例如民眾不需要知道離地100米高的風速，卻是做風力發電量預測時很重要的資訊；流域上游集水區的降雨資訊對於水力電廠也有重要的參考價值。」周資深研究專員表示，這些氣象預報資訊還需要經過進一步轉換，才能成為對再生能源發電預測有用的資訊。

換言之，台電需要的不只是彰化地區10米高的風速或2小時後臺中山區會不會下雨，而是在風機機艙高度的風速會帶動風機轉動發出多少電力，山區集水區的降雨有多少會流進德基水庫，又能轉換成多少的水力發電量。「從氣象資訊到發電量之間的這一段，需要有電力專業或再生能源領域知識的介入，這也是台電綜合研究所必須自行投入發展再生能源發電預測技術的最主要原因。」

「目前綜合研究所提供給調度、運轉單位的再生能源預測資料有未來48小時的風力及太陽光電預測，每小時更新一次；今年新開發了未來3小時的風力發電預測系統，每5分鐘更新一次。這是為了因應電力系統必須隨時維持供需的平衡，而有不同時間尺度的調度操作應用需求」周資深研究專員說，例如預測數小時後東北季風將減弱風速會下降，風機的發電量就會減少，此時調度單位可以參考這樣的預測結果，提早讓火力機組預做準備，無縫接續供電而達到穩定供電的目的。

除了開發風力發電預測，綜合研究所也與大甲溪發電廠共同發展德基水庫水位預測系統。透過介接氣象局在德基水庫上游集水區的降雨預報資訊，預測水位高低會有何變化，當運轉調度人員透過視覺化網頁接收到水位變化的趨勢後，再轉換成調控水位的發電決策，可以讓大甲溪發電廠的備轉容量操作更具彈性。

蒐集各類型資料 致力提高預測準確度

相信每個人都曾有經驗，氣象預報說明天會下雨，於是帶了傘出門卻一直沒派上用場。「天氣預報一定會有不確定性，否則就不是預測。」周資深研究專員肯定地說，這也是會有系集預報及機率預報的發展，來針對預測的不確定性進行風險管控與決策支援的參考依據。

再生能源發電出力與天氣息息相關，天氣系統愈穩定，氣象預報的趨勢愈容易被掌握，再生能源發電量預測的準確度也會愈高。依周資深研究專員與氣象局人員的交流經驗，其曾說明臺灣地形多變，四周環海，天氣穩定度和大陸型氣候完全不同。例如美國及澳洲的天氣預報準確性高，相對歐洲大陸的天氣變化就比較大。「因此，在臺灣有些風場的風很穩定就很好預測，有些風場的風卻可以用瞬息萬變來形容。縱使AI技術進展神速，但是天氣系統的擾動變化，如果沒有近期的觀測資料校正，是不容易透過歷史事件學習而充分掌握的。」

小型光電案場多 量身開發區域型發電量預測

除了氣象預報資訊，另一個高度影響再生能源發電量預測準確度的因子，就是再生能源案場的現場觀測資料。

以太陽光電來說，民間光電如螞蟻雄兵，住宅屋頂可能就有一個光電案場，這些案場遍布全臺。許多小型的案場可能因維護情形不佳，發電效率不一，要如何掌握每一個太陽光電場址的發電動態呢？周資深研究專員表示「沒有這些小型案場的觀測資料，我們就發展區域的估算與預測分析演算法，把每個縣市的太陽光電發電量利用日射計的觀測值去估算，再加總各縣市發電量後計算出全臺灣的即時太陽光電發電量。」當各個時刻的太陽光電發電量可以估算出來時，再套入發電量的趨勢，即可獲得未來的發電量預測結果。

隨著再生能源發電機組愈來愈多，電力系統朝向分散型電網發展，未來將會需要更小區域的太陽光電發電預測資訊，而這也是現在綜合研究所正在發展的饋線級太陽光電發電量預測技術與應用。

2050淨零排放的目標之下，有許多工作需要逐步完成，也需要發展許多未來科技，在這個趨勢之下，綜合研究所的角色將愈來愈重要。透過國際交流跟隨先進國家的電業發展趨勢，再以其豐沛的研究量能進一步驅動台電導入前瞻技術，今年不僅有燃氣混氫及燃煤混氨兩種技術落地，碳捕集技術也如火如荼地發展。與國際接軌的同時也積極研發在地化的技術，再生能源發電量預測及自主開發的機組維護裝置，提供及滿足台電營運與管理的需求。綜合研究所不僅是前瞻技術發展的重鎮，也是電業持續向淨零目標邁進的路程中，重要的推進力。