【綠色觀點】決定能源政策前的必修課:南電北送迷思與電網升級

台電系統也不是每天 24 小時都是「南電北送」,區域電網間的電力自然會平衡流動、彼此支援,這是電力系統的自然現象。隨著綠能發展,新的電網架構更是需要跨大電網規模,融通調度來因應衝擊。
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REUTERS/達志影像
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本文作者吳進忠,年少時聽聞孫運璿運籌帷幄、指揮若定,如何在五個月內復原臺灣 80% 的供電系統,打敗日本人預言的傳奇故事。長大以後成為電力工程師,眼看著這個活兒就是一輩子。閉著眼睛就知道明天的備轉容量率要亮什麼顏色的燈,卻迷惘於國家的電力系統未來要往哪裡去。近年用心研究各國電力調度與市場的創新策略,曾獲邀擔任亞太經濟合作會議 (APEC) 特聘電力能源專家,同時為台灣科技大學電機系兼任副教授,也是綠學院的綠色帶路人。

共同作者楊雅雲, 受到紀錄片《不願面對的真相》啟發,2009 年大跨度轉行到台達電子文教基金會,領導莫拉克風災校園重建 — 那瑪夏民權國小重建工作。擅長融合營利型公司與非營利組織的強項,將設計思考、行銷溝通與環境效益三個領域跨界整合,2014 年創辦綠學院,同時為 Green Impact Lab 綠色創業加速器的共同創辦人,著有《綠領建築師教你設計好房子》一書。

原文刊登於綠學院,INSIDE 獲授權轉載。

上一篇我們談到現在可以發電的「球員」常常生病、請假、睡覺、退休,可用之兵越來越少。主力球員不足,只好大量使用燃煤、燃氣發電,但這種灰電帶來立即且明顯的副作用 — 空氣污染與 PM2.5,家長們自己感冒生病的時間變長了,也感受到小孩的過敏問題變嚴重了,這可是比地球溫度上升六度的暖化威脅還更為迫切!

於是,有政治人物在公開場合說,北部自己有電廠,就要自己發電,不可以自己不發電跑來我家發電,然後製造我們的空污,對我們太不公平。

這個論述在家家戶戶喜歡自掃門前雪的臺灣,特別容易有票房,因為人人都知道臺灣的電力主要是南電北送。

但是這種看法,顯然是對電力系統的底層邏輯缺乏全局思維。

不要困在「南電北送」自掃門前雪的思維裡,因為你用的電恐怕來自北部,只是沒有產銷履歷標示而已。

沒停電不代表系統穩定:台灣電力調度的難題》提到,電力系統就是一個超大的人體系統,人體的各個臟腑之間相互依存,從來也沒聽過小腸抱怨胃給他下家的工作,因為小腸不能沒有胃,胃也不能沒有小腸。電力調度也是,我們是一個孤島型的電力系統,每個區域都得相互依存,沒有誰可以像歐洲一樣接到隔壁國家的電網裡。

真相是,現在台電系統也不是每天 24 小時都是「南電北送」,因為北部地區燃氣複循環機組裝置容量占比較高,尤其大潭電廠裝置容量高達 427.4 萬瓩,幾乎是以基載機組模式 24 小時滿載運轉,所以在清晨時段(2:00~7:00)及台中電廠配合執行友善降載減少碳排時,就會「北電南送」。不管系統發電及負載如何變化,區域電網間的電力自然會平衡流動、互通有無、彼此支援,這是電力系統的自然現象,北、中(東)、南各區域電網併聯是確保電力系統的供電穩定與安全必要條件。

為了使用乾淨的綠能,我們要買更多不乾淨的化石燃料,讓綠能順利運作

自掃門前雪的思維之所以還有票房,是因為我們還沒有意識到 2025 年當再生能源裝置容量達到目標 25GW 時,我們的用電會產生多大的衝擊。

我國離岸風電未來發展,裝置容量大且高度集中於中部彰濱外海,這些風力發電會併入中部電網;而太陽光電裝置容量目標 20GW,則是集中於中南部地區,併入南部電網。依國外太陽光電及大型風場運轉經驗,大量且具高度集中性的再生能源併入某一區域的電網,一定會對電力系統的穩定運轉產生相當程度的衝擊,包括出力變動更為劇烈、併網點系統衝擊變高,造成輸電系統壅塞、系統頻率及區域電壓變動加劇,引發低頻電驛動作卸載,影響供電可靠度。

翻成白話文的意思是,我們現在再生能源的發電量還不算大,這種發電量靠著之前文章提過的幾台燃氣的複循環機組和抽蓄水力機組在太陽能睡覺的時候進場救援也就夠了。但是當再生能源發電量大到影響電力系統一般調度的時候,為了讓綠電先行,我們勢必要讓一些傳統機組在太陽能發電的時候解聯,不然這些傳統機組發了電也用不上。

但是等到太陽能睡覺的時候,這些傳統機組也不是馬上就可以併聯啊,於是為了補上用電需求,只好買更多燃氣的複循環機組,配合再生能源頻繁降載解聯、併聯升載或長時間持續低載運轉,讓它出手救援補太陽能睡覺之後的用電。但如此一來就導致發電效率下降、產生更多的 PM2.5 和空氣污染,以及更多的碳排放。

這就成了環保裡最弔詭的一種悖論,我們以為使用綠能好乾淨,但用系統思考的角度來看,我們恐怕只是挖東牆補西牆。

麻煩還不只如此。正常的日子裡,電力調度就已經常常走鋼索,如果倒楣遇到電力系統發生偶發跳機事故時,照正常程序我們就要調動傳統機組來救援,但是這時我們發現原本可以供調動的傳統機組中,有好幾位都因為太陽能在工作,所以他們在休息了!

而且又因為太陽能和風力發電慣性的質量和能量(簡稱慣量,英文稱 inertia)比傳統機組的慣量小很多,慣量在這裡我們可以簡單理解成傳統機組(例如核能)出力很大所以它壓艙的能力非常強,你要它轉方向馬上掉頭,它也有個慣性會先繼續往前,然後才慢慢掉頭。因此,當電力系統臨時有事故,在區域內傳統機組併聯數量及發電容量均減少的狀況之下,頻率一定會變動,系統電壓也會變動,就會進一步增高區域內高科技用戶的精密機台因電壓驟降而跳機的機率。

更悲劇的是,當這狀況一發生時,原先是為了讓綠電先行而搞出這麼多種備案,現在電力系統發生問題了,原先至少還可以出力的太陽能和風力發電也因為偵測到頻率變動,為了怕設備受損,會自動切離電網,進而更加引發系統頻率下降及系統不穩定。

電力調度遇到的問題看似把綠能逼到懸崖邊,提高再生能源占比帶來滿滿的問題與風險,但事實上也帶來滿滿的電網升級潛能。

這就是為什麼我們一開始說,不要困在「南電北送」自掃門前雪的思維裡!大量再生能源發電情況良好,導致中南部地區電力過剩,如果不設法透過高壓輸電線輸送至北部地區,則將使得中南部電網電壓過高,不僅影響中南部區域電網內用戶設備的用電安全,更可能使全系統頻率升高,進而影響全系統所有用戶設備及發電機組的運轉穩定與安全。

因此,面對未來大量且集中的再生能源併網,第一步解法是:一定要設法與其他電網併聯,擴大併網的規模,就能有效因應衝擊。

從現在開始,要強化並提升北部、中部(含東部)及南部各區域電網間的超高壓幹線及電力融通容量是非常重要的,「南電北送」才是中南部人最大的利益,才能維持系統的供電穩定與平衡,特別是在春季及冬季期間再生能源發電過剩的時段。

電力調度的挑戰愈來愈嚴峻,我們這才講到再生能源的併網就已經一大篇,還有未來電動車對負載的衝擊呢。因此,光有這招還不夠,下一篇,我們來談談六個電力調度的策略,展開更多可行的解法。

責任編輯:Mia

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電動自駕車上路迎曙光!Turing Drive 借重 AWS IoT Lab 雲端服務,桃園青埔開放道路成功試營運

Turing Drive 透過 AWS IoT Core 進行資料彙整並集中傳送到 AWS 雲端,事後新創團隊更快梳理資料庫的數據,持續優化自駕車路線,AWS 除了技術面、架構面的協助之外,更重要是提供實作的引導,讓管理資料安全更有效率。
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電動車浪潮,讓無人自駕車的場景應用,增加更多想像空間!市調預測 2020~2024 年 L1-L5 等級電動自駕車,年複合成長率 18.3%。然而,電動自駕車要實際上路,除了要配套法規,保護乘客、行人的安全,更備受考驗。

團隊成員平均 30 歲的新創台灣智駕(Turing Drive)於 2018 年創立,致力研發可商轉的自動駕駛系統,他們開發的特製國產電動車,上路測試兩年行駛超過 30,000 公里、運載 70,000 位旅客。達成 98% 車輛妥善率,背後正仰賴龐大感測數據做為支撐,過程中 Turing Drive 借重 AWS IoT Lab 物聯網實驗室服務,讓創新之路更加拓寬。

特殊交通情境提供創新養分,封閉到開放場域 Turing Drive 累積實戰經驗與數據

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Turing Drive 執行長沈大維提出電動自駕車在台灣交通情境下所擁有的優勢與挑戰。

「要在台灣創新,尤其是電動自駕車全新題目,對我們新創是相當大挑戰,但也迫使我們每天想破頭思考,在困境之下該如何找出路!」Turing Drive 執行長沈大維開門見山表示,創業三年多來,走得每一步有多麼不容易。

Turing Drive 握有 CPU、GPU 平行運算核心能力,正因為資源稀缺,盡可能發揮自駕系統的多重定位技術,從GPS、光達、雷達、影像、到車體慣性導航等應用,Turing Drive具備足以提供市場最快速 time-to-market 應用方案。然而,除了握有 AI 演算、晶片感測能力,沈大維認為台灣的獨特交通情境,對發展自動駕駛技術推了一把。

他解釋,「台灣摩托車、汽車齊聚路上,還有偏鄉接駁、市區夜間公車專用道,多元交通環境交錯,讓我們嘗試用自動駕駛創造新的營運模式,這是其他國家沒有的先天優勢。」因為有實際場域得以試營運,Turing Drive 一路從封閉環境的桃園農博會、台中麗寶樂園,再到台北信義區夜間、桃園青埔的開放道路環境,象徵台灣交通情境的縮影,這家新創正逐步破關打怪。

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全台第一條電動自駕巴士路線,就在桃園青埔。

除了 Turing Drive 積極突破技術提升安全率,提供場域驗證、城市建設的桃園市也貢獻良多。桃園市政府經濟發展局局長郭裕信回應,桃園近年積極推動創新城市治理,被 ICF 智慧城市論壇評選為「全球智慧城市首獎」,電動自駕車是智慧城市的一環,因此桃園不遺餘力推動全台第一條自駕巴士路線試營運,提供載客接駁累計超過 800 位人次乘坐,創下 90% 乘客滿意度。

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桃園市政府經濟發展局局長郭裕信表示,桃園近年積極推動創新城市治理,電動自駕車是智慧城市的一環,因此桃園不遺餘力推動全台第一條自駕巴士路線試營運。

大量的感測、影像數據該如何加值使用?借力 AWS 邁向「雲」運算成必經之路

Turing Drive 的電動巴士每天在桃園青埔定點載客、行駛,可想而知,有多麼龐大的感測、影像數據不斷累積。沈大維點出過去其他案例測試時,若想達成 Data Driven 驅動更多自駕車服務,勢必要先克服數據的儲存、加值、運用等實際挑戰,他解釋,「以前用終端硬碟儲存資料,往往我們工程師要留守到半夜,再去插拔車上的硬碟、整理車子運行數據,我們發現這樣做很沒效率,甚至隨著數據資料越來越多,在分類管理的工作也更為困難。」

面對難題,就是尋求解方!Turing Drive 找上 AWS IoT Lab 物聯網實驗室,雙方開始盤點,該如何運用雲端環境的優勢,更輕鬆掌握、洞察自駕車數據的金礦。AWS IoT Lab 表示,

「我們從三大面向切入,協助 Turing Drive 加速他們開發流程、減少工程師例行工作,甚至將影像資料有效加值,又能確保資料安全。」

AWS 所説的的三大面向,正是 AWS IoT Lab 所提供的三項解決方案服務。首先針對工程師要排班到試營運現場,插拔硬碟下載資料的冗長流程,AWS 提供 AWS IoT Device SDK 透過 MQTT over TLS1.2 安全機制加密與 AWS IoT Core 連結,通過認證後可將終端裝置的資料傳到 AWS 雲端儲存。同時允許開發團隊從遠端,直接登入自駕車系統做韌體更新或回收數據等指令,大幅縮短 Turing Drive 在開發、調教程式的時間。

第二項服務則聚焦協助 Turing Drive 針對自駕車運行所錄製的影像,AWS 提供 Amazon Kinesis Video Streams (Amazon KVS) 服務,讓終端裝置的影像資料串流到 AWS 雲端平台,進行後續機器學習、分析處理。讓 Turing Drive 省去過去人工傳輸影響資料流程,也幫助開發團隊更便利做後續的資料加值利用。

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AWS IoT Solutions Architect Tec 介紹三項解決方案內容服務。

第三項則鎖定自駕車的資料,因為搭載光達、雷達、GPS、陀螺儀等感測器,每天每秒都在產生巨量資料,Turing Drive 透過 AWS IoT Core 進行資料彙整並集中傳送到 AWS 雲端,事後新創團隊更快梳理資料庫的數據,持續優化自駕車路線。除這三項關鍵服務,沈大維特別回應,「AWS 帶給我們技術面、架構面的協助之外,更重要是提供實作的引導,讓我們管理資料安全更有效率,把資料放到雲端儲存,再也不用煩惱地端伺服器的維護跟管理。」

Turing Drive、AWS、桃園市政府,各司其職聯手出力助攻電動自家車加速上路

Photo Credit:TNL Brand Studio
沈大維指出,電動自駕車上路的普及,須同步具備雲端數據解決方案與硬體環境的配合。

在 Turing Drive 的眼中,與桃園市政府合作在青埔導入電動巴士試營運只是開端,沈大維說:「十年、二十年後,我們認為新世代的智慧車會趨向平台化發展,一方面需要有像桃園市願意投資智慧城市硬體環境的地方政府;另一方面則仰賴 AWS 雲端方案,完善數位基礎建設來整合道路號誌資料、車輛運行資料,當這兩端同步發展之下,電動自駕車上路才會加速普及。」

尤其是自駕車數據背後隱含的商業創新,郭裕信回應說,「智慧城市治理最重要就是數據, Turing Drive 掌握的數據未來還能跟保險公司、電商導購做結合,只要資料去識別化在安全範圍下使用,相信 Turing Drive 與 AWS 兩家新創企業的創新能量,我們非常樂見有更多資料應用,搭配新興商業模式,在充滿活力的桃園市進行驗證,看見更多創新應用具體落地。」

Turing Drive 展望未來的佈局,沈大維認為自駕車的發展不會只靠一家企業單打獨鬥,未來他們將聯手產業鏈夥伴,將 AI 技術、車載設備、關鍵組件、路側設備端到端的解決方案輸出海外,放眼全球商機。他肯定表示,「AWS 雲端平台具備彈性,不斷推出新應用的價值,我們會持續與 AWS 合作,把新世代智慧車的數位基礎建設産品放在 AWS 平台一起推廣,鼓勵更多勇於築夢的新創,善用 AWS 的優勢展開創新之旅!」