【綠色觀點】新創搶著加入!「電力物聯網」讓再生能源不再靠天吃飯

隨著再生能源透入變多,原有電網的軟硬體開始無法負荷,不過有問題就有商機,電力物聯網可以減緩再生能源變動對電力系統的衝擊。
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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,及綠學院的綠色帶路人。

原文刊登於綠學院,INSIDE 經授權轉載。

綠學院的文章曾經說過現在的電網是上古神器,一般來說,能源業確實很難與高科技的形象連結起來,因為傳統機組的運轉與控制相對來說比較單純,變動性沒有那麼高,即使不需要高科技,電力調度基本上不會出什麼亂子。

但是現在時代可不一樣了,能源業即將轉型成為高科技產業!隨著來營區報到的再生能源小兵越來越多,原有電網的軟硬體開始無法負荷,對其可視性不足,無法掌握正確之即時資料,必須增編人力及建置資料庫來解決海量數據的問題。

有問題,就有商機。

這個正在發生的商機,我們稱之為電力物聯網。藉由高科技輔助,搭配物聯網技術、即時電力量測技術、數據分析技術與智慧變流器(Smart inverter),再生能源管理系統將可以逐步地減緩再生能源變動對電力系統的衝擊。且因為每個再生能源案場都應該有一套屬於自己的再生能源管理系統,這個商機延展出來非常大。

傳統機組因為燃料可控,所以可以每 15 分鐘更新一次排程,並且依靠調頻備轉來協助調度,但是再生能源時常走來走去,還會擅離營區,變化快、難以預測,因此如上一篇文章《未來人的預言:2025 年大年初二將發生這件事》說的,如果台電無法掌握再生能源發電端的即時發電量,就談不上調度,出問題只是時間早晚而已。

傳統機組的運轉與控制,主要著重於監視、運轉、分析三大要素,現在為了要讓活潑的再生能源可被管理,除了原本的三大要素之外,再增加「預測」成為四大要素,讓我們可以即時蒐集、預測、控制再生能源發電量,這就是各種高科技可以大顯身手的地方!

於是再生能源管理系統的四個工作成形了,他們分別是監視、運轉、分析、預測。監視就是資料探勘,把海量的數據全部蒐集下來,透過一個監控平台呈現大氣狀況、風速、日照度、機組狀態、即時發電資訊等,有了這些,就可以同時做設備異常情況通報。

(圖一)再生能源管理系統的監視工作 資料來源:CGI Inc. RMS Introduction
(圖一)再生能源管理系統的監視工作
資料來源:CGI Inc. RMS Introduction

接著,第二個工作就是運轉,目的是維持穩定與安全。在同一個平台上,即時系統可以看出單一或全數案場機組的電壓、頻率、線路壅塞等狀況,和電力公司進行通訊建置之後,彼此資料還可以同步連結與共享,最後還可以產出運轉資訊報表。

(圖二)再生能源管理系統的運轉工作 資料來源:CGI Inc. RMS Introduction
(圖二)再生能源管理系統的運轉工作
資料來源:CGI Inc. RMS Introduction

第三個工作就是分析,目的是改善績效。先制定 KPI,然後開始跑報表、長期趨勢圖,例如趨勢性指標分析、關鍵指標分析、差異性效益分析,海量的數據經過演算法整理之後,接著由專家進行判讀,就可以擬定改善策略。

(圖三)再生能源管理系統的分析工作 資料來源:CGI Inc. RMS Introduction
(圖三)再生能源管理系統的分析工作
資料來源:CGI Inc. RMS Introduction

最後就是重頭戲,預測。預測的目的是提升效益,同時也用這部分跟電力公司對接,確保電網的穩定與安全。根據稍早之前蒐集到的大數據,使用現在正夯的 AI 人工智慧、深度學習、統計分析等技術模型,做大氣預測、風力預測、日照度預測、發電量預測,還可以預測設備的事故風險、預測設備使用壽命。

(圖四)再生能源管理系統的預測工作 資料來源:CGI Inc. RMS Introduction
(圖四)再生能源管理系統的預測工作
資料來源:CGI Inc. RMS Introduction

放眼國外,再生能源已發展了數十年,其產業鏈已經成形且持續擴大,包含機組製造、結構、建築、運輸、物流、操作、控制、電子組件及子系統、零件供應、運轉與維護、資訊管理系統、顧問等一應俱全,能源產業鏈每年都有約 18% 的新創公司加入戰場,且多數皆為資訊管理系統新創公司,可見電力物聯網已然成為趨勢。

改變的本質是不連續的,你不管把多少馬車排在一起,也不能得到一條鐵路。能源轉型正在發生,我們必須清楚認知到,不論你喜不喜歡、想不想要,電網都不可能再用以前的方式繼續運轉一百年。能源業現在需要大量的資通訊人才,如果你因為新冠肺炎而對「我們活在世上到底是為了什麼」產生疑問,恭喜你,歡迎你加入電力物聯網的大商機,我們正準備把上古神器的電網升級成為智慧電網,這裡面的挑戰必然很多,但我們將是寫歷史的這群人。

責任編輯:Mia
核稿編輯:Chris

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Cookie 消失?試試看全新 AI 影像內容辨識:讓用戶看的內容決定看到的廣告

Google Chrome 即將淘汰幫助廣告主的工具—— Cookie ,它的離去將再一次地影響數位廣告產業。
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透過GA分析進站者發現, Safari的新客數越來越多,難道這表示 iOS 的用戶數也跟著增加了嗎?注意了,這有可能是 Apple 封鎖第三方 Cookie 帶來的影響。隨著 Google 即將淘汰 Chrome 上的 Cookie ,這個幫助廣告主記住用戶受眾的小工具,將要再一次地影響數位廣告產業。

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後 Cookie 時代的廣告受眾如何鎖定?

各大廣告平台在過去幾年不斷地透過 Cookie 以及其它方式,悄悄收集使用者的用戶數據,隨著這幾年用戶的隱私權意識抬頭, Apple 與 Google 對於藉由 Cookie 辨識用戶資料的廣告投遞方式,持有不同的態度,這也將是所有廣告主的極大挑戰。當 Cookie 不復存在,要如何辨識使用者資料?

Cookie 消失了,或許會有新的數據辨識工具來取代,但是任何試圖跟蹤受眾的方式,都難以符合大眾對於保護隱私權的期望。另一方面,也極有可能無法再通過日趨嚴格的媒體監管限制。無論如何,數位廣告不能像過去一樣,無條件地使用類似 Cookie 的追蹤方式,來達到與現在同樣的廣告效果。

後 Cookie 時代內容辨識類型的廣告鎖定方式,將成為未來具指標性的投放策略。廣告與瀏覽平台或內文主題的高相關性,不僅能顯著提高受眾的互動度,更重要的是,完全不需要收集任何個人數據。

FreakOut Taiwan 不斷嘗試更友善的廣告投遞形式, 自 2016 年進入台灣市場的原生廣告,到 2020 年末引進「 Mirrors 」 AI 影像視覺內容辨識系統,都是以網路使用者的角度出發。「 Mirrors 」不需要使用傳統的受眾興趣設定,即可針對「目標受眾在觀看的影像內容」、「品牌自身競爭對手或相關指定系列產品出現的影片」來投遞 YouTube 上的影音廣告。

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AI 人工智慧影像技術突破,推動新一代內容辨識功能

傳統的內容比對廣告皆為自然語言處理 NLP 中心,基於「純文字」的比對來顯示相關廣告,如大家很熟悉的 Google AdSense 。但是,結合新興的 AI 演算和複雜的圖像辨識,已然能夠達到「影片」的內容偵測,透過增加多個比對層和基於自然語言處理 NLP 的基準定位,可深度學習並提供更精細的辨識洞察力。

舉例來說,若想要將汽車廣告投放給對汽車有興趣的人,我們要先從可能對汽車感興趣的受眾中開始推估,並且根據過去的經驗加入不同的興趣條件,最後針對素材更進一步地測試。透過 Mirrors ,我們可以讓廣告出現在有滿足特定條件的影片內,例如:在消費者觀看的影片中,出現汽車評測報告、自家品牌或競爭對手的 LOGO 、代言人等指定條件,再依照不同廣告主設定的預算判斷是否露出廣告。

藉由這樣的影像比對方式,可以更有效地根據消費者行為觸發廣告投遞條件,而不再是現行的用戶受眾數據。人的興趣是多樣且多變的,當對汽車有興趣的用戶在完成汽車的選購後,短期內將不會再瀏覽相關資訊,轉而瀏覽其他更具時效性的內容。透過消費者當下正在觀看的影片內容,取代消費者身上被貼上的數位標籤,將更貼近消費者本身的使用行為。

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Mirrors AI 影像辨識:用消費者看的內容決定廣告

2021 年台灣數位報告指出,台灣人在各網路內容服務中,最愛「網路影片」的比例高達 97.9%,遠超過 Vlog、串流音樂、網路廣播、Podcast 。

影音廣告早已是品牌經營的趨勢:根據 DMA 2019 年台灣數位廣告量統計報告指出,台灣各類型廣告中,影音廣告以 37.2% 的成長比例大幅領先奪冠。其中 YouTube 持續蟬聯台灣最常被造訪網站第 2 名(僅次於 Google ) ,在台灣各大影音平台中的觸及率及影響力不容小覷。

2021 年 FreakOut Taiwan 已與客戶合作,進行搭載新系統的 YouTube 串流內廣告投遞,在針對品牌及產品客製化的多層鎖定策略建議下,房地產廣告的 CTR 表現高於平均,並發現「人臉」群組辨識表現為佳,其中多為財經、名嘴等名人。而美妝品牌廣告 VTR 表現優異,則以品牌「 Logo 」、「人臉」群組有最出色的表現。

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