【綠色觀點】用電大戶條款四選一修訂後,儲能仍是明日之星?

大型儲能系統不是小電池放大版,必須整合儲能技術與應用問題。另外,要擴展儲能系統的商業模式更需要改革法規、費率、系統架構、監管機制。
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本文作者鄭智文,利用資通光電技術,推動綠色科技產業。從無到有逐步聚合國內需量反應資源,共同參與虛擬電廠,提供可靠和彈性地電網資源,對抗氣候變遷,目前為工研院電網管理諮議委員會委員,並任職於 Enel X 義電智慧能源,也是綠學院的綠色帶路人。

原文刊登於綠學院,INSIDE 獲授權轉載。

這一兩年有很多公司都在評估是否該投資儲能,在跟他們深談之後,我發現一個「儲能」,竟然常是各自表述。每個人對儲能的理解都不相同,即使他們都說看了綠學院的文章,知道我們曾經打過一個比喻,說電池管理系統就是軍隊的命令系統,每個電池就像是軍中的單兵,如果你沒有給他命令,他不知道要怎麼行動。但是當大家評估儲能時,還是都只問「現在電池 1 度電 (kWh) 多少錢」,好像只要買了儲能電池,一切問題就解決了!

大型儲能系統不是小型電池的放大版,千萬不能用小電池的思路來組裝大型儲能系統

大型儲能技術是未來儲能應用的重中之重。我們之中,包括企業的經營者或管理者,很少人真正看過大型儲能系統,於是就拿小型電池來理解。大型儲能系統和小型電池不同,小型電池是單一電池循環充放電的行為,相比起來較為單純;而大型儲能系統則必須是一個系統同時充放電的行為,必須有效率地整合儲能本體技術和儲能應用技術緊密的雙向溝通聯繫,這通常需要積累相當多的實際應用大數據,來解決所有應用問題。

即使是小型電池,均衡電池系統的一致性就是個令人頭痛的課題,而大型儲能系統還要再增加功率調節(變流)器,也就是業界常說的 PCS (Power Conditioning System),三層的管理系統,和 BMS (Battery Management System) 以及 EMS (Energy Management System) 系統間的通訊協議、系統參數、軟體程序、晶片運算能力,資料採集和傳輸量的複雜度相當高。臺灣有不少消費型電池公司,但電池的基礎技術源頭完全都被韓、日元件厰掌控,以至於鮮少投入在其他儲能的應用。

PCS 是連接電池組與電網應用的關鍵系統,是儲能功率調節的執行設備,在監控與調度系統的調配下,實施有效和安全的儲電和放電管理。它可以整合和協調多元資源,來併連和適應既有的電網基礎架構,維持電網的穩定性;或形成微電網,也就是孤島運作,自動無功支持和可變設置等核心應用。

所以,儲能真正的成本不只是電池,而是考驗你的調度及管理的能力,這些成本加在一起,比電池本身還要貴。

儲能要達成「斜槓青年」的發展目標,有賴修改法規障礙、電費率改革、改變電力系統架構和建立獨立市場監管機制

另一個常遇到的問題,則是大家對儲能系統何時能賺錢的錯誤期待。我們之前《十個儲能九個騙?13 種儲能商業模式真心不騙》的專欄文章中整理出儲能系統的三大服務場域共十三種應用情境,但一樣的場域應用,在不同的國家或區域,不一定具有經濟價值,因為不同區域的法令和需求都不相同。

我國早期儲能應用較多是在表後 (Behind the Meter: BTM) 的用戶端(需求端),用來削峰填谷、需量管理或當作備用電源,因為這種收益模式最直觀,也不牽扯任何法規問題,只要能安裝好儲能系統,即可利用尖、離峰時段電價差來進行差價套利,而且還不用改變任何用電習慣。

有些用戶可以透過儲能系統來降低契約容量或避免超約。但這種模式在沒有儲能系統補貼、低電價或尖離峰電價差小的地方,例如臺灣,較難靠單一應用情境,來實現財務上現金的獲利。之前我們的文章曾經說過,儲能要走「斜槓青年」的最適化發展策略,才能盡可能創造多種服務現金流,進而實現收益的加乘堆疊價值 (Value Stacking),提高投資效益。

要實現這個目標,必須要修改法規障礙、電費率改革、改變電力系統架構和建立獨立市場監管機制。透過市場機制來實現電能量和輔助服務的合理價值,並讓各種多元資源能各自發揮優勢取得市場的平台。所幸今年政府和台電公司計畫逐步開放輔助服務市場,讓儲能系統參與目前最有價值的調頻服務,我國電業又向前再跨出了一小步。

政府在《再生能源發展條例》修法中制定「用電大戶條款」,針對契約容量大於 5MW 的用電大戶,要求設置一定裝置容量的再生能源發電設備或儲能設備,或以購買綠電憑證、繳納代金的方式代替,俗稱四選一方案。基於此條款為用電大戶義務的前提,目前條例設計是排除掉仍有台電太陽能躉購合約和參與台電輔助服務的儲能設備。相對於太陽能電站,儲能設備占地面積相對較小、建置時間較短,平時可單獨當作廠內備用電源,提升廠內電力品質和協助穩定用電安全,若有機會搭配削減契約容量、削峰填谷以及需量管理,或者搭配其他可再生能源自發自用取得憑證,來創造堆疊價值。比較可惜的是,目前的機制都無法獲得經濟誘因。

這幾年在能源業工作,想要表達的感觸非常多,文章的篇幅卻有限,因此,我將在下禮拜的直播中,與各位一起深度解讀儲能文章沒能告訴你的陷阱,只要少掉入其中一個陷阱,就省下做白工的時間!整個世界現在預估大型儲能系統安裝容量將在今年(2020)達到 3.2GWh,且 2019-2024 年的年複合成長率更將達到 22%,我敢說,在未來的能源轉型路上,儲能系統絕對是一個任何人都不能忽略的要角。

責任編輯:Mia
核稿編輯:李柏鋒


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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