破解儲能3大困境　新羚能源科技引進電業AI應用

【記者江星翰／台北報導】全球能源加速轉型，電網穩定性與儲能投資的挑戰日益浮現，新羚能源科技董事長藍蔚文認為，在新興科技的驅動下，AI有望解決這些複雜難題。

隨著再生能源需求成長，電網穩定性成為能源轉型的關鍵，「特別是表後光儲、淨儲能於電網末端，可直接滿足需求端要求。」藍蔚文建議，把每一個場域視為獨立微電網，透過虛擬電廠方式達至即時調度的目標。

但他很清楚，當前市場有3大挑戰，包括政策滾動性調整、需求端負載不確定性、系統設備整合門檻高等，導致多數企業信心不足，持續保持觀望，顯示投資與發展仍有諸多挑戰急需克服。

以AI模擬算出儲能投資效益

為此，新羚能源科技結合數據科學和AI，在台推出「Forward AI」能源管理系統（EMS），成為國內第1個通過TÜV德國萊因實測報告認證的AI能源管理系統，協助企業進行能源系統全生命周期能源轉型及投資規劃。

藍蔚文指出，為了提供精準考靠的投資決策，從案場初期設計、電池容量配置、充放電策略到建置財務模型、實際運營的每小時模擬，全以真實運作工況為基礎，連同衛星氣象數據一起建模。

他以長期太陽能發電預測AI模型為例，計算全年8,760個小時逐時發電量，精準度可達99％，「讓電池真正在模擬環境裡面以真實的工況跑20年，並了解電池在每個場域情景實際衰減，才具備可信度及可靠度。」

這套系統能為企業帶來什麼好處？藍蔚文認為，藉此大幅提高投報率，企業也可以透過模擬結果，精準掌握每1度電在不同情境下的收益和成本，據此進行儲能投資規劃。

引進海外AI技術在地化應用

事實上，將AI技術應用在電業，新羚能源科技並非先例，早在英國、美國加州和德州逐漸發展成熟，「我們把在海外已成熟的服務模式及營運經驗引進台灣，轉化為適用在國內企業的在地化解決方案。」藍蔚文說。

他說，除了利用AI優化控制策略、電池容量配置，營運模式規劃是基於用戶歷史負載特性與長期太陽能發電預測數據的系統化設計方法，從深度整合數據科學、AI技術，建構出容量配置與運行策略的全局優化模型。

藍蔚文看好，以最優裝機容量達到投資報酬率最大化，同時提升能源效率、電網協同效益的精準平衡，目標讓業者、投資方打算規劃的案場，成為有把握且值得投資的案場。

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