就像氧氣一樣，電網對現代生活是必不可少的，但通常不會特別留意，直到問題發生。如今，老化的電網基礎設施正受到全球極端天氣事件的衝擊，導致停電並威脅健康、安全和經濟活動。同時，還有一些其他因素也在給百年老化的電網帶來壓力。能源的生產方式正在迅速變化，風能和太陽能逐漸增加，煤炭和化石燃料逐漸減少。這項轉變需要新的流程和管理方式。「能源生產者」也在改變，現在能源不僅由主要能源公司生產，還有更多的新競爭者和產消者（產生能源的消費者）也在生產。

不僅自然世界日新月異，科技界也在不斷進步。機器學習、資料分析和物聯網（IoT）等雲端互連人工智慧（AI）技術，推動智慧型電網的進步，使其能夠管理更複雜的發電和分配。這些技術為能夠在複雜能源生態系統善用技術的企業帶來重大機會。

什麼是產消者？

產消者（Prosumer）是一個 混合 詞，由「生產者」（Producer）與「消費者」（Consumer）組合而成。能源產消者一般仍與中央電網相連。然而，也還能夠產生甚至儲存能源，通常透過太陽能光電板和電動車電池進行。

根據產生的電量，這些能源可用於抵銷每月電費，或作為剩餘電力回售給公用事業公司或其他能源分配服務。這種模式可適用於住宅和商業產消者，越來越多的企業將他們的太陽能板和電動車車隊接入電網。

什麼是智慧型電網？

智慧型電網是整合能源分配與數位通訊技術的網路，使電力和資料能夠雙向流動。這可讓公用事業公司優化電力的生產、傳輸和分配。此外，也可讓消費者受益於資料揭示的資訊，這有助於他們更了解使用的能源，甚至是透過太陽能板、電動車電池等來生產與儲存的能源。

傳統電網與智慧型電網有什麼不同？

傳統系統和智慧型電網的主要區別在於能夠跨網絡雙向交換資訊，從公用事業公司到消費者，反之亦然。智慧型電網的一些主要區別特色包含：

• 技術：AI、雲端和數位技術可讓電網內的所有裝置和資產進行通訊，從而支援更完善的控管和自行調整。
• 分配：產消者及其他再生能源（如太陽能或風能）產生的能源可能是間歇性且不均衡。智慧型電網技術有助於協調、儲存和分配來自這類來源的電力，使其可穩定可靠供應。
• 產生：智慧系統中的預測分析表示高需求負載可進行預測並分配至多個發電廠和變電所。
• 感測器：整個網路的物聯網感測器可協助及早偵測風險、重新分配電力以減少停電並協助平衡負載，而無須由操作人員直接介入。
• 自行維修和預測性維護：感測器也可以用來偵測機械問題，並進行簡單的疑難排解與維修，僅在必要（設備發生故障前）時通知技術員。
• 客戶選擇：更多的能源供應商、合作社和微型發電機可以加入電網，讓消費者在取得能源的方式上有更多的選擇。

智慧能源解決方案中 AI 的應用：公用事業觀點

人工智慧是智慧型電網背後推動的「智慧代理程式」，評估環境並採取行動最大化指定目標。AI 在可再生能源的整合、能源網路的穩定，以及降低因基礎設施不穩定所帶來的財務風險方面發揮關鍵作用。

例如，AI 的自我學習、靈活應變和計算功能有顯著的潛能，能夠解決可再生能源的間歇性本質。生產和耗用尖峰的不平衡通常以鴨子曲線呈現，可能使這些能源來源難以控制。在智慧型電網中使用 AI 將透過重新平衡生產與耗用負載之間的不平衡，協助因應此挑戰。

智慧型電網技術可協助提升公用事業活動的透明度和競爭力。智慧型電網中 AI 和機器學習的部分應用包含：

• 靈活度和彈性：當可再生能源由合作社和產消者等新夥伴產生時，往往是間歇性且多變的。感測器和自動化可用於識別電網較脆弱的部分，並透過自動化分流來應對，在尖峰產生時儲存剩餘能源，並供應不足期間分流。
• 更精確的預測：公用事業因耗用變化而面臨廣泛的價格變動。預測分析模型可用於更可靠地預測電力負載和可再生能源產生。透過將進階計量基礎架構（AMI）的資料與 AI 結合，預測比傳統方法更準確。
• 更優異的停電警報：智慧型電網中的感測器、電表和致動器網絡可以發送「最後一搏（last gasp）」簡短信號傳輸，包括時間和日期，表示因部分或完全斷電造成的電力損失。此外，AI 的預測功能及智慧型電表即時資料可在發生故障前立即通知營運商。這些系統甚至可以區分個人、街道和區域停電。
• 優化電力產量：在發電階段使用 AI 感測器網絡，也可用於優化電力輸出。同樣地，太陽能也從 AI 工具中受益，透過預測太陽輻照來提高生產力。
• 改善自動化切換：AI 工具不僅能夠預測電網失衡，也能夠區分短暫停電和全面停電，從而更快實現切換協議自動化。這將允許公用事業公司在嚴重損壞發生或停電擴及其他區域前，分流能源或隔離受影響區域。這些工具是確保隔離和修復故障所用關鍵設備安全的防線。
• 更靈活的需求端管理（DSM）：能源需求的尖峰讓公用事業公司承受很大的壓力。在住宅和辦公室中使用 AI 和智慧型電表，可協助排程、規劃、執行和監控能源需求的變化，確保供應商能滿足需求。這樣的措施可能會對電力使用造成重大影響，如美國聯邦能源管理委員會所示，透過需求管理，尖峰負載最多可減少 150 GW。同樣，美國電力研究院（EPRI）估計到 2030 年這些智慧工具可能使夏季能源尖峰減少 175 GW。
• 改善安全性：網路安全是所有業務部門的重要考量。而網路攻擊策略的數量和複雜度越來越高，給現有和新的電網帶來風險。AI 工具可偵測網路攻擊特徵、惡意軟體和入侵及為電力系統提供網路安全保護來協助降低此風險。此外，其他技術（例如區塊鏈）可提供透明、防篡改和安全系統，實現全新的企業解決方案，特別是與智慧合約結合使用時。

智慧能源解決方案中的 AI 應用：消費者觀點

來自英國和美國的最新調查顯示，消費者對公用事業公司的態度並不理想。隨著能源供應商和產消者的興起，公用事業公司將需要運用智慧解決方案來協助育成更好的客戶互動和滿意度。以下是智慧型電網技術可協助提升客戶滿意度的一些方式：

• 降低成本：AI 支援的智慧型電網管理和智慧電表可讓客戶取得每小時電力用電量評估，協助客戶了解使用最多能源的時間和地點，也提供個人化提示和優化例行公事的建議，以降低尖峰時間的用電量。這也有助於產消者管理能回售給電網的能源生產，以進一步降低成本。
• 提升永續性和透明度：智慧型電網資料可協助客戶更加了解能源來源、提升參與度，並促進電網民主化。這有助於提供新的能源供應觀點，並讓客戶選擇更多永續的選項。
• 減少停電：如上所述，AI 工具可協助減少停電次數，並降低對住宅和商業消費者的影響。這表示消費者安全性和信心增加，特別是在天氣事件和創記錄的溫度帶來限電和其他供電中斷的擔憂情況下。

近日，英國一家配電系統運營商宣佈了使用智慧電表資料的試驗專案，幫助消費者改善能源管理，優化網絡負載，並減少碳排放。此試驗可為客戶節省數百萬英鎊，並可能減少英國每年碳足跡的數百萬噸溫室氣體排放量。這只是智慧型電網對客戶和環境所帶來潛在效益的其中一個範例。

能源的大數據：為何重要

從客戶和公用事業公司的觀點來看，真正重要的不僅是這些技術 能夠 收集並管理大量且分散的大數據，而是能夠運用並了解所有資料，並藉此來優化電力用電量並指導營運。大數據在以下方面發揮關鍵作用：

• 透過學習預測和管理間歇情況，更好地整合公用事業公司中的可再生和替代能源，並平衡來自產消者的大量小型輸入。
• 透過預測停電和在瞬間重新分配資源來保護消費者，而不是在全面停電後才應對。
• 透過數位學習過去活動，並使用這些情報以更完善管理和自動化日常活動，為公司和消費者節省成本。
• 提供快速、可據以行動的洞察，讓公用事業公司在競爭日益激烈的環境下快速制定決策。

現今的公用事業如何為未來的智慧型電網做好準備

毫無疑問，能源的未來正朝著更加分散化、靈活、永續的能源供應邁進。但我們談論的是一個已有百年歷史的全球產業，往往必須依靠幾乎同樣的基礎建設，為數十億人口及其快速變化的需求提供服務。

其他挑戰包括複雜的法規變革、產消者的崛起，以及去監管化地區的新創公司。如同任何商業和數位轉型的旅程，智慧型電網管理的轉型從幾個謹慎的步驟開始，最終全力衝刺。公用事業技術無疑正在推動並促進此產業的演進。然而，為了實現有意義的變革，公用事業公司需要建立強大的溝通機制、客戶參與和變革管理計劃，包括：

• 傳達智慧型電網的願景，並讓團隊和相關利益相關方達成共識
• 加強消費者對未來變化和商機的教育
• 為消費者、產消者和潛在配銷夥伴提供雙贏的動機
• 制定指標以監控智慧型電網建置和效益的進度
• 在智慧能源市場競爭加劇和去中心化的情況下，始終關注客戶體驗和客戶忠誠度

旅程的第一步就是與整個企業的團隊領導人和主題專家溝通，打破資訊孤島，發掘經常隱藏其中的豐富資訊。接著，了解如何建置智慧技術，推動企業成長。