i卡會員

受電力需求結構性增長與淨零碳排的雙重驅動，電業正加速走向日益複雜的分散式電網架構。隨著智慧電表等設施產生眾多高維度數據，導入人工智慧(AI)技術已成各電業重要發展策略。本文闡述AI在發電、輸電、配電、用電及電力交易市場五大關鍵層面的具體應用，並透過日本TEPCO、韓國KEPCO和義大利Enel等國際標竿電業的實踐案例，印證AI在電力領域的應用價值。目前各電業已將AI確立為輔助規劃與預測性維護的重要工具。然而，AI規模化導入仍面臨跨領域數據整合、網路攻擊面擴大、複合型人才短缺，以及法律責任歸屬不明確等多項結構性挑戰，上述風險也是當前電業在即時電網控制等應用上，仍維持審慎推進策略的主因。

【內容大綱】

• 一、AI於電業發展與應用之價值
  • (一)電網運作模式從集中式到分散式的發展
  • (二)AI技術導入可處理日益龐大的電力數據
  • (三)國際電業導入AI的發展現況與應用趨勢AI在發、輸、配、用及電力市場的核心應用方向
  • (四)電業AI導入成熟度現況：優先落地於資產維護與營運規劃
• 二、國際電業AI應用案例分析
  • (一)日本東京電力
  • (二)韓國電力公司
  • (三)義大利跨國電業Enel
• 三、AI導入電業經營之挑戰
  • (一)跨領域數據的異構性與治理挑戰
  • (二)網路安全的風險提高
  • (三)人才斷層與技能缺口
  • (四)責任歸屬(Accountability) 的模糊地帶
• IEKView
  • (一)可預測、可量化的效益將率先體現
  • (二)AI與電網數位化的結合正逐步形成新的產業生態系
  • (三)風險管理與合規將成為決定AI深度導入的關鍵因素

【圖表大綱】

• 表1、傳統集中式電網與分散式電網比較
• 圖1、AI技術在電力領域之應用項目
• 圖2、電業使用AI技術應用類別
• 圖3、東京電力與VIA Science利用AI合作模式
• 圖4、東京電力導入AI作為虛擬電廠運作流程
• 圖5、Enel利用AWS SageMake進行配電網路監控維護
• 表2、Enel與AI新創公司合作及應用