黃浩軒
學歷：
國立成功大學資源工程學系碩士班 104級
國立成功大學資源工程學系博士班博士候選人（2021/9 ~ 迄今）
各位先進、老師及讀者們好，在分享本篇內容前，容我簡單自介。敝人在2013年進入本系就讀碩士班，有幸成為吳榮華教授的門生，畢業後在太陽能產業擔任物料專案工程師及薄膜製程整合工程師。但因興趣使然，2019年轉職為演算法開發工程師（或稱為資料科學家、AI工程師），工作內容是運用資料科學及程式編碼，解決智慧製造的產線優化議題（主要與製造部、製程部及設備部執行專案），合作廠商包含聯華電子（南科廠、新加坡廠）、漢磊科技、聯穎光電。閒暇之餘，偶爾參加人工智慧年會及能源競賽（台電能源永續黑客松）。人生際遇確實巧妙，2021年重回本系攻讀博班（指導教授為黃韻勳老師），有了業界磨練出的問題拆解及資料思考邏輯能力，使我的博班旅程更加精采，能將程式運算思維跨域應用到能源產業，也因此，有了本篇文章分享敝人淺見。
為什麼能源產業需要AI？
過去電力系統的電源主要以核能及火力發電為主，發電機組偏向大容量，故地理分布較集中，輸電方向也較單一（電力潮流從發電端往負載端），如圖1。但因應能源轉型，電力系統正逐漸以再生能源為主，而再生能源電廠容量較小且地理位置分散化，併接台電電網匯聚電能時，導致輸電系統複雜化（電網端的雙向電力潮流增加） 。加上再生能源電力因氣候因素而忽大忽小（間歇性），使電網調度壓力倍增，若電源供應不足，就會產生所謂的壓降（電壓及頻率低於安全範圍）而跳電。因此，面對再生能源短期電力忽大忽小，電網如何與橡皮筋一樣具有「韌性」而不會被短期電力變動（拉力）扯斷，即是我國將面臨
