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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