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所以我說,有沒有離岸風電的八卦?——〈離岸風電工程技術與在台灣創造的商機及發展〉講座紀錄

鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2018/10/30 ・2306字 ・閱讀時間約 4 分鐘 ・SR值 567 ・九年級

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本文由 NEPII「第二期國家型能源科技計畫」委託,泛科學執行

  •  活動紀錄/馬嘉駿

政府為推動「非核家園」能源政策,近年將「離岸風力發電」作為重點發展項目,更喊出要讓臺灣成為離岸風電的示範市場。今年(2018)四月經濟部已完成離岸風力發電規劃場址遴選,共計 7 家開發商(10個離岸風場)為遴選獲選業者,合計總分配容量達約 3,836 MW。今年六月,經濟部也已完成規劃場址競價,共計 2 家開發商(4 個離岸風場)獲選,114 年完工併聯總計容量達 1,664 MW,我國離岸風力發電正加速前進。

十月八日〈第二期國家型能源科技計畫總期程期末成果展〉中,湛翔智由離岸風電技術談起,一探風場建置流程與其中商機。攝影/馬嘉駿

然而相較北歐國家擁有成熟的離岸風電技術,對離岸風電陌生的臺灣是否真的能從中創造龐大就業機會?環境衝擊與漁業衝突能否取得平衡?十月六日〈第二期國家型能源科技計畫總期程期末成果展〉中,知洋科技總經理湛翔智由離岸風電技術談起,一探風場建置流程與其中商機。

為什麼要推動離岸風電?臺灣竟然是世界優良風場?

湛翔智引用臺灣電力公司民國一百零六年發電能源結構佔比資料,燃氣和燃煤發電佔比各為 39%,位居龍頭,綠能電力勢在必行。

(圖二)世界各地風力等級示意圖。截圖來源:National Renewable Energy Laboratory
世界各地風力等級示意圖。圖/National Renewable Energy Laboratory

湛翔智指出,臺灣是風能分佈極佳的區域,發展離岸風電具有相當大的潛力。但風力電場位置選擇,並非以風力大小作為唯一考量,依據幾項因素:

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  1. 場址運送電力成本
  2. 排除航線
  3. 排除生物棲息地

今年六月場址選擇結果出爐,共有彰化、雲林、苗栗、桃園四處,其中以彰化佔比62.6%居全臺之冠。而接下來的風場開發,將會是一個龐大的長期工程,仰賴海事工程、風機安裝工程、環境調查……等技術團隊搭起具規模的產業鏈。

給你滿滿的大平台!風場開發是科學與商機的大平台?

風場開發流程主要有四大步驟:

  1. 開發前調查
  2. 安裝水下基礎
  3. 安裝風機與變電站
  4. 風場運作與維護

其中,開發前調查各有三個子項目研究:風場條件、地質條件、生態條件,確保後續工作人員與設備的安全、降低風場對海中生物影響。

風場條件調查,藉由團隊搭建海氣象觀測塔,收集風能、氣象、波浪、海流、潮位……等資料,設計風電機具暴風抵抗條件,避免設備在極端天氣遭受破壞,甚至造成人員生命安全。地質條件調查則依靠聲納原理的「地球物理震測技術」,及「大地工程鑽取岩心技術」,取得海底地質軟硬度、斷層位置,確使風電機組建置不致傾斜倒塌。

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目前台灣的風力發電主要設置於海岸,但未來將逐步增加興建離岸風機。圖為台中高美濕地一帶的風機。圖/juemi @Pixabay

擁有前期各式調查資料後,團隊便會展開「前端工程設計」,反覆討論或變更設計,包括港口後勤計畫、電力電網併聯計畫、以及風電機具的支撐結構設計、水下基礎設計。湛翔智以支撐結構設計為例,團隊工程師必須藉由前期風場調查、地質調查資料,計算承載機具結構是否會機械疲勞?也就是所謂的應力集中與變形量的計算;又或是計算設備搭建後是否會造成土壤液化……等地質變化可能。

接續水下基礎、風機安裝完成後,更還要有「專案認證」團隊進行最後把關,電廠才能正式運轉。其工作內容包含檢查計算過程、採購過程是否達到預期目標,確保風機、電纜、變電站、輸電網、監控中心各個環節並無疏漏。湛翔智表示,此環節目前只能依賴擁有豐富經驗的國外公司,而我國經濟部標檢局刻正扶植臺灣認證團隊。

而在整個風場開發過程,湛翔智一再強調承接工程「統包商」的重要性。其必須具備船機設備、工程技術、採購能力、調查能力、風險管理、海上作業安全等多項專業技術。尤其是海事安全,人員多半在風力極大的海事條件下,甚至是吊掛一百公尺高的風電機具作業,必須具備人力專業訓練和風險管理能力。

由此可見,風場開發需要大量人力,更儼然自成一個產業鏈。湛翔智樂觀表示,離岸風電將會創造出巨額就業機會。

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說了那麼多離岸風電的好,它難道不會影響生態和漁業嗎?

許多人擔心離岸風電的環境影響。圖/SeahorseDigital@pixabay

至於許多人擔心離岸風電的環境影響,風機施工期間所造成的水下噪音對海洋生物之影響,可藉由國外已成熟之減噪施工技術,譬如使用氣泡幕、氣球網、隔離套管的工法,減輕風機設備打樁時的噪音干擾;亦或是於風機安裝振動感測器、水下麥克風,即時監控噪音問題,並能夠迅速擬定解決方法。

產業衝突上,漁業和離岸風電發展,湛翔智相信兩者是共榮共好,絕非競爭關係。漁業工作者在未來還能經過專業訓練,成為風電場環境調查員,兼顧海洋生態和漁獲捕撈永續性。

本文由 NEPII「第二期國家型能源科技計畫」委託,泛科學執行

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鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
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拆解邊緣AI熱潮:伺服器如何提供穩固的運算基石?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/05/21 ・5071字 ・閱讀時間約 10 分鐘

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本文與 研華科技 合作,泛科學企劃執行。

每次 NVIDIA 執行長黃仁勳公開發言,總能牽動整個 AI 產業的神經。然而,我們不妨設想一個更深層的問題——如今的 AI 幾乎都倚賴網路連線,那如果哪天「網路斷了」,會發生什麼事?

想像你正在自駕車打個盹,系統突然警示:「網路連線中斷」,車輛開始偏離路線,而前方竟是萬丈深谷。又或者家庭機器人被駭,開始暴走跳舞,甚至舉起刀具向你走來。

這會是黃仁勳期待的未來嗎?當然不是!也因為如此,「邊緣 AI」成為業界關注重點。不靠雲端,AI 就能在現場即時反應,不只更安全、低延遲,還能讓數據當場變現,不再淪為沉沒成本。

什麼是邊緣 AI ?

邊緣 AI,乍聽之下,好像是「孤單站在角落的人工智慧」,但事實上,它正是我們身邊最可靠、最即時的親密數位夥伴呀。

當前,像是企業、醫院、學校內部的伺服器,個人電腦,甚至手機等裝置,都可以成為「邊緣節點」。當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。簡單來說,就是將原本集中在遠端資料中心的運算能力,「搬家」到更靠近數據源頭的地方。

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那麼,為什麼需要這樣做?資料放在雲端,集中管理不是更方便嗎?對,就是不好。

當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。/ 圖片來源:MotionArray

第一個不好是物理限制:「延遲」。
即使光速已經非常快,數據從你家旁邊的路口傳到幾千公里外的雲端機房,再把分析結果傳回來,中間還要經過各種網路節點轉來轉去…這樣一來一回,就算只是幾十毫秒的延遲,對於需要「即刻反應」的 AI 應用,比如說工廠裡要精密控制的機械手臂、或者自駕車要判斷路況時,每一毫秒都攸關安全與精度,這點延遲都是無法接受的!這是物理距離與網路架構先天上的限制,無法繞過去。

第二個挑戰,是資訊科學跟工程上的考量:「頻寬」與「成本」。
你可以想像網路頻寬就像水管的粗細。隨著高解析影像與感測器數據不斷來回傳送,湧入的資料數據量就像超級大的水流,一下子就把水管塞爆!要避免流量爆炸,你就要一直擴充水管,也就是擴增頻寬,然而這樣的基礎建設成本是很驚人的。如果能在邊緣就先處理,把重要資訊「濃縮」過後再傳回雲端,是不是就能減輕頻寬負擔,也能節省大量費用呢?

第三個挑戰:系統「可靠性」與「韌性」。
如果所有運算都仰賴遠端的雲端時,一旦網路不穩、甚至斷線,那怎麼辦?很多關鍵應用,像是公共安全監控或是重要設備的預警系統,可不能這樣「看天吃飯」啊!邊緣處理讓系統更獨立,就算暫時斷線,本地的 AI 還是能繼續運作與即時反應,這在工程上是非常重要的考量。

所以你看,邊緣運算不是科學家們沒事找事做,它是順應數據特性和實際應用需求,一個非常合理的科學與工程上的最佳化選擇,是我們想要抓住即時數據價值,非走不可的一條路!

邊緣 AI 的實戰魅力:從工廠到倉儲,再到你的工作桌

知道要把 AI 算力搬到邊緣了,接下來的問題就是─邊緣 AI 究竟強在哪裡呢?它強就強在能夠做到「深度感知(Deep Perception)」!

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所謂深度感知,並非僅僅是對數據進行簡單的加加減減,而是透過如深度神經網路這類複雜的 AI 模型,從原始數據裡面,去「理解」出更高層次、更具意義的資訊。

研華科技為例,旗下已有多項邊緣 AI 的實戰應用。以工業瑕疵檢測為例,利用物件偵測模型,快速將工業產品中的瑕疵挑出來,而且由於 AI 模型可以使用同一套參數去檢測,因此品管上能達到一致性,減少人為疏漏。尤其在高產能工廠中,檢測速度必須快、狠、準。研華這套 AI 系統每分鐘最高可處理 8,000 件產品,替工廠節省大量人力,同時確保品質穩定。這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。

這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。/ 圖片提供:研華科技

此外,在智慧倉儲場域,研華與威剛合作,研華與威剛聯手合作,在 MIC-732AO 伺服器上搭載輝達的 Nova Orin 開發平台,打造倉儲系統的 AMR(Autonomous Mobile Robot) 自走車。這跟過去在倉儲系統中使用的自動導引車 AGV 技術不一樣,AMR 不需要事先規劃好路線,靠著感測器偵測,就能輕鬆避開障礙物,識別路線,並且將貨物載到指定地點存放。

當然,還有語言模型的應用。例如結合檢索增強生成 ( RAG ) 跟上下文學習 ( in-context learning ),除了可以做備忘錄跟排程規劃以外,還能將實務上碰到的問題記錄下來,等到之後碰到類似的問題時,就能詢問 AI 並得到解答。

你或許會問,那為什麼不直接使用 ChatGPT 就好了?其實,對許多企業來說,內部資料往往具有高度機密性與商業價值,有些場域甚至連手機都禁止員工帶入,自然無法將資料上傳雲端。對於重視資安,又希望運用 AI 提升效率的企業與工廠而言,自行部署大型語言模型(self-hosted LLM)才是理想選擇。而這樣的應用,並不需要龐大的設備。研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。

但問題也接著浮現:要在這麼小的設備上跑大型 AI 模型,會不會太吃資源?這正是目前 AI 領域最前沿、最火熱的研究方向之一:如何幫 AI 模型進行「科學瘦身」,又不減智慧。接下來,我們就來看看科學家是怎麼幫 AI 減重的。

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語言模型瘦身術之一:量化(Quantization)—用更精簡的數位方式來表示知識

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。這其實跟圖片壓縮有點像:有些畫面細節我們肉眼根本看不出來,刪掉也不影響整體感覺,卻能大幅減少檔案大小。

模型量化的原理也是如此,只不過對象是模型裡面的參數。這些參數原先通常都是以「浮點數」表示,什麼是浮點數?其實就是你我都熟知的小數。舉例來說,圓周率是個無窮不循環小數,唸下去就會是3.141592653…但實際運算時,我們常常用 3.14 或甚至直接用 3,也能得到夠用的結果。降低模型參數中浮點數的精度就是這個意思! 

然而,量化並不是那麼容易的事情。而且實際上,降低精度多少還是會影響到模型表現的。因此在設計時,工程師會精密調整,確保效能在可接受範圍內,達成「瘦身不減智」的目標。

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。/ 圖片來源:MotionArray

模型剪枝(Model Pruning)—基於重要性的結構精簡

建立一個 AI 模型,其實就是在搭建一整套類神經網路系統,並訓練類神經元中彼此關聯的參數。然而,在這麼多參數中,總會有一些參數明明佔了一個位置,卻對整體模型沒有貢獻。既然如此,不如果斷將這些「冗餘」移除。

這就像種植作物的時候,總會雜草叢生,但這些雜草並不是我們想要的作物,這時候我們就會動手清理雜草。在語言模型中也會有這樣的雜草存在,而動手去清理這些不需要的連結參數或神經元的技術,就稱為 AI 模型的模型剪枝(Model Pruning)。

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模型剪枝的效果,大概能把100變成70這樣的程度,說多也不是太多。雖然這樣的縮減對於提升效率已具幫助,但若我們要的是一個更小幾個數量級的模型,僅靠剪枝仍不足以應對。最後還是需要從源頭著手,採取更治本的方法:一開始就打造一個很小的模型,並讓它去學習大模型的知識。這項技術被稱為「知識蒸餾」,是目前 AI 模型壓縮領域中最具潛力的方法之一。

知識蒸餾(Knowledge Distillation)—讓小模型學習大師的「精髓」

想像一下,一位經驗豐富、見多識廣的老師傅,就是那個龐大而強悍的 AI 模型。現在,他要培養一位年輕學徒—小型 AI 模型。與其只是告訴小型模型正確答案,老師傅 (大模型) 會更直接傳授他做判斷時的「思考過程」跟「眉角」,例如「為什麼我會這樣想?」、「其他選項的可能性有多少?」。這樣一來,小小的學徒模型,用它有限的「腦容量」,也能學到老師傅的「智慧精髓」,表現就能大幅提升!這是一種很高級的訓練技巧,跟遷移學習有關。

舉個例子,當大型語言模型在收到「晚餐:鳳梨」這組輸入時,它下一個會接的詞語跟機率分別為「炒飯:50%,蝦球:30%,披薩:15%,汁:5%」。在知識蒸餾的過程中,它可以把這套機率表一起教給小語言模型,讓小語言模型不必透過自己訓練,也能輕鬆得到這個推理過程。如今,許多高效的小型語言模型正是透過這項技術訓練而成,讓我們得以在資源有限的邊緣設備上,也能部署愈來愈強大的小模型 AI。

但是!即使模型經過了這些科學方法的優化,變得比較「苗條」了,要真正在邊緣環境中處理如潮水般湧現的資料,並且高速、即時、穩定地運作,仍然需要一個夠強的「引擎」來驅動它們。也就是說,要把這些經過科學千錘百鍊、但依然需要大量計算的 AI 模型,真正放到邊緣的現場去發揮作用,就需要一個強大的「硬體平台」來承載。

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邊緣 AI 的強心臟:SKY-602E3 的三大關鍵

像研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,就是扮演「邊緣 AI 引擎」的關鍵角色!那麼,它到底厲害在哪?

一、核心算力
它最多可安裝 4 張雙寬度 GPU 顯示卡。為什麼 GPU 這麼重要?因為 GPU 的設計,天生就擅長做「平行計算」,這正好就是 AI 模型裡面那種海量數學運算最需要的!

你想想看,那麼多數據要同時處理,就像要請一大堆人同時算數學一樣,GPU 就是那個最有效率的工具人!而且,有多張 GPU,代表可以同時跑更多不同的 AI 任務,或者處理更大流量的數據。這是確保那些科學研究成果,在邊緣能真正「跑起來」、「跑得快」、而且「能同時做更多事」的物理基礎!

二、工程適應性——塔式設計。
邊緣環境通常不是那種恆溫恆濕的標準機房,有時是在工廠角落、辦公室一隅、或某個研究實驗室。這種塔式的機箱設計,體積相對緊湊,散熱空間也比較好(這對高功耗的 GPU 很重要!),部署起來比傳統機架式伺服器更有彈性。這就是把高性能計算,進行「工程化」,讓它能適應台灣多樣化的邊緣應用場景。

三、可靠性
SKY-602E3 用的是伺服器等級的主機板、ECC 糾錯記憶體、還有備援電源供應器等等。這些聽起來很硬的規格,背後代表的是嚴謹的工程可靠性設計。畢竟在邊緣現場,系統穩定壓倒一切!你總不希望 AI 分析跑到一半就掛掉吧?這些設計確保了部署在現場的 AI 系統,能夠長時間、穩定地運作,把實驗室裡的科學成果,可靠地轉化成實際的應用價值。

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研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。/ 圖片提供:研華科技

台灣製造 × 在地智慧:打造專屬的邊緣 AI 解決方案

研華科技攜手八維智能,能幫助企業或機構提供客製化的AI解決方案。他們的技術能力涵蓋了自然語言處理、電腦視覺、預測性大數據分析、全端軟體開發與部署,及AI軟硬體整合。

無論是大小型語言模型的微調、工業瑕疵檢測的模型訓練、大數據分析,還是其他 AI 相關的服務,都能交給研華與八維智能來協助完成。他們甚至提供 GPU 與伺服器的租借服務,讓企業在啟動 AI 專案前,大幅降低前期投入門檻,靈活又實用。

台灣有著獨特的產業結構,從精密製造、城市交通管理,到因應高齡化社會的智慧醫療與公共安全,都是邊緣 AI 的理想應用場域。更重要的是,這些情境中許多關鍵資訊都具有高度的「時效性」。像是產線上的一處異常、道路上的突發狀況、醫療設備的即刻警示,這些都需要分秒必爭的即時回應。

如果我們還需要將數據送上雲端分析、再等待回傳結果,往往已經錯失最佳反應時機。這也是為什麼邊緣 AI,不只是一項技術創新,更是一條把尖端 AI 科學落地、真正發揮產業生產力與社會價值的關鍵路徑。讓數據在生成的那一刻、在事件發生的現場,就能被有效的「理解」與「利用」,是將數據垃圾變成數據黃金的賢者之石!

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離岸風機建設又貴又麻煩,蓋的好處是什麼?又會對環境造成什麼影響?
PanSci_96
・2023/11/04 ・5785字 ・閱讀時間約 12 分鐘

北風和太陽,你賭誰贏?

台灣為了發展綠能卯足全力,風力與太陽能是最受關注的兩大巨頭。這幾年太陽能就像開了加速器,建置量扶搖直上,產生的討論與爭議當然也不少。但在風光併行的策略中,風機的關注度似乎就沒有那麼高。

最主要的原因,大概就是太陽能板近年大量設置,甚至出現在我們的周圍,因此產生更多對於環境影響的討論。

然而風機不比太陽能,單一支風機隨便就超過 20 層樓高,十分巨大。不僅建設成本較高,也需要蓋在遠離人群的地方。

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但是,為何風機一定要如此巨大,甚至跑到外海去蓋呢?那麼巨大的風機,對環境生態會造成多少衝擊?

到海上去蓋風機有什麼好處呢?

蓋在海上,遠離陸地的風車我們稱為離岸風機。雖然風電的新聞版面不如光電,但其實一直有持續在進展。例如今年 6 月,台中外海的渢妙風場,就才剛遞交行政契約簽署文件,該地的最大裝置容量預計有 1800MW。

但即便如此,我們還是能感受到風力發電的開發比光電吃力許多。其中原因是,要將風力發電廠從陸上搬到海上,要付出的代價可不小。根據經濟部的資料,如果用年發電量一百萬瓦來算,設置離岸風電的裝置成本約 1 億 5 千~1 億 7 千萬元,幾乎是陸域風電廠的三倍。此外,離岸風電開發流程也比陸域長,經過前期的選址調查與評估後,還要另外花 1~2 年安裝水下基礎,才能建置風力發電裝置。既然如此,在討論離岸風電之前,我們應該先問問,跑去海上找風電有什麼優勢呢?

最常聽到的理由是噪音的影響。風力發電運轉過程持續發出低頻噪音,對周圍環境帶來噪音污染,引起居民反彈。環保署原本規定,風機與最近建築物距離 250 公尺以下就必須做環評,不過由於近年來仍爭議不斷,今年初更修法將門檻提高到 500 公尺。

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圖/giphy

而且台灣的陸域風機已經發展了二十幾年,優良風場飽和後,接下來如何權衡容量擴張和環境影響成為一大課題。因此往海上發展便成為重要的選項。

不過除了沒地可用這個原因之外,從發展的角度來看,更吸引人的因素其實是海上更加豐沛的風電資源。之前我們在介紹「宇宙太陽能」那集的時候,有提到科學家考慮將太陽能板送到遠離地表的太空中,好避開夜晚與雲層的影響,能不分天氣接收直接日照。

建置離岸風電也是一樣的道理,遠離陸地的平坦海面可以讓氣流暢行無阻。相較之下,陸地上的建築物,植物,地形等等都會顯著地拖慢地表附近的風速。更進一步,越往上空,風速被地表建物影響的幅度就越小。因此風機一支比一支高大,原因除了受風面積增加之外,在於高處的風能也更加豐沛。

最重要的是,風能和風速的三次方成正比,也就是說,風速只要快兩倍,風力發電的功率就會直接翻八倍。因此風速幾乎可以說是頭號考量因子,而高風速的外海也成為了最佳的選擇。

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平常站在海邊,海風就已經常讓人站不穩了,但其實從平均風速資料可以看到,台灣海峽附近離海岸線十公里以外的海上風速更是快上許多。尤其台灣海峽北半部相較其他鄰近海域,蘊含的風能可說是相當驚人。這是因為台灣海峽位在中央山脈和中國的武夷山脈中間,兩座山脈形成天然管道,而且方向剛好與盛行的東北季風與西南季風方向一致,每當季風流過山脈中間時,就會加速通過形成強勁的風場,就像兩座高樓大廈中間總是吹著強風一樣。

平均風速圖。圖/global wind atlas
平均風力功率圖。圖/global wind atlas

說到這裡,台灣要發展離岸風電,可說是需求與資源兼備。從 2012 年 7 月,經濟部公告「風力發電離岸系統示範獎勵辦法」開始,台灣的離岸風電已經發展超過十年。不過,離岸風電近期進度有待追趕。根據 109 年經濟部能源轉型白皮書台灣風力發電推動方案,2025 年離岸風力發電累計設置容量的目標是 5.7 GW。但統計到今年五月,離岸風力發電裝置容量只有 1.15 GW,雖然預估到年底達 2 GW,但還是不夠快,這也讓經濟部原本預計 2025 年達成的再生能源佔比 20% 目標,延至 2026 年 10 月才可能達標。。在政府與企業積極向海借地來蓋風力發電廠時,遇到了什麼問題呢?

離岸風電對環境有影響嗎?

儘管我們剛剛提到,離岸風電對岸上居民影響較小,但是對於海上的居民就不是這麼一回事了。舉例來說,首當其衝的就是空中飛的鳥與蝙蝠。風力發電機組的葉片高速旋轉,時常讓空中的鳥類與蝙蝠閃避不及而撞擊死亡。一篇 2013 年的研究估計,北美洲的風電扇葉每年殺死的鳥隻數量約介於 14 萬到 32 萬之間,雖然這是針對北美陸域的調查,但由於台灣海峽也是許多鳥類跟蝙蝠的遷徙路線,豎立在台灣海峽的風力發電機必然會成為不少生物的絕命終結站。

面對這類的鳥擊事件,許多較新的風力發電機組開始引進新型態的防鳥設計。像是在機組周圍裝設音波偵測器、熱感應器,藉此來監控鳥類與蝙蝠活動,並依據監測結果停機降載。此外,還有一份 2020 年的研究將風電機組的其中一個扇葉塗黑,並發現該機組的鳥擊事件數量降低 70%。研究人員表示這是因為單一的黑色扇葉可以減少高速旋轉的動態模糊,讓鳥類看得更清楚。不過比起這些預防措施,最根本的做法是從謹慎的選址做起,讓風場遠離鳥類的聚居地,例如候鳥遷徙路徑上的濕地或是過境棲地,降低風機和鳥類接觸的機會。

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圖/giphy

當然,鳥擊的威脅是陸域和離岸風電都會有的難題。而離岸風電雖然遠離我們居住的陸地,不會對我們產生噪音危害。但建造和運轉期間所帶來的「水下噪音」,卻對當地,也就是海洋生態帶來不可忽略的影響,也因此成為離岸風場環評的一大關注重點。

在建造離岸風電機組時,需要先在海床上打樁作為固定的基礎,才能繼續往上建造風力發電機組。打樁的過程就等於將一根超大的釘子打入海床中,會產生極大的撞擊聲,雖然打樁的噪音是短期的,蓋好之後就不會再有了,但在運轉期間,離岸風場也會和陸上機組一樣發出低頻的嗡嗡聲。不論是打樁還是運轉的噪音,都會在海水中傳遞,影響到海中生物的生存。

由於聲音在水中傳遞速度快,損耗低,加上海水中光線不足,能見度較低。魚類跟海洋哺乳類等生物的聽覺自然演化得比視覺靈敏,讓他們有了非常廣闊的聽覺「領域」。因此從生態保育的觀點來看,海底噪音跟地上的噪音一樣,需要嚴密的監控和管制,否則會對海洋生物的感知與溝通能力帶來極大的影響。

環保署在 2022 年的二月將海事工程打樁噪音的規範訂為單一次打樁不能超過 190 分貝、打樁超過 160 分貝的次數不能超過總打樁次數的 5%。國內研究也建議打樁開始前 30 分鐘,必須確認沒有鯨豚在方圓 750 公尺內;並以緩啟動模式開始打樁,讓附近鯨豚可以及時迴避。畢竟,瀕臨絕種的中華白海豚就棲息在台灣西岸中段的沿海區域,和最有開發潛力的風場地區高度重疊,因此在設立風場時需要格外地謹慎。

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圖/海洋委員會海洋保育署

離岸風電可能帶來的環境負擔,需要在建造前以及運轉期間持續監控。但目前台灣發展離岸風電遇到的最大瓶頸,其實並不是環評與選址等環境問題,而是其他供應面的限制。

離岸風機的施工問題

前幾年在 COVID-19 疫情的籠罩下,各項工程與供應運輸時程難免延宕,國內離岸風電的建置進度大幅落後。此外,政府政策、國外廠商的商業決策、以及資金流動等等現實問題,都影響到台灣離岸風電的發展。

離岸風機的建設,不是選址選好了就萬事解決,這些巨型建築的架設也是一大挑戰。要知道,過去 3MW 的陸域風機,葉片的長度就可能超過 30 公尺。建設在外海,裝置容量超過 10MW 的離岸風機,葉片的長度會超過 100 公尺,整支風機的高度更可能來到 260 公尺,蓋一座風機就像是在蓋一座摩天大樓。

要在海面上搭建如此龐大的建物十分具有挑戰性,各個大型組件需要先在陸地上做好,運到港口,再由工程船隻載到海上進行組裝。

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而能攜帶並安裝這些部件的「安裝船」是台灣目前最欠缺的。而且不只台灣,近年來為了趕上對再生能源的需求,從歐盟到中國等國家的離岸工程開發案不斷成長,相關船隻的需求和價格也水漲船高。這使得台灣開發商想要租到合適的工程船變的越來越困難,已經做好的組件只能放在港口等待安裝。

面對這樣的困境,國內造船產業也有所回應。在今年六月,台灣國際造船宣布,亞洲最大的海事工作船「環海翡翠輪」已經完成交船。全長 216.5 公尺、寬 49 公尺,甲板面積有相當於 1.3 座足球場的超大面積,足以提供進行離岸風電水下基礎及大型風機的運輸與安裝作業。目前環海翡翠輪已經行程滿檔,工程已排程至 2025 年。

結語

雖然目前進度落後,但根據政策的規劃,台灣還是會持續興建離岸風場,往能源轉型的目標前進。

但除了劃更多區域、建造更大型的風機,風力發電還有別的玩法嗎?除了常見的水平軸三葉式風車之外,我們還有沒有其他的選擇?在拚發電量以外,有沒有對生態影響更低的風力發電方式?如果你也對其他型態的風力發電有所好奇,就請使出超級感謝,或加入會員來敲碗吧!如果你看不過癮,也可以看我們與 taiwan keywords 合作的這一集,看我如何挑戰爬上 23 層樓高的風機。

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最後也想問問大家,關於風力發電,你還有哪些問題呢?

  1. 風力發電的工作船有哪幾種?應用了哪些科技?
  2. 那麼大台的風力發電機水下基礎是怎麼蓋的?製程跟材料環保嗎?
  3. AI 能夠讓風力發電更穩定嗎?
  4. 更多想法,留言告訴我們吧

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產業新「風」向:臺灣的離岸風電願景——專訪達德能源王雲怡董事長
科技大觀園_96
・2022/01/14 ・3921字 ・閱讀時間約 8 分鐘

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達德能源董事長王雲怡,以其投入綠能產業 20 年的豐富經驗,為我們解析新能源的產業特性及發展趨勢。圖/呂元弘 攝

據國際風力發電顧問公司 4C Offshore 的評比,全球排名前 50 名的優良風場,就有 17 處在臺灣,皆位於臺灣西部沿岸,集中於桃竹苗至臺中外海一帶。換言之,臺灣具備了發展離岸風電的絕佳地理條件。

因此,在臺灣西部濱海及澎湖地區,不管是陸域或海上,都可看到偌大而醒目的白色「巨型風車」矗立著,已經成為我們相當熟悉的風景;這數百座的風力發電機持續運轉,見證了臺灣從傳統能源往再生能源轉型的歷程,也推動著臺灣綠色能源的蓬勃發展。

談到綠能風電,德商 wpd 達德能源(2016 年併購英華威)是在台積極推展綠能的關鍵推手之一,2006 年在苗栗建置首座風力發電設施後,從此開啟國內風力發電的風潮。我們特別專訪達德能源董事長王雲怡,以其投入綠能產業 20 年的豐富經驗,為我們解析新能源的產業特性及發展趨勢,以及臺灣在綠色能源的產業契機,另外也針對有意投入綠能產業的年輕學子提出建議。

經濟部能源局公告,臺灣西部沿岸有 36 處離岸風電潛力場址。圖/風力發電單一服務窗口

離岸風電的優勢:風場興建非常快速

「風力發電的原理很簡單,小時候大家一定都玩過風車,」王雲怡解釋說,利用葉片的轉動來驅動發動機,能量會轉換成機械能,再透過齒輪調速器將齒輪的速度提升,進而帶動發電機,經過升壓變壓器將電壓提升後,即可將電流併入台電電網供應電力。

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至於陸域風電及離岸風電的差別,就在於前者的風機安裝在陸地上,後者則安裝在海上,會打樁到海底約 45~65 公尺深。由於臺灣陸域可供開發之優良風場已漸趨飽和,海上風場條件更佳,仍有不少離岸風電潛能可供開發,因此成為近來政府推動再生能源最重要之項目之一。

王雲怡表示,跟傳統電廠不同,風場的興建非常快速,把基樁打好後,將連接風機的柱子綁鋼筋、灌上水泥,然後把塔筒、機艙、葉片逐一放上去組裝起來即可,一隻風機的施工期間大約只要 4 至 5 週。

圖/第二期能源國家型科技計畫

風電維運的挑戰——發電機組得「抗震抗颱」

雖然基本原理很簡單,但風電相關設備必須面臨風吹、日曬、雨淋,甚至國外還會下雪,必須設計出足以對抗大自然環境的規格,尤其臺灣每年都有不少颱風及地震,有些民眾會好奇,是否會對風機造成損害?

王雲怡說,「臺灣有非常嚴謹的地震建築規範,只要做好地質土壤分析再進行設計,耐震都沒有問題;至於颱風威脅,風機只要遇到中颱等級(風速約每秒 25 公尺)就會停機,最大則可承受每秒 70 公尺的風速,目前為止臺灣還沒出現過這麼強烈的颱風。」她強調:「我們從 2006 年興建的第一座風場至今,經歷過很多颱風及地震,到現在都屹立不搖,顯見耐震及耐颱的技術完全沒有問題。」

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臺灣推動離岸風電比較大的挑戰在於,風場興建時對氣候及海象的要求很高,而臺灣海峽一帶的東北季風很強,考慮到風速、波浪、海流等條件,可以進行海上作業的天氣窗口(weather window)時間沒那麼長,只能在 3 至 10 月進行安裝;而陸域風電的土木工程比較不受影響,但進行吊裝作業時同樣需要考慮風速問題,通常也會避開東北季風盛行的冬季。

離岸風機會遭遇的外力載重,包括風、波浪、海流、地震、颱風等等。

政策與觀念水到渠成!綠電接受度大增

投入新能源產業達 20 年,王雲怡深刻感受到各界對再生能源的認知與態度的巨大轉變。過去臺灣只有傳統的火力發電、核電這類集中式大型電廠,主管機關較缺乏再生能源知識,當時她跟主管機關報告時,告知風力發電一度電的成本只要 2.5 元,長官非常驚訝,因為他們還停留在一度 5 元的認知。

「臺灣 98% 都是採用進口燃料,吃掉我們非常多的國內生產毛額(Gross Domestic Product;GDP),長年維持低電價都是靠政策補貼,嚴重扭曲電價結構,因此臺灣各部門的能源效率指數也居世界末段班,排名最浪費能源的第十七名。」王雲怡指出臺灣傳統能源使用模式的缺點。

所幸透過各界對政策及觀念的大力推動,達德能源等開發商也積極提供歐洲及世界的發展經驗,獲得政府參考採納、並具體落實為再生能源政策,改變了臺灣能源市場及結構。2017 年 1 月《電業法》修正通過後,開啟綠電交易自由化的新紀元,從發電、售電到用戶這條路終於打通,打破國營電力事業壟斷的局面。

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另一個關鍵政策是,臺灣引進德國推廣再生能源的 Feed-In Tariff(FIT)制度——對綠電保證整批躉購,有效鼓勵開發商投入建置風場,投資者也樂於參與其中。相較於傳統由政府補助企業購買設備、但無法保證設備被完善維護,2000 年開始德國首創的躉購制度讓開發商自行投資,由政府以躉購費率保證收購綠電 20 年,相關制度展現絕佳的成效,已獲得世界超過 70 個國家採用。

政策目標明確,風電國家隊指日可待

2016 年政府確立能源轉型的主軸,明確訂出 2025 年再生能源佔發電比例提升到 20%,為再生能源注入一劑強心針。王雲怡強調:「我們擁有發展太陽能、風電、地熱、海洋能的優異條件;以風力發電為例,臺灣西部的風力品質很好,而這一帶剛好是臺灣人口密度高的地區,這是老天賜予我們的禮物!」

「但開發商看的不是風能品質,而是政策支持度!」王雲怡坦言,只要政策目標明確,並提供適當的誘因與機制來創造市場,不僅國內外的開發商會積極投資,企業也會主動採用再生能源,創造正向循環;尤其現在許多國家或國際大廠都要求出口要取得「再生能源憑證」,企業都搶著購買,臺灣的再生能源前景值得期待。

令她振奮的是,現在各單位都注意到綠能,科技業、金融業、投資業也積極佈局,無論從市場經濟或社會責任的角度來說,各界對綠色能源的接受度愈來愈高。

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值得一提的是,綠能不僅扮演守護環境、潔淨能源的角色,也是推動產業創新的火車頭之一。經濟部為了推動風電設備國產化,明確規範開發商應採用 50% 以上的國產化設備,未來更希望能夠組成國家隊,一起爭取海外市場的龐大商機。

2016 年政府確立能源轉型的主軸,明確訂出 2025 年再生能源佔發電比例提升到 20%,為再生能源注入一劑強心針。圖/達能能源提供

臺灣風電 20 年,最難的不是工程——是溝通

王雲怡投入臺灣風電產業 20 餘年,一路走來最感到困難之處,並非海外技術轉移或施工上的難題,而在於如何說服政府單位及民眾,接受新興的再生能源觀念。王雲怡舉例:「當初在蓋示範風場前,得先舉辦公聽會,讓當地民眾理解風場與民眾的利害關係,例如可能產生的噪音、風場造成當地景觀驟變,甚至是土地使用等問題。」

但「溝通」兩字寫起容易做起來難!由於達德能源無法取得里民個資,光是要委請里長組織大部分里民到場就相當耗時耗力,遇到里民參加意願低迷時,還得租用選舉用的廣播小貨車,在當地廣為宣傳,懇請鄉親來參與公聽會。

王雲怡表示,溝通工作一度讓她疲於奔命,但所幸投入大量時間心力溝通後,風場建設如今已步上正軌,總算是甘之如飴;她表示,投入風電產業 20 年,最讓她感到成就感的除了《電業法》修正,為風電在臺扎根打下基礎外,就是讓大部分的民眾認識何為「風電」,成為臺灣人能所接受的再生能源選項。

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想卡位綠能產業?語言能力很關鍵

「石化燃料已是末路,綠能則是未來趨勢,」王雲怡認為綠色能源還有很多進步空間,未來一定會愈來愈便宜,而且還有地熱、海洋能源等新技術不斷發展,不僅有很好的前景,而且可以獲得社會認同及價值,是年輕人可以貢獻一輩子的產業。

至於投入綠能產業應具備何種特質與技能?王雲怡強調:「新能源是全新產業,一開始一定會遇到很多困難,必須要有一定的受挫能力及抗壓性,另外要有足夠的創造力;在專業領域方面,只要具備土木、機械、造船或理工背景,其他專業都可透過在職訓練培養,最重要的是要跟全世界人才溝通,必須具備較佳的英文能力。」

隨著地球永續的議題受到大家重視,現在對新能源有興趣的年輕學子愈來愈多。王雲怡認為,開發商清一色是外商,會引進最先進的標準與要求,提供友善的工作環境與紮實的訓練,雖然有時在海上工作比較辛苦,但相信可以帶來很高的成就感與自我肯定,是很符合時代潮流的職涯選擇。

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