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中國時報【王玉樹╱台北報導】

政府推動「千架海陸風力機」

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計畫,未來再生能源裝置容量占比須達到全國3成。但風力發電並不穩定,可能衝擊電網導致大跳電。台電近日成功利用

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類神經網路系統模型,研發出「短期風力發電預測系統」,可預測6小時、24小時後風力發電機出力大小,準確率高達9成。

台電指出,預測系統讓電力調度單位可提前因應,避開風險,今年起將把本島台電的風力發電機都納入預測。

從北到南台電陸上風力發電機現有169支,總裝置容量為64.2萬瓩,但風力發電容

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量因數卻只有4成(每年發電時間比例)。台電綜合研究室機械研究專員周儷芬指出,「東北季風特性,就是有時風很大,有時風突然變小。」這種有時電很大、有時突然沒電的情況,很容易造成電網系統不穩定。

台電電力調度處長籃宏偉舉例,像過去美國德州調度中心,就曾因風場的風力突然消失,電

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力大量被抽掉,系統跳機,在傍晚爆發大停電事件,整個市區街道大塞車一片癱瘓,所以預測系統對電網安全性非常重要。

周儷芬說,過去某些機構雖也有風力發電預測結果,但多採用歷史資料進行,準確率差。綜研所開發的「短期風力發電預測系統」,應用近年最流行的模糊類神經網路,它是一套數學模型,有很強大的學習能力。系統會接收「風場即時運轉」與「氣象預報」兩種大數據資料,經多層網路串連機制運算

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,每隔15分鐘或1小時,就發出一筆6、48小時後的風力發電容量預測數據。

「這些預測數據傳到電力調度處,他們就可以提前6小時或2天前排定機組調度作業。」周儷芬強調,如此不僅降低跳電風險,也可減少因臨時調度較貴機組發電次數,省下燃料錢。之前在澎湖四湖的風場實驗,4小時和24小時前預測平均誤差分別為8%、14%,低於某些國家對於風電併網10%、20%要求。

台電今年將把短期風力預測系統範圍,從離島擴大到本島所有風力發電機,最後則是把民間風力機也納入預測。後續系統也會導入風向、轉子速度與氣溫參數,讓類神經網路學習樣本增加,將精準度不斷往上提升。



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