台電AI預測光電風電 48小時滾動調度

（綜合中央社、聯合報等2家媒體報導）

台電因應再生能源「看天吃飯」的發電特性，導入AI模型與氣象預測，強化太陽光電與風力發電的發電預測，以48小時滾動調度維持電網穩定。

台電綜合研究所表示，太陽光電預測模型已更新為「區域性預測」架構，改以區處或縣市為邊界進行分區預測，再聚合成全台總預測量；風電預測則導入新一代深度學習架構，改善民營案場觀測資料不完整的問題，提升容錯率與精準度。

台電目前在光電及風電各採用2套預測資料來源，分別來自台電綜研所及一家民間預測公司，依歷史預測誤差實績調整權重，產出系集預測發電量。天氣預報數據主要來自中央氣象署的數值氣象預報，台電接收後依案場地理座標進行解析與特徵萃取，再整併氣象預報與實際觀測數據。

調度方面，台電針對光電與風電應用48小時預測資訊進行系統供需分析及機組排程。當日即時調度則參考小時前、10分鐘等短尺度預測進行滾動修正，並即時參考氣象署雷達回波、定量降雨分析。遇午後雷陣雨時，火力機組、民營電廠提早升載或併聯，並運用電力交易平台備轉資源，因應光電不如預期。

台電表示，AI導入後再生能源發電預測誤差逐步降低，減少機組頻繁起停與負載變動，降低設備損耗，提升機組運轉可靠度。未來規劃增加預測點位、變數或訓練資料集，並評估從機器學習升級為深度學習架構。

（各來源報導內容高度一致，無獨家資訊）