人工智慧在虛擬電廠創建與優化的應用

陳中舜^* 吳威^**

(中華經濟研究院副研究員^* 輔佐研究員^**)

壹、 前言

　　傳統電力系統主要依賴少數集中式電廠進行發電調度與系統控制，而虛擬電廠（Virtual Power Plant,VPP）則需同時整合數量龐大、分散且運轉特性各異的分散式能源（Distributed Energy Resources,DERs），包括太陽光電、家用儲能系統及電動車等。由於上述電力資源具有高度分散性、間歇性與不確定性，使VPP需處理大量即時運轉資料，並進行複雜的資源協調與調度決策，因此利用人工智慧(AI)技術，可使VPP實現智慧化管理與規模化的運作。

　　AI透過大量資料分析、模式辨識及最佳化演算法，能協助預測分散式能源的發電與用電行為，並依即時系統狀態，進行資源調度使運轉達到最佳化，有效整合DERs為可受調度的資源。

貳、 AI協助分散式能源智慧控制與電網調度優化¹

　　VPP所有的DERs因具有分散、間歇及雙向電力流動等特性，可能造成電力逆送、配電饋線過載及電壓波動，因此如何即時掌握大量DERs的運作狀態並進行協同控制，即成為發展VPP的重要關鍵。

　　DERs雖增加電網管理的複雜度，但也具備高度的調度價值。主要是資源分布於用戶端，既可降低輸配電損失，又能透過儲能、可調度負載及電動車等設備，協助電網執行削峰填谷、平衡電壓波動及緩解電網壅塞等問題。當VPP的DERs被妥善管理後，還可參與需量反應、頻率與電壓調節等電力輔助市場獲取利潤。

　　AI與機器學習（Machine Learning, ML）可為VPP提供即時的控制能力，例如將電網即時量測資料輸入具學習能力的ML模型，系統便可掌握DERs運作特性與電網狀態，並自動產生相應的操作指令，其控制架構可依設備反應速度，分成兩道防線（如圖1）。第一道防線主要處理約0.5秒內的快速變化，例如即時供需平衡與電壓調節。藉由ML模型學習DERs操作與電壓變化之間的關係，將原本非線性的運算邏輯轉換為線性化處理，快速解決問題。第二道防線為處理超過2秒的變化。主要係透過強化學習方式，讓AI依即時電網狀態，自動學習最佳的設備調整策略，例如調整儲能或DERs的運轉，以降低電壓波動。此外，AI模型可先在模擬環境中反覆訓練，無需直接於實際電網進行測試，可降低導入風險。

圖1 即時DERs框架

(資料來源：Oxford Energy Forum(P.38).筆者改繪)

　　當上述控制能力應用至大量DERs後，AI就能使不同地點、不同類型的能源設備能，依系統需求同步調整，且能根據即時電網狀態與設備特性動態決定資源配置，使VPP從「資源整合」變成能預測與自主調度的智慧能源系統。

　　由於AI控制架構高度依賴即時資料與通訊系統，因此也會帶來新的資安與管理挑戰。大量感測器、通訊設備及運算基礎設施需要投入成本，ML模型本身亦可能具有「黑箱」特性，使操作人員難以理解其決策邏輯。加上模型訓練與運算所需的算力及能源消耗，也需要納入整體效益評估。因此實際導入AI時，應同時建立操作人員監督機制，並完成通訊協議、介面及智慧變流器等設備標準的互通性。

　　制度設計同樣是VPP擴大應用的關鍵。透過適當市場誘因，可提高DERs參與系統服務的意願。例如美國聯邦能源管理委員會（Federal Energy Regulatory Commission, FERC）第2222號命令允許DERs聚合資源參與批發市場；英國則透過智慧電價方案引導用戶調整能源使用行為。因此分散式能源若能整合AI控制、DER聚合及市場交易機制，即可變成虛擬電廠，提升再生能源整合效率及電力系統的彈性。

參、 AI推動虛擬電廠建構與能源市場參與²

　　在具備AI控制能力後，接下來的關鍵在於如何將大量DERs整合為具備參與市場能力的VPP。透過內鍵AI的VPP平台，可將不同場域的太陽光電、儲能、電動車及可調度負載進行聚合與協調。

　　AI 的VPP平台通常採雲端架構，透過智慧閘道器連結各類能源設備，並以「軟體即服務」（Software as a Service, SaaS）模式提供管理與交易功能（如圖2）。平台透過應用程式介面（Application Programming Interface, API）整合設備資料、電網資訊及市場訊號，使VPP營運商能即時掌握資源狀態，並參與批發或零售能源市場，降低個別用戶直接參與市場交易的複雜度。

圖2 以SaaS為架構的VPP優化平台

(資料來源：Oxford Energy Forum(P.41). 筆者改繪。)

　　在VPP運作過程中，AI與ML主要負責資料分析、預測與決策最佳化。透過如孤立森林（Isolation Forest）等偵測異常的模型，平台可從大量的即時資料，辨識設備異常或用電行為變化，提高系統監控與風險預警能力。AI也能持續分析各類DERs的運轉狀態，協助VPP營運商依據設備條件、電網需求及市場價格進行資源調度。此外，結合歷史用電資料、即時負載資訊及氣象預測，AI更能建立能源需求模型，協助預測未來供需變化，並支援市場報價與交易策略的制定。當VPP具備上述分析與調度能力後，可將不同用戶端資源組合為類似傳統發電單位的市場參與者。其透過演算法評估可用容量、運轉成本等，可建立「含風險因子的供應函數（Risk-Based Supply Functions）」，以更符合市場需求的方式參與批發電力市場（如圖3）。

圖3 建立利於參與市場的 VPP 需求資源組合

(資料來源：Oxford Energy Forum(P.41). 筆者改繪)

　　未來若結合生成式AI與多代理系統（Multi-Agent Systems, MAS），VPP將可提升自動化程度，協助營運商執行模型管理、資料分析及多方能源資源協調，強化複雜能源環境下的決策能力。惟大規模推廣AI VPP仍需克服制度與技術限制。在法規方面，目前部分市場仍缺乏明確的VPP參與規範、併網標準及資料治理機制，使聚合資源的市場價值難以充分展現。經濟層面則面臨平台建置、通訊設備及能源管理系統等前期投資成本高，且市場收益仍存在不確定性，影響業者投入意願。技術層面則需持續改善大量資料的即時處理能力、設備互通性、AI模型可信度及網路安全防護，以確保VPP穩定運作。

　　透過AI協助整合住宅、商業建築及企業端的分散式資源，VPP可提高再生能源利用效率、降低尖峰負載壓力，並提供電力市場新的彈性調節能力。未來若能同步完善市場制度與技術標準，AI控制的 VPP將成為推動能源系統分散化與智慧化的重要發展方向。

肆、 結論

　　未來能源系統的競爭優勢，不僅是能源設備的規模，更重要的是具備有效整合與運用分散資源的能力。隨著能源轉型與再生能源的增加，過去電力價值主要來自大型發電設備的供應能力，未來則轉變為大量小型資源透過數位平台整合創造價值。故AI將使VPP成為連結供給端、需求端與市場機制的重要媒介，使能源「消費者」轉變為能源系統運作的「參與者」。

　　VPP的推動也需要完善的能源市場規則、商業模式及使用者參與機制，因此如何建立開放且具韌性的能源市場環境，讓不同規模的能源皆能公平參與並創造價值，將是日後新型電力系統發展的重要基礎。未來透過技術創新、制度完善與跨領域合作，VPP可望成為連結數位科技與能源轉型的重要平台，協助電力系統更有效因應再生能源快速成長與能源需求變化，提升整體運作與發展能力。

伍、 參考文獻

1.OXFORD ENERGY FORUM (2025). Learning for control of distributed energy resources: enabling smarter grid management.

2.OXFORD ENERGY FORUM (2025). The role of artificial intelligence in the aggregation of distributed energy resources for virtual power plant creation behind the meter and participation in energy markets.