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2021年5月13日 · 興達電廠因事故全廠停機 台電開始執行緊急分區輪流供電 興達發電廠是位於高雄市永安區與茄萣區交界處的火力發電機組，目前採燃煤與天然氣作為發電燃料，總裝置容量為4325.95MW。 圖片來源
- 集團內部資源合作
- 能源的 AIOT 需要大量基礎建設
- AIOT 在能源的應用
- Ai 的前後端
- 人才與未來
「老闆很支持。」賴宏仁博士分享，在台達對 AIoT、能源方案整體都有推行共識，比如每次在歐洲談到一個光能充電儲存需求，他在台灣半夜時間接到電話，隔天中午前就能組成跨組織團隊，決定規模並分發給各部門，接著 2 天後就開始進行計畫，速度非常敏捷，不同事業群間為專案整合合作相當頻繁。 負責整合的單位要替產品兜出垂直的解決方案，賴宏仁舉例由能源基礎建設單位為樓宇自動化方案提供儲能系統、太陽能板等能源基礎建設以及其控制管理，而樓宇自動化單位調控建築物中的燈具空調等設備，而統對系統的整合則透過 API 丟過來給賴博士的團隊，經由虛擬匣門在不同裝置通訊協定轉換，來達到互連互通的目的。 接著賴博士團隊會提供一些介面把裝置端的資料串接到後台，建立好基礎，才會有 AIoT 的應用。 需求方面，有一些政府和企業單...
賴宏仁分享， AIoT 要有一些前期基礎建設才能蒐集資料來運算，比如智慧電表就是終端的機械表換成數位表，過去兩個月抄表一次，現在可以每 15 分鐘發送一次訊號更新，能更精準監控用電需求供電力公司規劃。當然裝置要傳送訊號，通訊跟軟體工作佔很大比例，這就是賴宏仁博士與團隊負責把這塊接起來。 他也分享，台達從硬體、軟體到測試都有能力，可以提供像金門電廠的硬體控制、軟體後台鬥能源管理平台一站式總方案。尤其能源應用投入早所以場域熟悉度高，不管終端使用者或系統都可以直接省下一些初期建置的工作。
相較於一般人關注 AIoT 帶來吸睛的效果、飛躍式的運算分析，賴宏仁認為這些技術其實也常在不起眼處發揮作用。比如設備建置要求 8-10 年維運期，或太陽能電站逆變器可能要求到 20 的維護，透過 AIoT 可以遠端監控運作情況，台達研究院 AI 團隊可以分析是否有些元件提早損壞、老化影響發電穩定度或導致效率下降，可以及早進行預防維護保養。 另外在用電方面，隨著綠能比例提升，發電較不穩定，匯入市內電網會影響穩定度。賴博士以太陽能發電解釋，電池此時就扮演緩衝角色，配合演算法在非常短時間內推論太陽能驟升或驟降，並且進行調控。這種應用精度不需要太高，但可以快速協助控制，達到放電控制平滑化的效果。
賴宏仁也透漏，台達花了 1-2 年時間建構了平台，可以監控裝置狀態，並且把冷資料存起來日後搜尋、熱資料投入分析演算，要把不同產品在不同領域的數據，轉變成可供分析的資料。所以產品的格式料要統一定義，才可以丟進 AI 模型或者服務。這是 AIoT 前端和後端團隊長期合作的項目，另外每年有 2-3 個專案會丟出題目，客製修改既有的技術變成可以販售的方案。 另外，台達與微軟有合作，會導入一些微 AI 服務。賴宏仁分享，微軟 AI 場域經驗豐富，該用什麼模型來得到什麼樣的結果，都能帶來超乎想像的效果。而在微軟合作方面還有數位雙生應用，比如儲能系統的控制器是在場域現場，控制決策都是在控制器上進行，要到場育去測試才會知道效果。但數位雙生可以建置虛擬的裝置分身，就能先知道修改的部分是否可以應用到現場，可以加...
對於 AIoT 產業的資源以及在台灣的發展願景，賴宏仁博士觀察，現在 AI 相當熱門，從學校如台大、清大、交大，到像台達這樣的企業都有設置實驗室，彼此間的合作也培植學生解決問題的能力，對於接下來人才供應相當看好。他也回憶當初唸書時類神經網路乏人問津，機器學習所需的訓練數據非常難拿到，現在這們技術熱門起來，各式各樣的資料庫可以拿去訓練或驗證，不管在環境或知識水準上都有提升。 賴博士認為 AI 可以解決一次單一服務問題，比如能源充電排程最佳化，之後可能在網更廣泛的方式去發展，而 AIoT 可能就是剛開始的進行式，因應未來自駕車環境感知等更複雜的動作，讓 AI 能有不同的想像。 應用領域方面，他認為 IoT 可以泛用在許多領域，不過會以產值或比較快回收成本的領域先發展，跟社會需求直接連結。比如現在...
2024年1月4日 · 台達電動車充電解決方案除社區外，也可以應用於商辦、廠辦、車廠以及各大公共場所，對於商辦與廠辦空間，系統能智能調配充電，滿足員工及訪客的充電需求，同時針對工商用車輛提供直流充電樁，迅速補充所需電力，有效避免因充電影響車輛運用 ...
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