當AI算力需求提升，用電成本、綠電取得與供電穩定，正成為企業經營新風險。蘇義傑攝
AI算力競賽升溫，用電成本、綠電取得與供電穩定，正成為企業經營新風險。當儲能可參與交易、工廠設備能即時調度，電力也從固定支出轉為可管理資產。從表後儲能、綠電媒合到AI節能與跨國交易，台灣能源市場正迎來新變革。
台灣能源數位轉型產學技術聯盟（TAEDT）、社團法人虛擬電廠產業聯盟（VPPIA）攜手「ESG遠見共好圈」於7月31日舉辦「2026能源高峰會」，以「高油價時代下，打造你的能源韌性」為題，吸引逾300名產官學研代表，聚焦能源轉型2.0、電網韌性、虛擬電廠與AI能源管理。
隨著AI應用擴大、再生能源占比提高，加上極端氣候加劇供電波動，台灣電網韌性正面臨新考驗，TAEDT聯盟計畫主持人暨VPPIA理事長許志義在「2026能源高峰會」首場座談指出，基於資料留在本地的「AI主權」趨勢，未來AI推論將大量落在使用端，企業除了面對用電成長，也須處理電力波動與備援問題，過去由電廠單向供電的模式已難以因應。
「虛擬電廠、微電網、儲能與電力市場改革，將成為提升能源韌性的關鍵。」許志義形容，分散式能源如同「各自吹奏的樂器」各吹各的調，必須透過市場機制整合與調度，才能從零散資源變成共同協奏的優美「交響樂」。
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林美伶：AI用電升溫，表後儲能六年回本
東電綠能董事長林美伶指出，AI耗電不只來自大型算力中心，當AI工具進入辦公、製造與管理流程，用電需求也會擴散至各類企業，「不能只看AI訓練，還要看每一個使用者手上的工具。」面對電價上漲、電壓不穩與用電增加，企業須提前強化自主供電能力。
東電綠能從電纜製造、案場施工，延伸至儲能系統整合與代操，提供評估、設計、建置及營運的一站式服務，林美伶表示：「企業導入表後儲能後，可利用尖離峰價差降低電費、避免超約，並參與即時備轉市場，投資約六年可回收。」
因應電力與AI人才短缺，東電綠能也要求技術人員取得電力交易員、iPAS進階能源規劃管理師及AI應用規劃師等證照，她強調：「企業需要的不只是儲能設備，更是在地技術、長期維運與可調度能力。」
目前東電綠能參與的南投40MW／158MWh儲能案，則引進澳洲成熟的三方電廠使用協議（tolling）模式，由資產方出資、東電綠能負責維運，台汽電等交易方將儲能充放的每一度電視為商品，用於履行儲能義務或參與市場，預計2027年6月商轉。
簡銘賢：15分鐘綠電交易上路，餘電不再浪費
「台灣綠電市場同時存在企業買不到與假日、離峰賣不掉的矛盾。」大自然能源電業董事長簡銘賢指出，由於電力市場僅部分開放，工廠停工時產生的餘電多半只能躉售給台電，企業無法取得相應憑證，也缺乏二次交易管道。
他建議，企業應整合自建綠電、外購綠電與儲能，而非只依賴單一採購合約。大型用電戶可利用屋頂或土地自建約10%至20%的綠電，其餘缺口再由售電業媒合不同電源與供電時段，「售電業必須從企業設定目標時就介入，從找電、開發、轉供到表後儲能一起規劃。」
大自然能源目前管理約300座電站，年供應綠電超過一億度。簡銘賢表示，未來若15分鐘交易、分時綠電及表前、表後儲能制度更成熟，企業便可依生產時段配置電力，降低餘電浪費。
謝宗震：AI數據決定調度力，最高省三成能耗
詠鋐智能創辦人謝宗震指出，AI導入製造現場後，可依原料條件與設備狀態動態調整製程參數。以中碳木材烘乾製程為例，傳統方式多採固定高溫、長時間加熱，但不同批次含水率不一；導入演算法後，系統可依天氣與原料品質調整鍋爐參數，降低17%至30%能耗。相同技術應用於半導體廠冰水主機，也可節能約7%。
他表示，AI價值不只在節電，也能透過IoT蒐集電流、電壓、溫度及震動等資料，提早辨識設備衰退，並讓鍋爐、冰水主機等高耗能設備聯動控制。在不影響產能與品質下，工廠可適度降載或延後運轉，釋放電力調度空間，進一步納入微電網或虛擬電廠。
「硬體決定能源資產能不能上線，但數據與AI，決定它能不能長期安全、可靠地被調度。」謝宗震說。
周仕昌：儲能商品化，電力交易走向即時決策
泓德能源總經理周仕昌表示，泓德以開發、資產平台、售電與資通訊解決方案、在地設備品牌及跨國交易平台，形成「五層商業模式」，隨再生能源與AI資料中心擴張，穩定可用的容量將更稀缺，容量市場也可能成為重要收益來源。
目前泓德已布局日本、澳洲，並整合天氣、輸配電條件、供需與價格資料建立大模型，再由「自動交易員」判斷充放電時機及參與市場。周仕昌說，未來電力市場將涵蓋容量、現貨、調頻、憑證與期貨，「透過大模型、自動交易員與優化商，電力交易會愈來愈像一個即時決策市場。」
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東電綠能董事長林美伶指出，企業導入表後儲能不僅能利用尖離峰價差降低電費、避免超約罰款，還能參與台電的即時備轉市場獲得額外收益。透過這些一站式的系統整合與代操營運，投資成本大約六年即可回收，成功將用電支出轉化為可管理的能源資產。
詠鋐智能創辦人謝宗震表示，AI 可以依據天氣、原料條件即時動態調整製程參數（如鍋爐或冰水主機），最高可降低 17% 至 30% 的能耗。更重要的是，AI 數據能提早辨識設備衰退，讓高耗能設備聯動控制，在不影響產能的情況下釋放電力調度空間，進而納入微電網或虛擬電廠運作。
大自然能源電業董事長簡銘賢分析，過去企業在假日或停工時的餘電只能躉售給台電，造成浪費。未來隨著 15 分鐘交易、分時綠電及表前、表後儲能制度成熟，售電業能更精準媒合不同電源與供電時段。企業可依據生產時段靈活配置電力，大幅降低綠電浪費，實現綠電價值的最大化。