2025 年 7 月，丹娜絲颱風來襲，全臺累計近百萬戶停電，台電人員連夜搶修，只為儘早恢復供電。然而颱風、地震等天災幾乎每年重演，除了強化防災措施，我們更該問：隨著電力需求日益高升，是否有辦法「儲存電」來因應突發狀況、提高韌性？這個問題，正是國立臺灣科技大學電機工程系林長華教授團隊致力解答的目標。他們的研究核心，是為臺灣打造社區專屬的儲能系統 — 一個能在緊急時刻自給自足，平時又能幫大家省電費的『社區共享行動電源』。

長期以來，臺灣因應人口密集、用電需求快速成長，電力建設多半朝向「集中化」與「大型化」發展。為提升供電效率與穩定性，過去電廠與電網主要集中設於特定地區，並透過三條345kV的超高壓主幹線，串聯龍潭、中寮、龍崎三大變電所，形成一條橫跨南北、統一調度的供電網絡。

　　這樣的設計雖然提升了整體輸電效率，卻也讓電網過度仰賴單一幹線，一旦其中某一節點發生故障，便可能引發大範圍的停電事故，顯示目前供電系統在彈性與韌性上的不足。

為了提升供電韌性與穩定性，保障民眾主電網故障時的電力使用，必須發展社區自主發電、供電的能力，也就是導入「分散式電源」、發展「微電網」系統。微電網（Micro-Grid）可以整合太陽能、風力、儲能系統與市電，形成一套能在主電網中斷時獨立運作的小型電力網絡。然而，可再生能源面臨太陽下山後「晚間用電高峰、供電銳減」的問題，無法如傳統發電廠那樣穩定供電，限制了微電網的發展。

「社區式儲電系統」便是現階段的解決方案。白天將多餘的太陽能發電儲起來，晚上再釋放，就能在社區內發展出一套可獨立運作的微電網系統；平時透過儲備多餘發電降低供電波動、提升再生能源的利用率，增加微電網系統自身的穩定性。危機時刻則採取在地發電，自行與電網斷連、自主運作。

社區儲能系統就像一個「大型行動電源」：當太陽出來時，它會先供應用電所需，多餘的電則儲存起來；到了晚上或突發停電時，再釋放這些備用電力，確保整體用電不斷供。以太陽能發電的儲能系統為例，流程具體如下：

1. 太陽能發電系統產生能量。

2. 支援用戶日常用電，傳送必要電力至耗電系統，若有多餘電力，則傳送至電池櫃中將電能轉換為化學能，電子由外部電源推動回流至負極，完成儲能。

3. 用電量上升，系統根據天氣與用電模式判斷是否放電或轉由市電供應；

傍晚尖峰時段，系統預測即將進入的負載高峰，提前調度儲電將化學能轉成電能釋出，電子從負極流向正極，產生電流、避免跳電。

4. 若遇到災害中斷電網供應，系統自動切換至孤島模式，維持社區內基本供電。

而儲能系統的運作可分為執行層與控制層兩個層次，並結合四大核心系統偕同完成，包括太陽能發電系統、電池儲能系統、市電備援系統、雲端監控平台。這四大系統會根據用電時間、需求與天氣變化進行電力的儲備與分配，如白天太陽強時儲存電力，晚上用電高峰時釋出儲存的電，減輕電網負擔並節省電費。

這一切的中樞，就是具備智慧演算能力的「雲端監控平台」，因為何時儲、何時放、從哪來，都需精密演算與調度。有效地針對不同情境、不同時段的電價進行資源調配，達到能源利用的最大化，負責預測與監控用電需求、控制電池何時充電/放電、調度市電與太陽能電力比例，將每一度電都用得恰到好處，這就是微電網控制層「雲端監控平台」，作為中樞指揮官的職責所在。

針對雲端監控平台的操作模式，林長華教授介紹兩種特別的控制策略：

1. 粒子群演算法（Particle Swarm Optimization, PSO）：原本是模擬魚、鳥這些群體動物行為，例如預測鳥群的運動。以此為基礎開發的AI演算法，追求全面完整的用電策略。透過找出其中表現最優異的粒子與各個個體的最佳成績，反覆計算以得出全時段的最佳解答。

2. 貪婪演算法（Greedy Algorithm）：每一步選擇中都採取「當下最有利」的行動，以局部最佳決策為核心，能夠有效限制充放電範圍，速度快、成本低、效果穩定。

相較於傳統僅進行削峰填谷、避開過載的控制模式，上述兩套演算法進一步引入了「時間電價」這項經濟參數，能夠針對不同時段的電價差異進行分析，並細緻預測用電需求分布。透過劃分尖峰、半尖峰與離峰等區段，有效避開高電價時段使用市電，甚至提前在半尖峰時段預充電力，進而動態調整儲能系統的充放電時機與範圍。如此不僅提升儲能效率，也實現節電與節費的雙重效益。像是學校、社區這種規模中等、資源有限的情境，就適合採用效率高、成本低的貪婪演算法，而粒子群演算法雖然以獲得最佳解為目標，然而其需要高規格的運算能力與時間，因此較難運用於即時場景中。

雲端監控平台的核心功能，在於能依據不同情境靈活切換操控模式，以因應高峰用電壓力或突發的緊急狀況。未來若能進一步結合更高階的負載預測模型與感測技術（如物聯網 IoT），將有機會開拓更精準且多元的儲能調度應用，提升系統彈性與整體能源效益。

社區型儲能具備「就地使用、就地自救」的彈性與韌性，特別是在面對天災、限電或尖峰用電時。以丹娜絲颱風造成的全面停電為例，若各社區具備儲能設施，至少可維持緊急照明、冰箱、電梯與基本設備供電，大幅降低災害衝擊。

但林教授也指出，目前民眾對於儲能系統的接受度仍有待提升，若要成功導入社區儲能，還需具備幾項社區特徵：有足夠空間可安裝太陽能與電池設施、住戶作息多元（如上班族與長者並存）、社區管理制度健全，以及居民對儲能系統的接受度與環保意識。再者，儲能系統的建置，除了電池與雲端平台本身，還需搭配高效率的電能轉換器、智慧電表與資料通訊設備的整合，所需資源不容小覷。

林教授指出，儲能系統的落地不只仰賴技術，更需要社區條件的配合與居民意識的提升。目前較適合先行試辦的場域，包括學校、宿舍、工業園區與偏鄉社區等地，這些地方用電集中、管理明確，是技術優化與經驗累積的重要起點。

而一旦這套模式成熟、系統穩定，不只可以在社區內發揮備援作用，更有機會向外擴展，接軌整體市電架構。想像未來，太陽能與風電等分散式再生能源不再只是輔助，而能透過儲能設備的調節，真正成為主力。從過去仰賴集中調度的電網邏輯，逐步走向在地發電、就近使用的彈性配置，將是邁向淨零目標的重要轉捩點。