氣候科學與服務

根據國際能源總署(International Energy Agency, IEA)的《Electricity 2025》分析顯示,相較於2023年全球電力需求年增長率2.2%,2024年全球電力需求年增長率達4.3%,預計未來三年(2025-2027年)仍將維持約4%的高速增長,主要由工業生產擴張、空調需求升溫、電氣化進程加速(尤其是交通與建築部門),以及全球資料中心的快速擴建所推動,全球電力需求加速攀升,進入一個新「電力時代」。國際能源總署亦於《World Energy Outlook 2023》報告指出,全球的石油、天然氣及煤炭需求都將在2030年前攀上高峰,隨後持續減少。因此,在傳統能源與新型態能源雙軌並行的過渡期間,如何透過氣候服務增進再生能源之電力調配與產能最大化,將是我國達成減量目標和提升能源安全的關鍵指標之一。世界氣象組織(WMO)於2015年時正式將能源納入全球氣候服務框架(GFCS)的優先領域之一,於2022年底發佈的《2022氣候服務現況》年度報告更以能源為主題,由來自26個與能源、氣象相關的私部門和民間組織共同撰寫,報告中強調再生能源隨天氣因素而變化的特性,包括從選址、運行、維護及管理等,皆需仰賴完整的氣候資訊和預測服務來提供決策建議,以有效增加能源系統的韌性和回復能力。
在傳統能源領域,氣候服務可以提供碳排放監測及評估,幫助政府、企業與能源業者訂定有效減排目標。透過氣象數據如風速、溫度、降雨量等,最佳化燃煤及天然氣機組的發電排程時間、停機和維修時機,並依照條件調整營運計畫,提高發電機組效能以達到節能與減排。為達2050淨零目標,發展再生能源已是全球趨勢;國發會公布之「臺灣2050淨零排放路徑圖及策略總說明」及12項淨零關鍵戰略,將再生能源目標訂為60%-70%;離岸風電部分更預計在2030年達到每年13.1GW,太陽光電則期望達到每年2GW。除極大化自產再生能源,增加離岸風電、太陽光電發電占比,並進一步扶植氫能、生質能、地熱與海洋能等前瞻能源。
再生能源的發展高度涉及天氣與氣候條件,氣象資訊在短、中與長期的管理中扮演著不可或缺的角色,氣象資訊能幫助正確評估成本與效益,並做出最佳決策。例如,從發電廠房的選址開始,即需氣候資料以進行年發電量預估和投資報酬率計算;對風力發電領域而言,其發電量與風機維運成本,需仰賴及風速、風向等氣象資料進行預估;太陽光電領域方面,發電量預估與時程管理,亦需考慮日照量、雲量等資訊,以精準計算發電量並排定維運時程。準確的氣象資訊和預報服務可以有效減少發電量預測誤差,降低營運成本,維持供電的穩定性。氣象資訊加值服務亦可應用於綠能產業,輔助評估中、長期成本效益與潛在風險,提升產業競爭力。
因應氣候變遷與環境改變帶來的風險的同時,也產生新的機會
立即性風險
- 更加頻繁和極端的氣候事件造成能源供應中斷或不穩定
- 劇烈天氣災害衝擊發電基礎設施,造成設備破壞和營運面風險增加
- 再生能源電廠選址環境生態破壞,工程建設延宕和增加施工成本與風險
- 極端天候、季節性等因素影響,電力負載壓力和備載容量成本提高
長期性風險
- 發電量和年投資報酬率錯估,導致回收年限增長
- 電網運轉和輸配電調度管理風險增加,安全穩定度下降
- 電力生產不穩或短缺,推高能源價格及用電成本
- 基礎設施維運和修繕成本增加,沉重財務壓力導致開發商及銀行的投資趨於保守
- 選址、營運、維護和管理等各方面的決策挑戰增加,須確保能源基礎設施能夠因應氣候相關的衝擊
轉型風險
- 環境生態系統受到衝擊,影響當地居民生計發展和權益保障
- 因應開發商審查流程簡化與加速之需求,及落實公共參與和環境影響評估之挑戰
- 國產化程度、市場保障容量與供應鏈配套措施,仰賴政策誘因和產官學共同支持配合
- 再生能源需求缺口,導致轉而採購液化天然氣,作為電力過渡方案和緊急應變措施
- 全球新能源金屬需求增長,加劇稀有金屬的競爭。
機會
- 納入天氣和氣候資訊的智慧型決策系統,提升能源系統的效率、韌性和復原能力
- 氣候風險評估方法,協助能源產業將氣候風險與其他商業風險合併考量
- 商業價值分析,包括建置選址與最大發電容量及年回報率計算、商業可行性分析等服務
- 帶動包括鋼鐵、機械、電子、材料、通訊、精密加工等產業轉型與升級
- 帶動包括驗證、金融、法務、顧問等服務配套產業延伸
氣候服務如何幫助我們
風力發電
選址
應用風速、風向等氣象資料,評估潛在發電量,利用閃電、地震頻率評估受損風險
風力發電
施工建造
運用氣象資料以確保施工安全
風力發電
維運
惡劣氣候預警、以風力資料評估檢修時間點,以提升發電量
風力發電
發電
根據在地化的測風資料,預估發電量、安排維修時程,以增強加效益
太陽光電
選址
運用氣象資料,包括天空日射量、日照時數、降水量、雲量、氣溫等氣象因子,以精準預估發電量
太陽光電
施工建造
運用氣象資料以確保施工安全
太陽光電
維運
運用氣象資料進行分析評估,降低營運成本,降低故障,以及安排維修清洗太陽能板之時間排程
太陽光電
發電
預估發電量實際值與預測值之落差,以及電網業者運用氣象資訊以協助電力調度
水力發電領域
水庫管理調度
中長期的氣候預報 資訊為水力發電的規畫提供乾旱風險通知
水力發電領域
發電
每日、每週和季節性的降水和河流量預測將有助於優化水力發電的運作
大型再生能源電廠
商業價值分析
提供再生能源如風力、太陽能和水力之發電潛力評估、未來幾週和幾個月的能源需求預期、建置選址與最大發電容量,以及年回報率計算、商業可行性分析等服務
大型再生能源電廠
營運管理
透過天氣預報或短期氣候預報,預測再生能源發電量進行電力調度,可準確預測淨負載,並最大化地利用可發電量來平衡能源負荷,提升能源系統管理效率;高解析度及高品質的天氣和氣候資訊可減少再生能源發電過程中的錯誤,降低營運成本和能耗;季節性的氣候預測,可用於維護基礎設施和資源及風險的管理
大型再生能源電廠
風險評估
十年期的氣候預測用於多年期的資源風險管理,能有更長期的風險評估範圍;數十年期氣候預測可用於基礎設施的風險評估、規劃和設計
大型再生能源電廠
能源保險
根據業主所處發電領域,進行不同潛在氣候財務風險評估,並與對應保險人簽訂保險交易進行避險
大型再生能源電廠
智慧電廠
根據天氣資訊和從物聯網(IoT)收集之數據,針對大規模災害進行預測因應;並利用大數據和人工智慧(AI)預測電廠的故障和維護時間
服務案例
綠能預報:氣象資訊綠能虛擬營運中心
隨著千架海陸風力機、陽光屋頂百萬座等一系列計畫的推動,政府極力扶持綠能產業,營造節能減碳新社會。該計畫由氣象資訊開始,有效結合國內外產官學研單位,強化與太陽能及風能有關的氣象分析及與報技術,並佐以產學端應用所需,開發相關應用服務系統,打造「氣象資訊綠能營運中心」,提供國內外各界推動發展我國風力發電與太陽能發電之必要參考資訊。
該計畫可使綠能產業有更好的基礎資訊以降低其開發投資成本,離岸風場區海氣象即時監測及預報資訊可以降低施工成本及風險綠能預報與即時評估,則能降低因太陽能與風能不穩定造成的備載容量成本,發電可靠度,加能源使用效率。
資料來源:綠能預報:氣象資訊綠能虛擬營運中心
服務項目
臺灣位於副熱帶季風地區,全年日照及風力充足,造就太陽能與風能發電在我國的發展潛力,但由於島內地形複雜、海陸分布明顯以及日射量觀測資料不足,使得風能與太陽能的細部評估不易。此分項計畫將利用新的資料與科技技術,並透過一系列嚴謹的校驗改進與統計分析,提供較佳的高解析風能與太陽能密度分布分析及離岸風電案場之亂流、波浪與海流分析;每2年滾動式將輸出的資料做統計分析,以月、季、年平均方式,評估較佳之風能與太陽能區域。並依此進行場址篩選及風未來綠能發展之策略評估,為我國量身打造新一代的綠能密度評估系統。
此分項主要目的在進行臺灣附近綠能環境即時監測,以有效的評估綠能發電的可靠度。並建立即時資料傳輸系統,以即時接收風能與太陽能相關資料及氣象署的觀測與分析資訊。並建置氣象署與能源署之資料交流平台,互通有無,擴展氣象署與能源署雙方跨領域合作範圍,且呈現即時與過去七天之模式分析場之序列。
此分項將利用數值天氣預報法、模式統計預報法、動力降尺度法等方法,針對氣象署作業化的全球預報模式及區域預報模式進行風機及太陽能板位置的風向風速及太陽輻射量的預報系統建置,結合最佳化風能與太陽能推估模型,透過不同方法之未來數小時至7天的風能與太陽能預報系統。
此分項目標為以氣、海象預報資訊及AIS(Automatic Identification Service)資訊,建置離岸風機施工決策系統之船舶派遣追蹤系統,確實掌握海域施工維運船隻的管理與有效運用。
烏拉圭水力發電保險
烏拉圭全國330萬人口大量仰賴國營電力公司之水力發電,水源來自國內Negro及Uraguay河流流域的降雨。2012年的乾旱使其必須在國際市場購買傳統燃料進行發電,總花費達14億美元。為降低未來相關風險,烏拉圭財政部與世界銀行簽訂保險。
服務項目
- 與世界銀行財政部簽訂水力發電保險,透過降雨數據及國際平均原油價格進行保險金的試算及給付。