結果與討論

本研究將台南市安平區視為一個區域電網，對其進行配電與電力系統的設備規劃。此 案例根據不同的風速、用電模型與不同的配電策略，會產生不同的最佳化結果。為了確認 各個最佳化結果的可行性，本研究使用實際數據對區域電網系統進行模擬驗證，一來可以 了解設備規劃結果的實際運作情形，二來更可以藉此觀察比較不同模型的考量對電力系統 設備規劃問題所造成的影響。

針對台南市安平區的區域電網設備規劃，本文所設定的政策目標為：中央大型發電廠 至多僅能提供區域電網內部 90% 的用電量，而其餘的 10% 則需要仰賴區域電網內部的風 力發電機組與儲能設備提供。根據不同章節的不同考量，各章節中所使用的風速模型、用 電模型與配電策略有些許差異，在此將其統整並條列如下：

• 風速模型根據不確定因素的有無可分為下列兩種：

– W1：不包含不確定因素的風速趨勢模型。

– W2：考量不確定因素與風速趨勢的風速模型。

• 用電模型根據不確定因素與用電趨勢的有無可分為下列兩種：

– L1：每日固定的用電模型。

– L2：考量不確定因素與用電趨勢的用電模型。

• 配電策略根據其規劃週期長短與產生方式可分下列三種：

– DS1：由最佳化演算法所產生的長期配電策略。

– DS2：預先設定的長期配電策略，目標為最小化各時刻的燃料成本。

– DS3：具有即時配電彈性的長期配電策略，目標為最小化各時刻的燃料成本。

上述不同的模型與配電策略設定分別出現於本文的第六章與第七章的案例中。表8.1詳細列 出了各章節中所採用的模型設定，以及其最佳化結果與相對應的系統成功運作機率。

表8.1中，6.1節的最佳化結果顯示：在不考量不確定因素的情況下，整合配電策略的電 力系統設備規劃，會根據不同的配電策略產生多個不同的最佳解；而其系統成功運作機率 則顯示：當區域電網擁有越大的儲能設備裝置容量，其系統成功運作機率會越高，為此決 策者必須選擇擁有最大儲能設備裝置容量的方案。系統成功運作機率會隨著不同的最佳設 備配置而大幅改變的現象顯示：在考量配電策略的電力系統設備規劃中，不包含不確定因 素的風速模型無法完整地描述風的特性，而為了在設備規劃時就能確保系統成功運作機率，

應將風速的不確定性納入考量。

在考量的風速的不確定性並使用了固定的長期配電策略後，6.2節的最佳化結果顯示：

在整合配電策略的電力系統設備規劃中，無論是針對風力發電機組的額定功率，亦或是儲 能設備的裝置容量進行最佳化，其結果均相同。此外，比較6.1節與6.2節的最佳化結果與其 系統成功運作機率可發現：在考量了風速的不確定性後，能使用類似規模的風力發電機組 與儲能設備達到更高的系統成功運作機率。

6.2節的設備規劃結果雖有不錯的表現，但觀察其實際運作狀況可發現，預先設定好的 配電規劃會使得儲能設備無法被充分利用而造成設備的浪費。本文的第七章中針對此問題 提出了一個具有即時配電彈性的長期配電策略，並將此策略應用於第三章的規劃流程中。

7.2節的案例使用了考量不確定因素的風速與用電模型，在初步風能評估所給定的風力 發電機組額定功率下，進行儲能設備的裝置容量規劃。儲能設備裝置容量最佳化的結果顯 示：在類似規模的風力發電機組下，配合可彈性調整的長期配電策略，可以大幅地降低儲 能設備的裝置容量，並且能維持更高的系統成功運作機率。

表8.1:電力系統設備規劃之模型設定與最佳化結果比較表 章節風速模型用電模型配電策略風力發電機組額定功率儲能設備裝置容量系統成功運作機率 （kW）（kWh）（%） 6.1W1L1DS14.09×104 1.95×106 86.58 W1L1DS14.59×104 7.91×105 77.53 W1L1DS15.09×104 3.49×105 71.51 W1L1DS15.59×104 1.16×105 56.99 W1L1DS16.09×104 00 6.2W2L1DS24.87×104 1.81×106 91.78 7.2W2L2DS34.30×104 2.70×105 97.53