核能發電綠色供應鏈模式求解結果

第二階段求解流程主要是在模式中加入作業風險概念與目標式之標準化作業。依前 章節所述，本研究將核能作業風險分為運輸、處理，與最終處置三項風險，而由於台灣 目前核能發電現況尚無運輸問題，故個案研究中無加入該項風險。在第二階段中，模式 的決策變數共有 996 個，限制式 859 條，目標式權重設定與第一階段相同。而在標準化 作業方面，則加入公式(4.1)~(4.3)之標準化公式進行求解計算。由初步運算得兩項目標 式之最大值與最小值如下表 5.10 所示：

表 5.10 目標式初步試算表

最大值 最小值

正向供應鏈目標式 448623900000 0

逆向供應鏈目標式 -587782400 -875432600 資料來源：自行整理

將表 5.10 之目標式初步試算結果代入模式進行標準化求解後，其求解結果分析如下 所述。

z 目標值數據方面

藉由加入核能發電作業風險與標準化後所得到之決策變數數據，再代回正向供應鏈 目標式(4.4)與逆向供應鏈目標式(4.5)後，可得兩目標式之目標值。目標值如下所示：

表 5.11 目標值數據表 單位：元 正向供應鏈總利潤 376,252,520,290

核能發電 -6,367,970,569 火力發電 410,873,697,600 水力發電 -28,253,206,740 逆向供應鏈總成本 1,131,736,443

作業總成本 1,003,853,961 風險總成本 127,882,482 營運總利潤 375,120,783,847

資料來源：自行整理

由上表 5.11 可知，核能發電在整體供應鏈作業中已為負值狀態。其原因在於核能發 電過程中，多次的啟動係數造成固定成本項目的增加，且核能發電量亦不足以支付該項 成本的結果。實際上應考量該項成本而考慮將核能發電機組大規模停機，或使其連續發 電數個時階，已應付該項成本。

但在實際需求限制條件中，部份需求量過大的時階又需要核能發電的支援，因此使 核能發電機組在啟動與停機作業中不停轉換，因此造成核能發電作業成本上的負擔。

z 發電變數方面

在發電變數方面，由於加入風險值概念與標準化過程後會造成核能發電總成本上 升。而在成本收益面中，收益不變但成本上升會造成核能發電效益的降低。因此，加入 風險值與標準化流程後，發電變數亦會有所變動。表 5.12 則為加入核能發電風險值後的 發電變數表。

由表 5.12 可知，加入核能發電風險值與標準化後對核能發電週期產生相當大的影響。

在部份核能機組的大修期間前後與非夏季月份可看出有許多停機不發電的情形產生。其 原因在於每次核能發電停機再啟動時，必需負擔核能發電啟動成本，因此選擇在大修期 前後不發電則可省下啟動成本。另一方面，非夏季月份電力需求量較不吃緊，故採用火 力與水力發電即可因應當時需求。而以夏季與非夏季月份來看，在發電時階數量中，總 共有 20 個時階，其中夏季月份即占 15 個時階，此顯示加入風險值後，礙於電力需求限 制下，核能發電仍選擇在夏季月份進行發電狀態。

表 5.12 發電變數表(加入核能發電風險值) 發電變數

G 1 月 2 月 3 月 4 月 5 月 6 月 7 月 8 月 9 月 10 月 11 月 12 月 機組 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0^＊ 0^＊ 0 機組 2 0 0 0^＊ 0^＊ 0 0 0 1 0 0 0 0 機組 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 機組 4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0^＊ 0^＊ 機組 5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 機組 6 0 0 0 0 0^＊ 0^＊ 0 0 0 0 0 0 發電變數

G 1 月 2 月 3 月 4 月 5 月 6 月 7 月 8 月 9 月 10 月 11 月 12 月 機組 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 機組 2 0 0 0 0 0 0 0 1 0^＊ 0^＊ 0 0 機組 3 0 0 0^＊ 0^＊ 0 0 0 0 0 0 0 0 機組 4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 機組 5 0 0 0 0 0^＊ 0^＊ 1 0 0 0 0 0 機組 6 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0^＊ 0^＊ 發電變數

G 1 月 2 月 3 月 4 月 5 月 6 月 7 月 8 月 9 月 10 月 11 月 12 月 機組 1 0 0 0 0^＊ 0^＊ 1 1 1 0 0 0 0 機組 2 0 0 0 0 0 1 0 1 1 0 0 0 機組 3 0 0 0 0 1 0 1 0 0^＊ 0^＊ 0 0 機組 4 0 0 0 0 0 0^＊ 0^＊ 0 1 0 0 0 機組 5 0 0 0 0 0 1 1 0 1 0 0^＊ 0^＊ 機組 6 0 0 0 0 1 0 1 1 0 0 0 0 註：1 代表發電，0 代表不發電，＊代表該時階為大修狀態

資料來源：自行整理 z 發電量方面

在發電量部份，由模式結果看出在核能發電進行發電作業的時階中，核能發電角色 已轉變為補足火力與水力發電之不足的發電型態，即傾向於在電力需求量較大之時階 中，核能發電才進行發電作業。在火力與水力發電方面，經由導入核能風險模式後，火 力發電仍屬是基載發電量，以供應大部份之電力需求；而水力發電則轉變為發電量第二 大的發電方式。且在部份電力需求量大之時階中，水力發電量之重要性越來越高，而此 時水力發電效益已超過核能發電效益。由此可得知，經由導入風險值概念後的核能發電 作業，使核能發電效益因需負擔潛在的風險成本，故發電效益降低，而僅能做為支援性 的發電型態，無法成為基載電力。求解結果如下圖 5.3 所示：

圖 5.3 發電量圖(加入風險值)

0 200000 400000 600000 800000 1000000 1200000 1400000 1600000 1800000 2000000 1

表 5.13 核能機組統計時階表

z 核能發電作業風險方面

在核能發電作業風險方面，研究中將處理風險界定為每座核電廠與處理廠所產生風 險做為計算單位，即該座核電廠若在該年有發電作業時，即會產生核廢料處理風險。而 在最終處置風險中，因為在核能發電中必定會產生低放射性與高放射性核廢料。故本研 究以總時階中是否有發電作業來表示是否會產生核廢料，進而會衍生出該項風險。求解 結果如下表 5.14 所示。

由表可看出，核二廠與核三廠在第 1 年均無發電作業，因此無產生任何放射性核廢 料且風險值為零，而在其它時階中均有部份月份有發電作業，故會產生放射性核廢料且 會衍生出風險問題。在最終處理風險方面，因總時階中仍有部份月份有進行核能發電作 業，因此會產生高放射性與低放射性核廢料的最終處理作業，且造成該項作業風險的產 生。

表 5.14 風險成本表 (單位：元) 處理風險

年期

廠別 第一年 第二年 第三年

廢料型態

核一廠 48,694 48,694 48,694

核二廠 0 48,694 48,694

低放射性核廢料

核三廠 0 48,694 48,694

核一廠 1,752,740 1,752,740 1,752,740 核二廠 0 1,752,740 1,752,740 高放射性核廢料

核三廠 0 1,752,740 1,752,740 最終處置風險

低放射性核廢料 555,188 高放射性核廢料 37,868,960 資料來源：自行整理

z 核能發電型態之成本組成

在成本項目方面，因不同核能發電廠有不同之單位成本與發電量，因此成本組成亦 有所不同，而由成本組成項目中即可得知該電廠的各項成本與發電效益為何。首先是成 本組成項目部份，由圖 5.5、5.6，與 5.7 可知，加入風險概念後，核電廠主要成本項目 為啟動成本、發電成本、大修成本，與燃料成本四種。而在圖 5.7 核二廠成本項目圖中，

由於核二在研究結果中發電量小，因此發電成本比例較其它兩座核電廠小，但仍在核二

廠成本項目比例中占 3.53%左右。而在啟動成本與大修成本方面，由於其屬於固定成本 項目，因此在研究結果所計算出發電量過低的情形下，啟動與大修成本即在成本項目比 例中因此變大。由此可知，在核能發電量較低之情形下，如何減少核能機組的啟動與大 修次數並能配合電力需求是核能發電廠規劃的重點之一。

而在風險成本方面，三座核能發電之放射性廢料風險成本均占整體成本有一定比 例，三座核能發電廠均占 5%左右，因此推斷核能發電風險成本在現有參數計算之下，

其對整體核能發電績效可能影響不大，但仍會產生一定程度的影響。

圖 5.5 核一廠成本項目圖

圖 5.6 核二廠成本項目圖

21.81%

17.47%

49.07%

0.02%

2.07% 4.14% 0.69% 0.01% 0.60% 4.13%

燃料成本 運輸成本 發電成本

啟動成本 大修成本 低放射性廢料總成本

高放射性廢料總成本 運轉廢料成本 低放射性廢料風險總成本

高放射性廢料風險總成本

17.11%

71.64%

3.53%

0.00%

1.95%

3.90%

0.54%

0.01% 0.67%

0.65%

圖 5.7 核三廠成本項目圖 註：圖 5.6 與 5.7 之圖例與圖 5.5 相同

資料來源：自行整理

22.31%

17.28%

46.65%

0.02%

4.23%

0.73%

2.63%

5.26% 0.01%

0.88%

第六章 敏感度分析

在本研究中所建構之核能發電綠色供應鏈營運模式中，部份參數之變動可能會影響 整體求解結果，因此採用敏感度分析對參數做細部調整，藉以觀察其變化情形。研究將 針對目標式權重、電力需求限制式，與最近所公佈的京都議定書對發電型態之影響，三 項因素來進行敏感度分析。