國立臺灣大學工學院環境工程學研究所 碩士論文
Graduate Institute of Environmental Engineering College of Engineering
National Taiwan University Master Thesis
考量環境衝擊之台灣電力結構規劃
Planning Electricity Structure in Taiwan Based on Environmental Considerations
吳沛翰 Pei-Han Wu
指導教授：馬鴻文 博士 Advisor：Hwong-Wen Ma, Ph.D.
中華民國 101 年 12 月
December, 2012
i 口試委員審定書
ii
誌謝
感謝指導教授馬鴻文老師，以及口試委員李公哲老師與洪明龍學長，雖然論 文進展不如預期順利，但老師們仍對我充滿耐心與鼓勵，口試時的建議讓我了解 到論文中應加強的重點，進而加以補充；在研究所三年裡，馬老師總是以其溫文 儒雅的態度引領著我，給予學生自由揮灑的空間，並適切給予建議，不論在做學 問或是為人處事上都令我獲益良多。
感謝研究團隊每一位學長姊，謝謝家緯學長總在忙碌之餘仍撥空與我討論，
協助我修改數據，並在研究初期確立了論文方向，儘管論文最終與學長的期許有 些落差，但與您討論總是我收穫最多的時候，您對環境事務的熱忱也深深影響著 我；很感謝秀靜學姊總是主動關心我的論文進度，並願意與我討論研究內容，在 研究陷入泥淖時，給我最大的鼓勵，您是最好的學姊；謝謝必晟學長無私的分享 所學，您對研究室的責任感以及對學弟妹的照顧，是最佳的楷模；謝謝功賢學長 分享了許多工作與生活上的經驗，對於任何時事議題都認真的與我討論，您身體 力行的態度也改變了我的生活習慣；感謝佳禾學長、培群學長、孟儀學姊，讓我 感受到研究室的溫暖，以及研究所的同學們，衍諭、玠然、思蓉、銘誠、瀚民、
雨軒、知以，共渡的時光雖然不長，但我們一起完成了許多的研究課題，希望大 家能友誼長存。
最後感謝生活中的好朋友，高中、大學、國中同學及其親屬們，隨著年齡增 長，我們分散各地，在自己專門的領域努力，但長年的友情讓我們在人生旅途中，
縱有天涯之遙，也能聞彼此聲息。
謹以此論文獻給敬愛的父親，感謝您包容我無限的任性。
iii
中文摘要
本研究為求取對台灣環境損害最小的電力結構，在環境衝擊方面，利用生命 週期評估統計電力供給造成之環境損害，再以De Novo規劃法針對現有系統進行重 新規劃；政策方面，為探討綠色經濟投資及再生能源發展目標於環境面的影響，
以情境分析建立未來電力結構規劃之藍圖；選取最佳情境進行敏感度分析找出影 響環境的關鍵因子，以比例原則分配各年度電力開發目標，獲得未來最佳的電力 結構開發途徑。
台灣之能源供應多數仰賴進口，經濟部能源局統計，2011年進口能源佔國內 總供給的97.93％，為因應國家能源安全與不斷增加的能源需求，針對國內的電力 結構進行規劃為當務之急；但回顧現有關於電力結構規劃的相關報告，基於政策 需求，對於環境面的考量均止於二氧化碳排放，為更全面探討電力供給對環境的 影響，本研究以De Novo規劃法整合各項環境損害，包含人體健康、生態損害、氣 候變遷、資源耗用、水耗用。
在投入綠色經濟轉型與開放再生能源限制的情境中，可求得對於各環境損害 最小的電力結構，比例為燃氣47.3%、核能14.3%、水庫式慣常水力13.8%、陸域風 力8.7%、川流式慣常水力8.6%、太陽光電4.3%及離岸風力3.0%，其中再生能源佔 比共38.4％；與原方案相比較，在環境損害方面人體健康減少了49％，生態損害47
％，氣候變遷61％，資源耗用47％，水耗用0.2％，在此情境下，供電量與尖峰負 載均符合原系統之設定，而能源安全也因為結構的多元化而大幅提升。
關鍵字：電力結構、綠色經濟、再生能源、De Novo規劃法、生命週期評估、
情境分析
iv
ABSTRACT
In order to determine the optimized electricity structure concerning environment, the impact was quantified by life cycle assessment in this research. The existed structure was reconsidered by De Novo programming. This study also establishes several scenarios to explore the policies of green economy investments and renewable energy development goals. Sensitivity analysis was applied to identify the key environmental impact factors and develop the pathways toward optimized electricity structure in future.
According to the statistics of Bureau of Energy, 97.93% of the supply energy relied on import to Taiwan in 2011. Thus programming the electricity structure is very important to the security of energy and increasing electricity demand. In order to explore the environment impact of the electricity supply more comprehensive, we applied De Novo programming to integrate various damages, including human health, ecosystem, climate change, resource and water.
In the scenario of investing green economy and releasing the restriction of renewable energy, the optimized electricity structure toward environment was obtained.
The structure consists of 47.3% of advance gas-fired, 14.3% of nuclear power (advanced boiling water reactor), 13.8% of hydropower (reservoir), 8.7% of wind power (onshore), 8.6% of hydropower (run-of-the-river), 4.3% of solar power (photovoltaic), and 3% of wind power (offshore). Among these, renewable energy accounts for 38.4%
of the total energy usage. Compared with the original program, the damage decreases 49% for human health, 47% for ecosystem, 61% for climate change, 47% for resource and 0.2% for water. In this scenario, both the electricity demand and the peak load conform to the requirement. The security of energy also improves because of the
v
diversiform structure.
Key words: Electricity structure, Green economy, De Novo programming, Life cycle assessment, Scenario analysis.
vi
總目錄
口試委員審定書 ... i
誌謝 ... ii
中文摘要 ... iii
英文摘要 ... iv
總目錄 ... vi
圖目錄 ... ix
表目錄 ... xi
第一章 緒論 ...1
1.1 研究背景 ... 1
1.2 研究目的 ... 5
1.3 研究流程 ... 6
第二章 文獻回顧 ...8
2.1 台灣電力結構規劃方向 ... 8
2.1.1 電力規劃報告回顧 ... 8
2.1.2 電力規劃報告小結 ... 18
2.2 生命週期評估方法應用 ... 20
2.2.1 生命週期評估之簡介 ... 20
2.2.2 生命週期衝擊評估之相關討論 ... 22
2.2.3 生命週期評估於能源系統之應用 ... 24
2.3 De Novo 規劃法簡介 ... 26
2.3.1 De Novo 規劃法之計算原理 ... 26
2.3.2 De Novo 規劃法之應用 ... 35
第三章 研究方法 ...37
3.1 研究範疇 ... 38
vii
3.2 環境衝擊評估 ... 40
3.2.1 TWEnLCA 簡介 ... 40
3.2.2 環境衝擊評估方法 ... 42
3.2.3 各發電方式之環境損害係數 ... 45
3.3 電力結構規劃模型 ... 51
3.3.1 供電量預測 ... 51
3.3.2 尖峰負載預測 ... 55
3.3.3 開發成本 ... 58
3.3.4 再生能源發展潛力 ... 61
3.4 電力結構情境分析 ... 64
3.4.1 情境一－台電規劃之開發成本、能源局規劃之再生能源目標 ... 64
3.4.2 情境二－台電規劃之開發成本、文獻回顧之再生能源潛力 ... 68
3.4.3 情境三－綠色經濟投資挹注、能源局規劃之再生能源目標 ... 70
3.4.4 情境四－綠色經濟投資挹注、文獻回顧之再生能源潛力 ... 71
3.5 研究限制 ... 74
第四章 研究案例分析 ...75
4.1 電力結構情境規劃結果 ... 75
4.1.1 各情境結果分析 ... 75
4.1.2 情境分析小結 ... 79
4.2 電力結構情境環境損害結果 ... 82
4.2.1 各情境環境損害分析 ... 82
4.3 敏感度分析 ... 85
4.3.1 關鍵因子選取 ... 85
4.3.2 供電量敏感度分析 ... 87
4.4 未來電力結構開發途徑 ... 92
viii
4.4.1 最佳情境開發途徑規劃 ... 92
第五章 結論與建議 ...100
5.1 結論 ... 100
5.2 建議 ... 102
參考文獻 ...103
附錄一 台電 2010～2028 年全國長期電源開發方案規劃 ...105
附錄二 台電 2010～2028 年累計裝置容量計算 ...107
附錄三 台電 2010～2028 年累計新增發電量計算 ...109
附錄四 台電 2010～2028 年累計新增尖峰負載計算 ... 111
附錄五 台電 2010～2028 年開發成本計算 ... 113
附錄六 情境四之電力結構計算 ... 115
附錄七 供電量敏感度分析之電力結構計算 ...120
ix
圖目錄
圖 1-1 研究流程圖 ... 7
圖 2-1 台電 3E 多目標規劃模型概念架構圖 ... 13
圖 2-2 台電規劃之 2010～2029 年電力供給結構 ... 14
圖 2-3 生命週期評估架構 ... 21
圖 2-4 說明範例之線性規劃結果 ... 27
圖 2-5 說明範例之系統優化圖解 ... 29
圖 2-6 調合規劃法與 DE NOVO規劃法之結果比較 ... 34
圖 3-1 研究方法流程圖 ... 37
圖 3-2TWENLCA 系統邊界 ... 41
圖 3-3 依發電類型分類之人體健康損害 ... 47
圖 3-4 依發電類型分類之生態損害 ... 48
圖 3-5 依發電類型分類之氣候變遷損害 ... 48
圖 3-6 依發電類型分類之資源耗用 ... 49
圖 3-7 依發電類型分類之水耗用 ... 49
圖 3-8 全國供電量預測流程 ... 51
圖 4-1 各情境電力結構發電量配比 ... 80
圖 4-2 各情境人體健康損害比較 ... 83
圖 4-3 各情境生態健康損害比較 ... 83
圖 4-4 各情境氣候變遷損害比較 ... 84
圖 4-5 各情境資源耗用比較 ... 84
圖 4-6 各情境水耗用比較 ... 84
圖 4-7 供電量敏感度分析之電力結構配比 ... 88
圖 4-8 供電量敏感度分析之人體健康損害比較 ... 90
圖 4-9 供電量敏感度分析之生態損害比較 ... 90
x
圖 4-10 供電量敏感度分析之氣候變遷損害比較 ... 90
圖 4-11 供電量敏感度分析之資源耗用比較 ... 91
圖 4-12 供電量敏感度分析之水耗用比較 ... 91
圖 4-13 途徑一之未來電力結構發展 ... 98
圖 4-14 途徑二之未來電力結構發展 ... 98
xi
表目錄
表 1-12001～2011 年台灣能源供給百分比(按自產與進口別) ... 2
表 1-22011 年台灣化石燃料消費結構 ... 3
表 1-32011 年台灣能源消費季報(按能源別)... 4
表 1-42011 年台灣電力裝置容量 ... 4
表 2-1 綠色經濟規劃之各部門投資百分比 ... 9
表 2-2 綠色經濟規劃之未來電力結構 ... 10
表 2-3 「永續能源結構目標下之我國最適再生能源結構」報告之情境分析設定 . 11 表 2-4 「台灣低碳電力結構」報告規劃之七種最佳情境設定 ... 16
表 2-5 說明範例之原系統各資源使用量及單位成本 ... 28
表 2-6 說明範例之系統優化計算結果 ... 29
表 2-7 說明範例之調合規劃法計算結果 ... 31
表 2-8 說明範例之多目標整合最大化F1 計算結果 ... 32
表 2-9 說明範例之多目標整合最大化F2 計算結果 ... 32
表 2-10 說明範例之新系統各資源使用量及單位成本 ... 33
表 2-11 說明範例之新系統調整後各資源使用量及單位成本 ... 33
表 3-1 各能源系統盤查資料來源 ... 43
表 3-2 各項衝擊類別評估說明 ... 45
表 3-3 各發電方式之環境衝擊係數 ... 46
表 3-42010 至 2028 年台電預測供電量 ... 52
表 3-5 電力供給發電機組容量因數與負載別分類 ... 53
表 3-6 火力、核能發電容量因數推估（以台電 2029 年為例） ... 53
表 3-72010 至 2028 年台電各類型發電裝置容量開發計畫彙整 ... 54
表 3-82010 至 2028 年台電規劃之累計新增發電量 ... 55
表 3-92010 至 2028 年台電預測之尖峰負載 ... 56
xii
表 3-10 各類型發電方式尖峰能力係數彙整 ... 57
表 3-112010 至 2028 年台電規劃之累計新增尖峰負載 ... 58
表 3-12 發電量與尖峰負載換算係數 ... 58
表 3-132010 至 2028 年台電規劃之累計新增開發成本 ... 59
表 3-14 綠色經濟再生能源開發投資金額統計 ... 60
表 3-152010 至 2030 年經濟部能源局推廣之再生能源目標發電量 ... 61
表 3-162010 至 2030 年經濟部能源局推廣之再生能源累計發電量 ... 62
表 3-17 再生能源裝置容量發展潛力表 ... 62
表 3-18 本研究整理文獻回顧推估之再生能源累計可發電量 ... 63
表 3-19 規劃方案之情境建立 ... 64
表 4-1 情境一最小化環境損害電力結構 ... 75
表 4-2 情境二最小化環境損害電力結構 ... 76
表 4-3 情境三最小化環境損害電力結構 ... 77
表 4-4 情境四最小化環境損害電力結構 ... 78
表 4-5 各情境電力服務內容比較 ... 79
表 4-6 各情境環境損害數據 ... 82
表 4-7 情境四之最小化人體健康損害關鍵因子分析 ... 85
表 4-8 情境四之最小化生態損害關鍵因子分析 ... 86
表 4-9 情境四之最小化氣候變遷損害關鍵因子分析 ... 86
表 4-10 情境四之最小化資源耗用關鍵因子分析 ... 86
表 4.11 情境四之最小化水耗用關鍵因子分析 ... 87
表 4-12 供電量敏感度分析之電力結構 ... 88
表 4-13 供電量敏感度分析之環境損害數據 ... 89
表 4-142010 至 2028 年台電預測之增加發電量 ... 93
表 4-15 途徑一 2010 至 2028 年之新增發電量 ... 94
xiii
表 4-16 途徑二 2010 至 2028 年之新增發電量 ... 95 表 4-172010 至 2028 年累計新增發電量與尖峰負載比較 ... 96 表 4-182010 至 2028 年累計開發成本比較 ... 97
1
第一章 緒論
1.1 研究背景
二十世紀人類共經歷了三次的能源危機，每次危機的到來總是提醒我們應正視 能源安全的重要，能源結構多元化一直以來都是各國政府共同的目標；而近年異 常的氣候現象頻傳，氣候變遷的發生原因成為科學家熱烈研究的議題，其中一種 可能，便是由於人類過度依賴化石燃料所排放的大量二氧化碳；不論是人為因素 或者自然循環，為因應這些危機，世界各國在能源政策上無不戮力以赴的嘗試開 源節流，例如在供給面上發展再生能源，在需求面提昇能源效率，或是在排放端 進行二氧化碳封存等，都投入了巨大的研究資源；總而言之，「能源」，人類終其 一生都要面對的問題。
台灣幅員狹小缺乏天然資源，能源多仰賴進口，並有逐年增加的趨勢，經濟部 能源局統計，2011 年進口能源佔國內總供給的 97.93％，主要項目包括煤及煤產品 31.38％、原油及石油產品 46.16％、液化天然氣 11.56％、核能發電 8.83％，詳如 表 1-1；觀察台灣化石燃料的消費結構，進口之煤炭與天然氣主要用途為火力發 電，石油產品則多用於工業生產及交通運輸，如表 1-2；總結來說，以 2011 年台 灣能源消費為例，能源消費約 50.4％用於滿足國內的電力需求，尤其第三季更為 明顯，高達 54.4％，第二大宗為製造石油產品佔 38％，詳如表 1-3；因此，為紓解 台灣過於依賴進口能源的窘境，可先針對國內的電力結構進行規劃。
除了能源安全議題外，發電過程所產生的環境衝擊亦被廣泛討論，表 1-4 顯示 了 2011 年台灣的電力供給結構，台灣電力股份有限公司佔 67.2%、民營電廠 16.5%、汽電共生廠 16.3%；發電方式以火力為主，核能為輔；觀察 2010 年台電對 於未來 20 年電力結構之規劃，其考量層面包括經濟成長最高、發電成本及二氧化 碳排放最低三大面向，就該報告所歸納的結論而言，經過 20 年後，台灣電力結構 無法進行太大變革，意即若遵循現在官方所規劃的版本，在西元 2029 年我國火力
2
表 1-1 2001～2011 年台灣能源供給百分比(按自產與進口別)
單位：％
年別 自 產 進 口
合計 煤炭 原油 天然氣 生質能 慣常 水力發電
太陽光電
及風力發電 太陽熱能 合計 煤及 煤產品
原油及 石油產品
液化
天然氣 核能發電 2001 2.31 - 0.04 0.71 1.03 0.46 0 0.08 97.69 30.54 51.65 5.84 9.66 2002 2.1 - 0.05 0.71 1.03 0.24 0 0.08 97.9 30.9 50.43 6.28 10.28 2003 2.25 - 0.04 0.62 1.28 0.24 0 0.07 97.75 30.38 51.84 6.11 9.42 2004 2.05 - 0.03 0.53 1.18 0.23 0 0.07 97.95 30.15 52.34 6.84 8.62 2005 1.93 - 0.02 0.36 1.17 0.29 0.01 0.07 98.07 29.7 52.7 7.01 8.66 2006 1.89 - 0.02 0.3 1.19 0.29 0.02 0.08 98.11 30.13 52.08 7.44 8.46 2007 2.19 - 0.01 0.26 1.52 0.29 0.03 0.07 97.81 29.96 52.19 7.52 8.14 2008 2.16 - 0.01 0.23 1.51 0.3 0.04 0.08 97.84 30.18 50.63 8.54 8.5 2009 2.1 - 0.01 0.23 1.46 0.26 0.06 0.08 97.9 28.07 52.49 8.51 8.84 2010 1.96 - 0.01 0.18 1.34 0.28 0.07 0.08 98.04 29.3 50.09 10.19 8.46 2011 2.07 - 0.01 0.21 1.38 0.28 0.11 0.08 97.93 31.38 46.16 11.56 8.82 資料來源：經濟部能源局，2012，能源統計手冊
3
發電占比仍高達 76％，其中仍以污染性較高的燃煤 49％最多，燃氣則是 25％、燃 油 2％，而使用風險較具爭議的核能發電占 16％，與西元 2010 年的電力結構相比，
火力發電占 78％，其中燃煤占 48％、燃氣 25％、燃油 5％，核能 17％，經過了 20 年，主要的變革在於以再生能源替補了排碳係數較高的燃油發電，共 3％；因 此，本研究針對官方的版本進行發想，提出以下兩個議題：
（一） 環境衝擊的種類相當多元，其中不乏直接對人體、生態造成影響的類 別，在規劃時僅考慮二氧化碳排放，是否足以描述電力供給所造成的 環境損害？
（二） 與過去相似的電力結構除了對於能源安全並無顯著的改善外，在電力 需求量逐漸增加的未來，僅佔裝置容量 3％的再生能源，是否可能達 成二氧化碳減量的目標？
表 1-2 2011 年台灣化石燃料消費結構
項目
煤炭消費 石油產品消費 天然氣消費
千公噸 ％ 千公秉
油當量 ％ 百萬立
方公尺 ％
消費量合計 64,789.90 100 47,807.80 100 16,137.20 100 煉焦用 7,092.60 10.9 － － － －
高爐用 1,378.90 2.1 － － － －
發電汽電用 46,697.00 72.1 2,886.30 6.0 12,558.60 77.8 能源部門自用 0 0 1,768.80 3.7 773.00 4.8 工業 9,585.70 14.8 21,543.30 45.1 1,393.20 8.6 運輸 － － 15,439.60 32.3 － －
農業 0 0 337.50 0.7 － －
服務業 0 0 1,083.60 2.3 500.70 3.1 住宅 0 0 1,298.20 2.7 911.70 5.6 非能源消費 35.7 0.1 3,450.40 7.2 － － 資料來源：經濟部能源局，2012，能源供需統計
4
表 1-3 2011 年台灣能源消費季報(按能源別)
單位：千公秉油當量 ()內數字表示百分比 季別 總計 煤及
煤產品
石油 產品
自產 天然氣
進口液化
天然氣 電力 太陽
熱能 熱能 2011 年 118,173 9,791 44,921 1,328 2,085 59,613 113 322
(100.0) (8.3) (38.0) (1.1) (1.8) (50.4) (0.1) (0.3) 第 1 季 29,409 2,484 12,241 403 513 13,662 29 75 (100.0) (8.4) (41.6) (1.4) (1.7) (46.5) (0.1) (0.3) 第 2 季 29,250 2,459 11,227 314 505 14,638 28 79 (100.0) (8.4) (38.4) (1.1) (1.7) (50.0) (0.1) (0.3) 第 3 季 30,035 2,429 10,353 267 531 16,343 28 84 (100.0 (8.1) (34.5) (0.9) (1.8) (54.4) (0.1) (0.3) 第 4 季 29,480 2,418 11,101 344 536 14,969 28 84 (100.0) (8.2) (37.7) (1.2) (1.8) (50.8) (0.1) (0.3) 資料來源：經濟部能源局，2012，能源指標季報
表 1-4 2011 年台灣電力裝置容量
項目 千瓩 ％
台電 32,758 67.2 水力 4,604 9.4 火力 22,718 46.6 燃煤 8,800 18.1 燃油 3,325 6.8 燃氣 10,593 21.7 核能 5,144 10.6 風力 287 0.6 民營電廠 8,052 16.5 汽電共生 7,940 16.3 總計 48,750 100
資料來源：經濟部能源局，2012，電力裝置容量
5
1.2 研究目的
本研究以降低環境衝擊為首要考量，在供電量與開發成本不變的限制下，制訂 對環境衝擊最低的電力發展策略為目標；在電力供給面，以生命週期評估計算各 種發電方式造成的環境衝擊，包括人體毒性(致癌、非致癌)、呼吸效應、光化學煙 霧、生態毒性(水域、陸域)、水體優養化、水體酸化、全球暖化等，進而以台灣特 徵化數值整合成數種環境損害，包含人體健康、生態、氣候變遷、資源耗用、水 資源等；續以 De Novo 規劃法進行損害最小化運算，該規劃法之優點為系統優化 及多目標整合，適於對舊系統進行重新規劃，同時考慮多種環境損害，訂定長期 的規劃目標；之後再藉由彙整文獻數據及情境設定，在運算中加入不同的限制條 件，建立數種規劃情境，檢討現行之政策並與官方提出的規劃方案進行比較，以 期獲得具體可實行且對環境、人民健康更為友善的電力結構。
6
1.3 研究流程
本研究之流程圖如圖 1-1 所示，由電力供給造成的環境問題出發，以及最佳化 電力結構的概念，確立研究目的；文獻蒐集分為三大部分，第一部分為國內外電 力結構的規劃報告，針對電力結構規劃的限制因子及規劃方法進行回顧，並整理 各文獻的優缺點，其次是環境衝擊評估方法的介紹，本研究主要利用生命週期評 估方法對電力結構造成的環境損害進行計算，此部分將會回顧生命週期在能源系 統上的相關應用與限制，第三部分則針對 De Novo 規劃法進行介紹，包含其有別 於其他多目標決策之特點，最後再回顧該規劃法於相關領域的應用與研究。
由上述文獻之整理，可確立本研究第三章之研究方法，包括環境衝擊評估的分 析、電力結構的規劃模型以及情境的建立，其中環境衝擊評估以功能單位 1 億度 計算各類型發電方式造成的環境損害；電力結構規劃模型則以供電量、尖峰負載、
開發成本、再生能源裝置容量限制等為考量，建立基礎的模型；在情境建立部分，
針對 2010 至 2028 年台電規劃案開發成本與政府設定之再生能源發展目標兩項政 策進行分析，藉由開放此兩項限制因子，探討未來台灣可能發展的最佳電力結構。
第四章呈現各情境最佳化的結果並進行討論，並針對關鍵因子進行敏感度分 析，討論其對環境損害的影響，再建構 2010 至 2028 逐年之電力結構，最後第五 章總結本研究規劃模型之優缺點，並對於台灣未來之電力結構提出建議。
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電力供給之環境問題
研究目的
文獻回顧
臺灣電力結構現況與發展 1. 台電未來20年之規劃 2. 相關研究計畫
環境衝擊評估 1. TWEnLCA 2. 重大環境損害
研究範疇確立
規劃情境建立
電力結構之整合性環境評估
結果分析比較
結論與建議
多目標規劃 1. De Novo規劃法
圖 1-1 研究流程圖
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第二章 文獻回顧
2.1 台灣電力結構規劃方向
本節回顧國內外近年的電力結構規劃報告，最後彙整報告內容進行總結與比 較，以探討未來台灣電力結構規劃之方向。
2.1.1 電力規劃報告回顧
（一） 邁向綠色經濟
本報告由聯合國環境規劃署(United Nations Environment Programme，UNEP) 於 2011 年 2 月 11 日發布，主旨為倡導自現在起至 2050 年，每年將全球生產總額 的 2％投入十大主要經濟部門中進行綠色經濟轉型，包含農業、建築、能源、漁業、
林業、工業、旅遊業、交通、水和廢棄物管理等部門，該報告認為當前經濟、社 會、環境彼此間之矛盾起源於大規模的資本誤置，藉由綠色投資可推翻環境永續 性與經濟成長背道而馳的思維，透過全球性合作與國家政策的鼓勵，綠色經濟實 際上可創造就業機會並促進經濟成長，並降低氣候變遷、水資源短缺、生態系統 喪失等巨災風險。
報告內容之規劃設定，又可細分為 G1、G2 兩種情境，分別表示每年投入全球 生產總額的 1％或 2％，而各部門相應之投資百分比，整理如表 2-1；雖然本報告 之規劃內容涵蓋了十大主要經濟部門，但比較投 G1、G2 兩情境之資百分比，可 發現能源供給的投資金額成長幅度最大，且在 G2 情境下能源供給投資金額所佔的 比例在十大經濟部門中亦為最高，足見能源部門於本報告規劃中之重要性，對能 源部門之投資金額主要應用層面包含以下兩點：
1. 以再生能源和低碳技術替代化石燃料 2. 提高能源效率，減少能源需求
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表 2-1 綠色經濟規劃之各部門投資百分比
部門 綠色投資之比例(％) 生產總額之比例(％)
G1 G2 G1 G2
農業 10 8 0.1 0.16
建築 10 10 0.1 0.2
能源(供給) 15 26 0.15 0.53
漁業 10 8 0.1 0.16
林業 3 2 0.03 0.03
工業 6 3 0.06 0.06
旅遊業 10 10 0.1 0.2
交通 16 17 0.16 0.34
廢棄物 10 8 0.1 0.16
水資源 10 8 0.1 0.16
合計 100 100 1 2
資料來源：UNEP，2011 報告中指出 2010 至 2050 年於此兩技術層面之總投資金額分別為 1,740～6,560 億美元及 2,270～6,510 億美元，金額之分配比重大致為一比一，基於投資此兩技 術面發展的情境下，本報告亦規劃了 G2 情境時之未來全球電力結構，如表 2-2 所 示。
表 2-2 為本報告規劃之未來電力結構，可發現其發展趨勢，主要為淘汰污染程 度及排碳係數較高的燃煤、燃油發電，減少的部分則由生質能、再生能源及核能 進行替補；結果部分，主要模擬了 2010 至 2050 年的各項指標提供參考，依考慮 的面向整理分類如下：
1. 經濟面：生產毛額、人均生產毛額、農業產出、工業產出、服務業產出。
2. 社會面：總人口、人均卡路里、日薪資低於 2 美元之人口、人類發展指 數、總僱員。
3. 環境面：林地、耕地面積、收穫面積、水資源需求、廢棄物產生、垃圾
掩埋量、二氧化碳排放、生態足跡、能源需求、電力結構。
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表 2-2 綠色經濟規劃之未來電力結構
電力結構(％) 未進行
綠色經濟轉型 2030 年 2050 年
燃煤 31 25 15
燃油 28 24 21
燃氣 23 23 25
核能 6 8 12
水力 2 3 4
生質與廢棄物能 8 12 16
其它再生能源 3 5 8
合計 100 100 100
資料來源：UNEP，2011 本報告以全球的觀點進行了十種主要經濟部門之綠色投資規劃，其中能源供給 部門佔有最重要之地位，台灣身為石油淨輸入國，在面臨化石燃料價格波動及上 漲時的調適成本相對較高，因此在考慮台灣之區域特性後，本報告所規劃之電力 結構及綠色投資運用，提供了許多可以學習、參考的方向。
（二） 永續能源結構目標下之我國最適再生能源結構
本報告為張四立老師於 2005 年執行之行政院國科會專題研究報告，其結合了 多目標數學規劃方法及系統動態之理論，並更新 2004 年建立之多目標電力系統模 型，應用 2001 年之產業關聯表資料，規劃兼顧產業發展、電力供給、穩定具經濟 效率之電力結構，在情境設計方面，探討藉由再生能源建置於溫室氣體減量之政 策成效可行性，整理其規劃模型要點如下：
1. 規劃方法：3E 多目標規劃模型、系統動態學。
2. 經濟面：2001 年產業關聯表，假設經濟發展最大的情境下，利用投入產 出計算國民生產毛額，及各產業產出。
3. 能源面：更新發電成本資訊，在發電成本最小的情境下，解析電力結構、
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裝置容量及發電量。
4. 環境面：藉由最終消費部門之燃料耗用量，乘以對應燃料之二氧化碳排放 系數，求取滿足經濟發展最大與發電成本最小十之二氧化碳排放。
5. 政策分析：再生能源發展、溫室氣體減量。
本報告之情境分析設定如下表所示，為求方便討論，將原文數據以高、中、低 表示，並說明之：
表 2-3 「永續能源結構目標下之我國最適再生能源結構」報告之情境分析設定
情境一 情境二 情境三 情境四
政策分析 台電方案 積極發展
再生能源
低標準之 二氧化碳減量
高標準之 二氧化碳減量 再生能源
裝置容量 中 高(多 2.5％) 同情境一 同情境一
二氧化碳排放 高 次高 中 低
GDP 成長 高 同情境一 中 低
總裝置容量 高 高 中 低
單位發電成本 次高 高 低 中
資料來源：張四立，2005
由情境一、二比較，可發現在總裝置容量不變的情況下，藉由發展再生能源雖 會導致單位發電成本的提高，但二氧化碳的排放確實減少了，而經濟成長的部分 因本模型設定其與總裝置容量呈定比關係，故也是維持高成長的情況；而情境三、
四則分別代表全國能源會議承諾值以及經濟合作與發展組織(Organisation for Economic Co-operation and Development，OECD)訂定之 2025 年人均二氧化碳排放
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目標量，仔細探討情境三、四的設定，雖然二氧化碳的排放減低了，但是電力結 構方面，設定則與情境一相同，並未針對電力結構進行配套的規劃，即再生能源 保持現狀，不做進一步發展，因此，為求二氧化碳的減量只能從總裝置容量的降 低來著手，基於模型設定之比例關係，間接導致了經濟成長的減少。
本報告於結果分析中明確的提出再生能源發展之於溫室氣體減量的重要性，此 外，亦藉由系統動態方法，模擬了台灣在 1980～2050 年各情境發展下之總二氧化 碳排放。
（三） 未來電力供需分析與規劃研究完成報告
本報告為台灣電力公司於 2010 年完成之研究計畫，旨在進行長期負載預測與 電源開發規劃，在資料收集研析部分，除了涵蓋電價、人口、產業結構、大型開 發案、政府重大經建計畫、線損、需求面管理效能、氣溫和國內外經濟與能源情 勢等影響電力「需求特性」相關因素，以及裝置容量配比、發電量配比、燃料價 格、燃料供需、二氧化碳排放、供電可靠度、地區供需平衡等影響電力「供給特 性」相關因素之資料。(台灣電力公司，2010)
其規劃模型主要依循台電長期以來發展之 3E 多目標規劃模型，進行資料數據 的更新，其架構如圖 2-1 所示，模型規劃要點條列如下：
1. 規劃方法：3E 多目標規劃模型
2. 經濟面：整合我國主要經濟研究機構預估之經濟成長率，假設經濟發展最 大的情境下，代入規劃模型求取最終需求量。
3. 能源面：預測內容涵蓋尖峰負載預測、平均負載預測、供電量預測、需電 量預測、區域別負載預測、產業別用電量預測和離島地區負載預測等，輔 以最小發電成本之條件進行電力結構之規劃。
4. 環境面：搜集分析國內外發電部門二氧化碳排放情況，及其相關可行技術 IGCC 和可控技術如 CCS 等，以了解 1990~2025 裝置容量結構對應下溫
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室氣體之排放分配。
國家整體資源（經濟、能源、環境）配置效率
經濟產業目標 經濟成長極大
能源目標 環境目標
二氧化碳排放極小 總
目標
子目 標
限 制面
最終 需 求限 制
裝置 容 量限 制
火力 機組 燃 料投 入限 制 發電 量限 制
二氧 化碳 排 放總 量限 制 最終
能源 供 需均 衡限 制 負 載別 特性 限制 電力
發電成本極小
非電力 能源消費極小
資料來源：台灣電力公司，2010 圖 2-1 台電 3E 多目標規劃模型概念架構圖
5. 政策分析：永續能源政策綱領、2010～2025 年國內天然氣未來使用目標 值、行政院 2007 年產業科技策略會議－各類再生能源之裝置容量目標 值、2005 年全國能源會議結論－汽電共生裝置容量目標值等。
本報告針對經濟發展與電力需求之預測，以及電力供給技術面有相當詳細的論 述，故本研究亦延用其對於電力需求量的規劃以及技術相關設定，但於環境面的 考量，在規劃模型中的順位仍排在末位，僅有檢視該電力結構排放了多少二氧化 碳排放的功能，其規劃結果如圖 2-2 所示。
經過了將近 20 年的努力，台電嘗試淘汰了二氧化碳排放係數較高的燃油發電 機組，並由再生能源替補不足的部分，但風險且爭議性較高的核能發電亦仍維持 20 年前的水準；整體而言，電力結構並沒有太大改變，根據報告的計算結果，雖
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然整體二氧化碳排放強度由 0.57 公斤／度降至 0.55 公斤／度，但二氧化碳總排放 由 2010 年的 134 百萬噸增加至 2029 年的 209 百萬噸，由於本規劃案主要針對目 前國家訂定之再生能源發展目標進行評估，該政策目標於環境面的考量，僅止於 二氧化碳排放，姑且不論最終如此的電力結構達成了減量目標與否，但環境外部 性只考量二氧化碳排放，應還有再進步的空間。
資料來源：台灣電力公司，2010 圖 2-2 台電規劃之 2010～2029 年電力供給結構
（四） 台灣低碳電力結構分析
本報告為陳發林老師等於 2011 年完成之研究報告，其規劃模型主要依據自行 開發完成之「台灣低碳電力結構最佳化分析」程式，考慮項目包含總發電量、總 排碳量、總備用容量、總發電成本等，並假設各電廠之裝置容量可在一限定範圍 內進行調整，程式之判斷順序以總發電量為第一優先，其次為總備用容量、總排 碳量，並在不滿足但最接近以上限制條件的情況下，求取最低總發電成本之電力
西元年
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結構方案，其規劃模型要點條列如下：
1. 規劃方法：台灣低碳電力結構最佳化分析程式 2. 經濟面：直接使用官方設定之產業發展資料。
3. 能源面：發電成本主要依據英國 Markal 模型進行估算，另有部分資料採 用德國官方模型，同時也考慮備用容量及尖峰負載，最小化發電成本。
4. 環境面：採用符合 ISO 14000 標準的生命週期評估法，計算能源鍊之二氧 化碳排放量。
5. 政策分析：永續能源政策綱領、再生能源發展、溫室氣體減量、核能發展、
碳封存技術。
本報告共規劃了 2025 年及 2030 年之七種最佳情境，以下僅就 2030 年之規劃 結果進行討論，規劃設定及結果如表 2-4 所示；可發現本報告情境分析之重點集中 於核能裝置容量的多寡，針對核一～三廠延役與否、或者僅核四運轉、是否增加 核能機組等情境進行探討，再生能源方面則依據經濟部能源局目前之規劃，未對 其可能的發展性進行評估。
結果方面，只有零核能及零化石燃料機組的情境六可達成政府間氣候變遷小組 (Intergovernmental Panel on Climate Change，IPCC)之減碳目標，但其發電不足率高 達 30％，且因為大量使用太陽光電及離岸風力，使得發電成本相對較高；備用容 量率方面，只有情境二與七符合目前行政院的標準 16％，與情境一相比較，雖然 其他情境之發電成本都稍微較高，但普遍而言，排碳以及備用容量的表現都較情 境一好，因此更加確信了強化燃氣與再生能源的重要性。
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表 2-4 「台灣低碳電力結構」報告規劃之七種最佳情境設定
情境一 情境二 情境三 情境四 情境五 情境六 情境七
單位：GW
能源局之規 劃，即核一至
四持續運轉
同情境一，
強化燃氣與再 生能源
僅核一至三運 種，強化燃氣 與再生能源
僅核四運轉，強化 燃氣與再生能源
零核能，
強化燃氣與再 生能源
零核能、零化石 燃料，強化燃氣 與再生能源
強化核能至最 大裝置容量
燃煤 31.47 28.54～31.34 31.47 31.47 31.47 0 26.47～29.27
燃氣 19.44 28.79 28.79 28.79 28.79 0 19.44
燃油 2.37 2.37 2.37 2.37 2.37 0 2.37
核能 7.84 7.84 5.14 2.70 0 0 22.40
水力 2.50 3.63 3.63 3.63 3.63 22.50 2.50
陸域風力 1.16 2.60 2.60 2.60 2.60 1.52 1.16
離岸風力 3.30 9.90 9.90 9.90 9.90 47.90 3.30
太陽光電 2.50 7.48 7.48 7.48 7.48 91.55 2.50
生質能 0.03 0.04 0.04 0.04 0.04 0.92 0.03
廢棄物能 1.37 0.79 1.37 1.37 1.37 1.37 0.41
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情境一 情境二 情境三 情境四 情境五 情境六 情境七
發電不足率 0 0 0 0 0 30％ 0
排碳超標率 (IPCC)
224～225％ 148～151％ 170～172％ 190～191％ 212～213％ 0％ 105～111％
平均成本 (台幣)
1363～1367 億 1931～2019 億 2004～2052 億 2007～2027 億 1975～1979 億 7058 億 2032～2121 億
備用容量率 負 1～3％ 16％ 13～16％ 9～13％ 6～9％ 負 37％ 16％
資料來源：陳發林等，2011
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依據此報告所使用之規劃模型，其建議最佳的規劃情境為情境七，強化核能 至最大裝置容量，該情境核能發電的裝置容量高達 22.4GW，幾乎為現在核一～
四總裝置容量 7.84GW 的三倍，雖然其排碳量最少，開發成本與情境二～五也差 距不大，但核能發電技術隱含的風險，在此模型並無法表現出來，為求二氧化碳 的減量，仰賴大量核能是否是唯一解，應抱持審慎的態度懷疑並探討之。
2.1.2 電力規劃報告小結
在國內報告總是以發電成本最小為訴求時，《邁向綠色經濟》指出相當重要 的概念，提醒我們不該在投資金額上畫地自限；在《未來電力供需分析與規劃研 究完成報告》中，對於未來台灣經濟體的發展，確實有著非常詳細的預測及論述，
但身為台灣最大的電力供應者，在國家用電需求與公司營運兩大壓力下，對於未 來產業結構的預測，基於一個較為保守的情境來推估，意即該模型使用了大量過 去的經濟成長數據，悲觀的描繪著台灣產業無法轉型成功以及電力需求與經濟成 長無法脫勾的藍圖，因此本研究認為該模擬結果應適合做為規劃情境的基線，未 來努力的目標應建構於其上，且超越之。
在環境面的考量，《邁向綠色經濟》模擬了進行綠色投資後，未來各種環境 指標的變化，國內的三份報告則主要由政策切入，探討二氧化碳減量的可能，其 中計算二氧化碳排放的基礎亦有些許差異，僅《台灣低碳電力結構分析》明確指 出其應用了生命週期評估法進行完整能源鍊的排碳統計，其他報告只考量了化石 燃料燃燒時排放之二氧化碳。
除了計算方法上未以系統性思維為基礎外，若仔細探究目前國內之電力規劃 模型，在環境面的考量上，由於政策目標的偏頗，往往只針對二氧化碳排放進行 評估，選擇對於其他環境衝擊視而不見，在如此自我限縮思維下規劃的電力結 構，很可能忽略了直接發生在我們周遭的環境議題。
在情境設定方面，國內報告主要針對目前訂定的政策進行評估，提供政策實 施後，可能產生的結果，並沒有包括藉由求取最佳情境而反饋修訂政策的功能，
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是較為可惜的部分。
總而言之，在規劃電力結構時，必須考量經濟、能源、環境各面向是基本的 共識；《邁向綠色經濟》鼓勵我們需要在開發成本上進行突破；《永續能源結構目 標下之我國最適再生能源結構》除了系統動態方法的創新外，亦指出了情境設定 之於政策制定的重要性；《未來電力供需分析與規劃研究完成報告》中，於能源 面的設定、考量項目最為詳細、專業，值得參考；《台灣低碳電力結構分析》，除 了在二氧化碳排放統計上應用了生命週期評估，也藉由最佳化程式建立了其理想 的電力供應結構；以上報告，提供了許多本研究可學習的優點，建構了主要的規 劃模型基礎，亦為重要的研究靈感起源。
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2.2 生命週期評估方法應用
本研究之環境衝擊數據主要應用生命週期評估方法進行計算，並在衝擊評估 階段，以 De Novo 規劃法進行各環境損害的整合，不需額外給予權重，以下針 對生命週期評估法之簡介、生命週期衝擊評估之相關討論及於能源系統的應用進 行回顧。
2.2.1 生命週期評估之簡介
生命週期評估以系統性思維考慮環境污染問題，將所有可能對環境產生衝擊 的人為活動皆納入考量，以「從搖籃到墳墓」的思維方式彙整產品或服務在其生 命週期中能資源投入及污染物排放對環境造成的衝擊(ISO， 2006)。
生命週期評估的架構分為四大部分，包含目標範疇界定、盤查分析、衝擊評 估以及結果闡釋(ISO， 2006)，說明如下：
1. 目標定義與範疇界定：
範疇界定指對於研究目的以及其延伸的使用目的給予明確定義。在此應 詳細說明評估的系統邊界，同時定義功能單位，說明資料品質、研究假 設及應用上的限制。
2. 盤查分析：
此階段主要為蒐集所需的資料，盤查內容包括能資源耗用及污染物排 放，如果系統同時具備不同功能，則需要適當分配系統中各部分的環境 負荷並加以量化。
3. 衝擊評估：
將盤查分析所量化的環境負荷結果利用特徵化、權重化等步驟轉為不同 種類的環境衝擊。
4. 結果闡釋：
確認主要的環境負荷及衝擊來源，環境衝擊熱點，根據研究結果對應一
21
開始的研究目的並給予建議。
圖 2-3 顯示生命週期評估步驟間之關係架構，在評估架構中，先由範疇界定 確認盤查分析的內涵，而經實際盤查後的結果，亦能反饋目標定義進行修正，步 驟間存在著互相連通變動的彈性關係；而生命週期評估的應用層面，主要雖強調 以特定產品、人為活動為評估對象，但隨著搭配不同的決策方法，舉凡公共政策、
市場策略等規劃，亦可見利用生命週期評估計算環境衝擊，以達成資訊公開、最 佳化設計等目的。
生命週期評估架構
目標定義與 範疇界定
盤查分析
衝擊評估
結果闡釋
直接應用 -產品研發與改善 -策略規劃
-公共政策決策 -市場行銷 -其他
資料來源：CNS 14040 圖 2-3 生命週期評估架構
由於生命週期評估可針對能源產出的整個生命週期計算環境衝擊，因此適合 做為能源決策的依據(Góralczyk， 2003)，本研究即使用經過台灣本土化數據修 正的 TWEnLCA 環境衝擊資料庫，做為未來台灣電力結構決策的規劃依據。
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2.2.2 生命週期衝擊評估之相關討論
生命週期衝擊評估階段(Life cycle impact assessment， LCIA)將盤查所得資 料利用特徵化、權重化等步驟轉換計算為環境衝擊，主要內容依據 ISO 14042 標 準劃分為強制性要項(mandatory elements)和選擇性要項(optional elements)；其中 強制性要項包括衝擊類別、類別指標及特徵化模式之選擇，盤查分析結果分類 (classification)，以及衝擊類別指標之計算(characterization)等三步驟；選擇性要項 則包含規格化(normalization)、群組化(grouping)、權重化(weighting)、數據品質 評估(data quality assessment)等。
生命週期衝擊評估將盤查資料與環境衝擊進行連結，故在生命週期評估中佔 有重要地位，同時也是較具爭議的部分，除了不同商用軟體所採用的衝擊評估方 法有所差異外，環境衝擊之於地域性的不同亦需要本土化數據修正，以增加可靠 性。
而前文所述之權重化雖被劃分在選擇性要項，但在許多衝擊評估方法中仍扮 演著重要角色，其將特徵化後的各項環境負荷，給定一組相對的權重值，整合成 單一環境衝擊值，目的在於彙整種類眾多、複雜的環境負荷項目，方便決策者進 行比較，以及在公開資訊時易於為民眾接受。
求取權重數據的方法種類與應用亦相當豐富，環境毒理與化學學會(Society of Environmental Toxicology and Chemistry，SETAC)在 1994 年，提供了以下評價 法供大家選擇，分別是層級分析法(Analytic Hierarchy Process，AHP)、願付價格 法(Willingness-to-Pay， WTP)、多屬性效用理論(Multi-Atrribute Utility Theory，
MAUT)、衝擊分析矩陣法(Impact Analysis Matrix，IAM)、條件評估法(Contingent Valuation，CV)以及模糊層級分析法(Fuzzy Analytic Hierarchy Process，FAHP)等。
(SETAC，1993a；單啟明，1999)
上述方法內容，除原理基本上大都屬於較主觀的評價方式外，部分方法著重 於可行方案間的比較以選擇表現較佳者，而非設計出最佳化的系統，故本文不在 此詳述其方法內涵。
23
權重之數據來源一途為經由問卷的方式詢問專家或社會大眾，但在選取各領 域專家的組成上是否公允，以及民眾對於議題是否具備足夠的認識等爭議，經常 使權重計算上面臨挑戰，而過於仰賴主觀價值判斷，雖較容易得到決策者喜愛的 方案，但最大的缺點還是在於決策者的考量很容易超越相對客觀的科學證據，且 權重數據來源的透明度不佳，最終是否能得到最佳方案亦有相當的討論空間；在 ISO 14042 當中，對於權重化的過程，提到之程序為以下兩點：
1. 以選定權重係數換算指標結果或規格化結果；
2. 盡可能加總換算後的跨衝擊類別結果或規格化結果(CNS 14042，2001)，
同時指出「權重化步驟係基於價值選擇而非基於自然科學，因此，不同當事 者根據相同的指標結果或規格化指標結果，可能產生不同之權重結果」(CNS 14042， 2001)。或許這可間接說明，在 ISO 14042 中，權重化僅列為選擇性要 項，而非強制性要項。
除了前文描述權重化所面臨的挑戰之外，在 ISO 14042(CNS 14042， 2001) 標準中，亦指出生命週期衝擊評估的限制，包括以下五點：
1. 評價過程的價值選擇：
在衝擊類別、類別指標及特徵化模組的選擇，以及規格化、群組化、權 重化等程序中，較為主觀層面的價值選擇，仍會反映其中。
2. 時間、空間、閥值與劑量反應的資訊缺乏：
生命週期衝擊評估基本上排除空間、時間、閥值及劑量反應等資訊，主 要探討特定產品、活動之排放。
3. 不同衝擊類別中，類別指標的精密度可能不同：
由於空間、時間尺度的不同，簡化的假設條件會有所差異，而科學本質 上的不確定性亦無法避免。
4. 不同系統間難以互相比較：
由於不同系統在生命週期盤查階段中，數據的取得和分配可能不一致，
或在盤查數據的蒐集上，無法取得具代表性的資料，均使得系統間的比
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較難以進行。
5. 無法預測類別終點、逾越閥值、安全界限或風險等之衝擊。
本研究利用 De Novo 規劃法，嘗試建立以客觀權重為基礎的決策系統，在上 述限制中主要針對價值選擇的部分進行改善，去除主觀的選擇因素，進而由系統 自身能力決定各環境衝擊最小化所能達成的目標。
2.2.3 生命週期評估於能源系統之應用
回顧國際針對能源系統外部性之探討，均指出具有全程評估、多介質整合及 系統化分析等特性的生命週期評估，為適當的評估工具(OECD，2001)；生命週 期評估屬於系統分析方法之一，其精神與相關討論於前兩節已簡單介紹，在能源 系統上的研究應用，主要分為三類(Udo de Haes etal.，2007)：
1. 應用於新興再生能源科技的探討，如生質柴油、太陽光電、氫能源等。
2. 電力供應系統基線資料的建立。
3. 能源政策面的評估，如歐盟的 ExternE 研究計畫。
台灣近年對於生命週期評估的應用主要為第一類，偏重於生質能、風力發 電、太陽光電版等新興能源科技之研究。由於能源系統為各類產品或服務的生命 週期中的共通程序(General Process)，意即不論生產各類產品或進行服務，能源 都是不可或缺的，因此各國於推廣生命週期評估的研發與應用時，會先建立該國 能源系統的盤查資料，提供後續研究之用。
儘管生命週期評估常被應用於能源系統，但衝擊評估的項目僅以二氧化碳排 放及全球暖化為主，且大部分評估的時間尺度限於現在，忽略了技術進步的因 子，主要也是因為預測型生命週期評估方法在資料取得上存在著一定的困難度和 不確定性(Pehnt， 2005)。
而生命週期評估應用於能源鏈環境衝擊之分析，仍有以下四項限制(中華經 濟研究院，2009)：
1. 盤查結果難以驗證：
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生命週期評估的模擬結果，難以實測值驗證，而盤查資料的來源與假設 不同，將造成評估上的巨大差異。
2. 衝擊評估的限制：
除了大多生命週期評估應用於能源系統時，僅至盤查功能，未進行後續 的環境衝擊評估外；現有的衝擊評估方法，在針對層級較高的全球性衝 擊類別評估時，可信度較佳，而在層級較低的區域性衝擊類別上，尤其 是人體健康，如 2.2.2 節所提，由於無法將空間、時間、閥值及劑量反 應納入考量，因此效果不彰。但人體健康實際上為各類電廠營運時的關 鍵課題，因此衝擊評估上的限制，間接的削減了生命週期評估對能源系 統決策支援的功能。
3. 只針對環境面向：
生命週期評估著重於環境面向，未能擴展至經濟及社會面的評估，與永 續能源之真義有所落差。
4. 未能與現行能源經濟模型之結合：
現行能源規劃模型，主要以能源供應穩定、經濟成長量為考量因子，在 環境面向僅考慮法規污染物及二氧化碳排放。實際上，目前應用至能源 系統的生命週期評估相關研究，主要以能源經濟模型的模擬結果做為基 礎，再量化其環境衝擊，未能有回饋至能源配比之規劃，達到政策優選 之功能。
為改善上述限制以協助電力結構之規劃，除了需加強新興能源技術評估之可 信度外，提昇環境面向於現在 3E 模型中的地位亦是重要課題，雖然上述限制中 提及生命週期評估著重於環境面向，但現階段台灣多數針對電力結構之規劃，皆 著重於其對經濟體的貢獻，而忽略對環境的荼害，因此本研究將生命週期評估法 與現有之能源經濟模型模型進行結合，為平衡三者間的地位，先從環境面出發思 考，在最小化環境衝擊的情境下，同時滿足原模型規劃之能源需求及開發成本限 制，以規劃出對環境更為友善之電力結構方案。
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2.3 De Novo 規劃法簡介
De Novo 規劃法由 Milan Zeleny 於 1981 年提出，De Novo 源自拉丁文，意 思是「重新」，為多目標決策的方法之一；而多目標決策屬於多準則決策中的分 支，主要應用在決策方案未定時，針對多個目標函數，藉由一組限制條件及決策 者偏好，利用數學規劃的技巧，在有限資源限制下，求得最佳解。
多準則決策應用於能源計畫已行之有年，其幫助我們了解決策問題的內在特 性，促進決策流程規範的制訂，並提供決策者一個符合現實情境的分析、模擬平 台，規劃各種可能性，以提昇決策品質。
回顧能源發展計畫歷史，自 1970 年代起，能源計畫多著重於釐清能源使用 與經濟成長間的關係，主要目的為估計未來能源需求，並以最低開發成本滿足 之，使用單一準則最佳化的線性規劃法為主；時至 1980 年代，隨著群眾環保意 識抬頭，環境與社會面的考量漸漸導入決策系統中，多準則決策也開始被廣泛利 用，故本節針對 De Novo 規劃法之計算原理及特點與應用層面進行回顧。
2.3.1 De Novo 規劃法之計算原理
De Novo 規劃法的特點在於由現有系統計算成本，在不超過原有成本限制 下，重新規劃出表現更為優秀的系統，系統在重新規劃後通常能得到更好的獲 益；故在本研究中期望藉由 De Novo 規劃法，在相同或更少的開發成本下，滿 足台電估算之未來台灣用電需求，重新規劃出對環境更為友善的電力結構。
另外，前段所稱之「成本」並不限於金錢的概念，在規劃方案中限制式可調 整且互相替換的條件之下，特徵化各限制式進行評分，亦可利用 De Novo 規劃 法重新求取在相同總分時，最佳化的系統設定。
除上述之「系統優化」特點外，De Novo 規劃法亦可進行不含主觀權重的「多 目標整合」，以下利用範例進行 De Novo 規劃法的計算流程及特點說明：
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（一） 系統優化
比較線性規劃計算之最佳解與利用 De Novo 規劃法進行系統優化後的計算 流程與結果。
I. 利用線性規劃計算
欲進行火力發電廠與風力發電廠的規劃決策，目標為最大化環境效益：
決策變數－
x = 火力發電廠裝置容量，y = 風力發電廠裝置容量 目標函數－(最大化環境效益)
環境效益：f1 = 300x+400y 限制式－(發電廠所需之資源)
a. 4x≦20 b. 12x+4y≦60
c. 4x+4y≦26 d. 2x+6y≦24 e. 3y≦10.5 利用圖解法求解：
圖 2-4 說明範例之線性規劃結果
最大化環境效益的結果，最佳解位於(3.75，2.75)，即圖中 c 與 d 資源之交點，
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此時目標函數 f1 = 2225，由於最佳解位於 c、d 之交點，表示在資源的使用上僅 有 c、d 使用到最大量，其餘資源則仍有庫存，資源利用效率較低。
II. 利用 De Novo 規劃法計算
在資源可調整的情況下，先計算現有系統的總資源成本，假設各資源之單位 成本如下表所示：
表 2-5 說明範例之原系統各資源使用量及單位成本
資源 a b c d e
原系統資源使用量 20 60 26 24 10.5 單位成本 30 9.5 10 40 20 總資源成本 = 20×30+60×9.5+26×10+24×40+10.5×20 = 2600
決策變數－
x = 火力發電廠裝置容量，y = 風力發電廠裝置容量 目標函數－(最大化環境效益)
環境效益：f1 = 300x+400y 限制式－(發電廠所需之資源)
a. 4x≦b1
b. 12x+4y≦b2 c. 4x+4y≦b3
d. 2x+6y≦b4 e. 3y≦b5
b1×30+b2×9.5+b3×10+b4×40+b5×20≦2600
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利用 LINDO 求解：
表 2-6 說明範例之系統優化計算結果
變數 x y b1 b2 b3 b4 b5
結果 0 6.88 0 27.52 27.52 41.27 20.63 總資源成本 = 0×30+27.52×9.5+27.52×10+41.27×40+20.63×20 = 2600
圖 2-5 說明範例之系統優化圖解
在總資源成本不變的情況下，此時 f1 = 2751＞2225(原線性規劃的結果)，最 佳解位於(0，6.88)，為各資源的交點，經由 De Novo 重新規劃後，除了得到更好 的環境效益，且資源的使用上亦更有效率。
（二） 多目標整合
De Novo 規劃法另一特點為多目標整合，步驟說明如下：
1. 先分別求出各目標在系統優化情況下所能得到的最佳值。
2. 利用各目標最佳值反推出一理想解。
3. 求出理想解相對應之資源成本；由於各目標之最佳值成立時的系統條件 並不相同，所以此理想解實際上並不存在。
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4. 以實際之資源成本為基礎，等比例調整理想解而得一實際可行之最佳 解。
De Novo 規劃法於多目標整合上之優點為不需額外給予各目標權重，因此可 避免人為主觀因素對於目標的影響；取而代之的，De Novo 規劃法先求出了各目 標在竭盡資源成本改變系統的情況下，所能得到的最佳理想值，最後再從實際限 制面，等比例調整出可行解，因此其給予了各目標對等的考量，以下以範例說明 De Novo 規劃法應用於多目標整合的計算過程，並與 調合或稱折衷規劃法 (Compromise Programming)進行比較。
I. 調合規劃法，假設經濟效益與環境效益權重相同
進行火力發電廠與風力發電廠的規劃決策，目標為最大化環境與經濟效益：
決策變數－
x = 火力發電廠裝置容量，y = 風力發電廠裝置容量 目標函數－(最大化環境與經濟效益)
環境效益：f1 = 300x+400y 經濟效益：f2 = 400x+300y
由於權重相同，因此最大化目標為 f1+f2 = 700x+700y 限制式－(發電廠所需之資源)
a. 4x≦b1
b. 12x+4y≦b2
c. 4x+4y≦b3
d. 2x+6y≦b4
e. 3y≦b5
b1×30+b2×9.5+b3×10+b4×40+b5×20≦2600
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利用 LINDO 求解：
表 2-7 說明範例之調合規劃法計算結果
變數 x y b1 b2 b3 b4 b5
結果 7.34 0 29.37 88.13 29.37 14.68 0
總資源成本 = 29.37×30+88.13×9.5+29.37×10+14.68×40+0×20 = 2600 此時之環境效益 f1 = 2203，經濟效益 f2 = 2938。
II. De Novo 規劃法應用於多目標整合 決策變數－
x = 火力發電廠裝置容量，y = 風力發電廠裝置容量 目標函數－(最大化環境與經濟效益)
環境效益：f1 = 300x+400y 經濟效益：f2 = 400x+300y 限制式－(發電廠所需之資源)
a. 4x≦b1 b. 12x+4y≦b2
c. 4x+4y≦b3 d. 2x+6y≦b4
e. 3y≦b5
b1×30+b2×9.5+b3×10+b4×40+b5×20≦2600
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1. 先求取各目標系統優化後之最佳值：
(a) 最大化環境效益，f1 = 300x+400y 利用 LINDO 求解：
表 2-8 說明範例之多目標整合最大化 f1 計算結果
變數 x y b1 b2 b3 b4 b5
結果 0 6.88 0 27.52 27.52 41.27 20.63
此時，環境效益 f1 = 2751。
(b) 最大化經濟效益，f2 = 400x+300y 利用 LINDO 求解：
表 2-9 說明範例之多目標整合最大化 f2 計算結果
變數 x y b1 b2 b3 b4 b5
結果 7.34 0 29.37 88.13 29.37 14.68 0
此時，經濟效益 f2 = 2938。
2. 反推各目標最佳值之理想解：
f1 = 300x1+400y1 = 2751 f2 = 400x1+300y1 = 2938 解聯立得理想解，x1 = 5，y1 = 3.13 3. 將理想解代回限制式求取資源使用量：
a. 4x1 = 20 b. 12x1+4y1 = 72.52
c. 4x1+4y1 = 32.52 d. 2x1+6y1 = 28.78
e. 3y1 = 9.39
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表 2-10 說明範例之新系統各資源使用量及單位成本
資源 a b c d e
新系統資源使用量 20 72.52 32.52 28.78 9.39 單位成本 30 9.5 10 40 20
總資源成本 = 20×30+72.52×9.5+32.52×10+28.78×40+9.39×20 = 2953 4. 由於同時符合各目標最佳值的系統條件實際上並不存在，故此時總資源
成本已超過原系統限制，需等比例調整得實際可行解：
x = x1×(2600÷2953) = 4.4 y = y1×(2600÷2953) = 2.76 此時之資源使用量如下：
a. 4x = 17.61 b. 12x+4y = 63.85
c. 4x+4y = 28.63 d. 2x+6y = 25.34
e. 3y = 8.27
表 2-11 說明範例之新系統調整後各資源使用量及單位成本
資源 a b c d e
新系統資源使用量 17.61 63.85 28.63 25.34 8.27 單位成本 30 9.5 10 40 20
總資源成本 = 17.61×30+63.85×9.5+28.63×10+25.34×40+8.27×20 = 2600 環境效益 f1=300x+400y=2423
經濟效益 f2=400x+300y=2588
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下圖為兩種方法計算結果之比較，
圖 2-6 調合規劃法與 De Novo 規劃法之結果比較
分析此範例，儘管調合規劃法設定條件為兩目標權重相等，但我們發現其最 佳解為 x = 7.34，y = 0，為極端的只蓋單一種類電廠，雖然以總效益 f1+f2 而言，
此結果較 De Novo 規劃計算的為高，但目標間差距較比大，且電力結構上風險 較高；而 De Novo 規劃法計算的結果為 x = 4.4，y = 2.76，若以電力結構多元化 為出發點考量，此為一較合適的方案，且目標間差距較小，增加了決策的平衡性。
本節所述之範例，目的在於討論 De Novo 多目標整合與簡單加權法規劃之結 果，故在進行 De Novo 的多目標整合計算時，題目設定為較容易計算的條件，
即決策變數和目標函數的數量一致，都恰為兩個，因此兩個未知數配合兩條方程 式，故在求理想解時恰有唯一解，可由簡單的代數計算求得新的資源成本，反推 可行解；但實際運算時，可能會遇到決策變數與目標函數數量不同的情況產生，
到時則需要藉由假設條件以減少未知數，或利用求取最小平方解等方法來協助進 行規劃，該部分將於第三章研究方法詳細討論之。
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2.3.2 De Novo 規劃法之應用
De Novo 規劃法雖有「系統優化」及「多目標整合」兩項優點，但環顧目前 國內外文獻，並無 De Novo 規劃法應用於能源系統的實際研究報告，雖然針對 限制式優化後的系統確實可使目標函數有進一步的突破，但現實上重建系統絕非 易事，因此本研究認為，De Novo 規劃法比較適用於「原規劃方案」的重新優化，
意即在方案尚未實際執行時，便探討規劃設計的其他可能性；若要針對現實已存 在的系統，則適合進行長期遠程的規劃，意即將規劃目標及時程拉長，以盡量發 揮舊有設備之剩餘價值，減少汰舊換新之費用。
Zeleny 於 2010 年亦將 De Novo 規劃法的應用層面做了以下分類：
（一） 針對調合或稱折衷規劃法(Compromise Programming)進行改良，藉 由開放原限制式，使得規劃方案的彈性大增。
（二） 風險管理(Risk Management)，利用多目標整合，將各風險合理的降 至最低。
（三） 衝突化解(Conflict Dissolution)，當有兩個或以上的替代方案，且彼 此互斥時，衝突即發生，藉由 De Novo 規劃法求出理想解，評比替 代方案與理想解之差距，將有助於方案之選擇。
（四） 創造最大的附加價值(Added Value)，在企業管理面，商品之附加價 值除了包含公司需支付的工資、薪水及利潤外，亦隱含消費者對於 商品之願付價值，唯有正確評估出商品之附加價值，才有可能訂定 合適的價格，促進市場機制的運作。
由以上回顧，說明 De Novo 規劃法之精神不僅是尋找最佳解，更是在於設計 最佳系統，以下簡單整理了 De Novo 規劃應用之研究案例：
1. Zoran Babić, Tihomir Hunjak, and Ivica Veža，2006，OPTIMAL SYSTEM DESIGN WITH MULTI-CRITERIA APPROACH
針對鐵工廠的產品生產進行規劃，規劃內容包含各種不同鐵製品相應之 爐體應用，此外，亦對淨收入、爐體使用時間、特定產品之產量三項目
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標進行多目標整合進行探討，為多目標整合說明相當詳細的報告
2. David L. OLSON and Antonie STAM，2007，An Example of De Novo Programming
針對汽車工廠之生產系統進行規劃，主要規劃內容為生產資源的分配及 產品數量，強調資訊的更新，隨時改良系統進行最佳化的設計。
3. Y.M. Zhang, G.H. Huang, and X.D. Zhang ， 2008 ， Inexact de Novo programming for water resources systems planning
在固定的預算限制下，進行水資源供給方案的設計，結果發現該方法可 根據不同的目標，產生穩定的供給方案；主要規劃內容為民生、工業、
農業用水之分配，給予其一合理的區間，規劃同時考慮各產業利潤最大 化之供水結構。
4. Bulent Tutmez and Uzay Kaymak ， 2008 ， Fuzzy optimization of slab production from mechanical stone properties
進行石版生產之系統優化，規劃內容包含抗壓強度、磨耗等因子，目的 在生產品質良好的產品，為利用 De Novo 規劃法進行單一目標系統優化 的成功案例。
5. Joseph R. Kasprzyk, Patrick M. Reed, Gregory W. Characklis, and Brian R.
Kirsch，2011，Many-objective de Novo water supply portfolio planning under deep uncertainty
以實際城市之水資源管理系統數據為背景，在不同的情境設定下，整合 成本、供水量、可靠度、租賃數目等目標，規劃 10 年後的供水系統，並 利用 De Novo 規劃法配合敏感度分析找出關鍵的目標因子。
雖然目前文獻並無實際應用 De Novo 規劃法於電力結構的案例，且大多研究 為優化工廠的生產系統，但應用於供水系統的規劃研究也有兩篇，供水系統在某 些目標與限制上與電力供應皆有相仿的關係，因此本研究認為結合 De Novo 規 劃法於電力供應系統的設計是可行且具研究潛力的。
