**AI驅動之工業微電網智慧化碳排放管理系統研究計畫**

# **AI驅動之工業微電網智慧化碳排放管理系統研究計畫** ## 一、研究背景與動機 1. **產業現況與挑戰** - 全球減碳與可持續發展的需求日益緊迫，**工業微電網**作為能源管理的核心平台，需應對能源效率低下與碳排放增加的挑戰。 - 傳統能源管理系統僅考慮生產最大化或是生產成本，最多只有在能源供給不足時進行因應，但從未考慮過能源的碳排足跡，導致能源浪費與排放超標問題。**原因在於各種生產行為與設備的耗能資訊各自是一個數據孤島，且不同來源的能源碳排與成本資訊也需要即時的多元異質數據整合與多源異質數據**整合的難題進一步限制管理效能。 - 全球對於**淨零碳排放（Net-Zero Carbon Emissions）** 的推動，要求企業不僅要提高再生能源使用比例，更需確保能源使用的「完全零碳化，若盡可能充分運用再生能源，可以減少碳捕抓與封存等人為措施」。 - 再生能源憑證（REC, Renewable Energy Certificates）因未能解決時間與地點匹配問題，正被更嚴格的**全時無碳電力（24/7 CFE, Carbon-Free Electricity）** 概念取代（Google, 2021）。 2. **研究重要性** - 本研究符合國家智慧製造與節能減碳策略與人工智慧（AI, Artificial Intelligence）技術進行能源調度優化。 - 企業可通過智慧化碳排放管理提升競爭力，達成永續發展目標，並降低碳稅等成本壓力。 - 確保再生能源與用電需求在時間和地點上的精準匹配，解決能源波動性帶來的碳排放風險。 - **因應更嚴格的24/7 CFE要求，能源使用需要精準到小時級別，並減少對外部能源頻正的依賴，使企業真正進入無碳時代。不僅要求用電匹配再生能源，還需在小時級別上實現地點匹配，減少對外部能源憑證的依賴，推動企業真正進入無碳時代（EnergyTag, 2021）。與傳統RE100相比，24/7 CFE更能促進電網轉型與企業用電綠色化。 #### **全時無碳電力（24/7 CFE）與 RE100 的比較** | **特徵** | **RE100** | **24/7 CFE** | |---------------------|-----------------------------------|-----------------------------------| | **碳排放重視程度** | 年度總碳抵消 | 小時級匹配，確保零碳電力 | | **資源匹配地點** | 無嚴格限制 | 優先同電網範圍綠電 | | **技術需求** | 依賴 REC | 需結合儲能與能源管理系統 | | **長期可持續性** | 易於實現，但逐步被取代 | 高技術要求，促進產業轉型 | --- 3. **研究挑戰** - **技術挑戰** - **即時監測與數據整合的複雜性** [1] - 生產線機台種類眾多，負載因加工內容差異而變化，對每一台機台加裝IoT感測器不符合成本效益；即使每個機台都能收集耗能情形，亦不容易預測後一小時耗能。 - 再生能源種類眾多，依照不同天候條件會有不同產出；輸配線路，以及後端耗用狀態不同也會影響能源輸送的耗損比例，發電設備本身也有因清潔與磨損的能量耗損，各自不同。 - 建立高效能的邊緣運算架構 - **預測模型的準確性與穩定性** [2] - 需同時考慮氣象條件和生產排程的動態變化 - 模型必須能及時反應到小時級的能源匹配，且要能達成生產目標，避免呆料與廢料的產生。 - 預測結果需要高度可靠性 - **實施挑戰** - **系統整合難度** - 如何在不影響生產目標下，同時考量庫存成本與耗能效益。 - 確保特徵辨識模型與產線和能源匹配模型不會將生產機密資料外洩。 - 維持系統穩定運行 - **在碳權交易市集的競標下，再生能源取得成本是變動的，如果耗用其他非再生能源還得考慮風險轉嫁。** - 初期投資成本較高，需證明長期經濟效益 - 平衡環保效益與經濟效益 --- ## 二、研究目標與創新 1. **優化生產計畫，提升企業零碳能力。** - **智慧能源管理系統開發：** 使用人工智慧（AI, Artificial Intelligence）與機器學習技術進行能源需求預測與優化實現小時級的無碳能源調度。 - **碳排放監控模型建立：** 開發即時碳排放監控與預測模型，輔助企業制定減排策略。 - **數位孿生技術應用：** 建立數位孿生（Digital Twin）模擬環境，模擬多場景下的能源使用與碳排放。 2. **與至少一家企業合作，驗證波動式生產，能在同樣的碳排基礎且不影響生產效能上上，降低再生能源投資，或碳權交易數量。** - 提升能源效率15-20%，降低碳排放20-30%。 - 提升企業再生能源自發自用使用率達平均規劃發電量(Mean)比例至80%以上。(TBD) - 利用數位孿生（Digital Twin）技術模擬不同場景，驗證24/7 CFE在不同產業中的可行性與效益。 - 建立可應用於多產業的推廣實施方案。(TBD) 3. **研究創新** - **運用AI模型，辨識生產排程與耗能之關聯；以及各再生能源之產出與天候之關係。** - **混合模型預測技術：** 結合隨機森林（Random Forest）與長短期記憶網路（Long Short-Term Memory, LSTM），提升模型精準度。 - **自適應學習機制：** 使用聯邦學習（Federated Learning）提升跨場景模型適應性。 - **分層式架構：** 採用AIoT（人工智慧物聯網）架構與邊緣運算（Edge Computing）技術。 - **將庫存成本加上能源成本進行多目標規劃。** - 開發多目標優化演算法（Multi-objective Optimization Algorithm），實現能源調度與生產排程的雙優化。 - 建立視覺化決策輔助系統，提供即時減排建議，自動生成優化方案。 - AI輔助決策系統，基於歷史數據的最佳化建議做多情境模擬分析。 --- ## 三、研究方法 1. **數據收集與整合** - **要更明確寫出資料來源或如何取得：** - 氣象數據（溫度、濕度、日照強度）。 - 生產數據（設備運行時間、排程、產品類型）。 - 能源數據（歷史耗能、尖峰需求、基準耗能）。 ![截圖 2025-01-06 晚上9.05.36](https://hackmd.io/_uploads/HyE2v8Y8Jx.png) ![截圖 2025-01-07 下午1.42.50](https://hackmd.io/_uploads/HJalyScLkl.png) ![twL_news_23G03_0SuxTDwFQM](https://hackmd.io/_uploads/H1odK8KL1e.png) - **整合技術：** - 使用數據湖（Data Lake）技術，實現數據跨源檢索與存儲。 - 將異常數據檢測技術（如Isolation Forest）應用於數據清理與處理。 2. **AI 模型開發** - **能源需求預測模型：** - 採用混合模型結合隨機森林（Random Forest）與長短期記憶網路（LSTM, Long Short-Term Memory），對能源需求進行高精度預測。 - 性能評估指標包括均方誤差（MSE, Mean Squared Error）、平均絕對誤差（MAE, Mean Absolute Error）與決定係數（R² Score）。 - **碳排放預測模型：** - 使用多變量回歸分析，結合氣象與生產數據進行碳排放預測。 - 引入聯邦學習（Federated Learning）技術，保證數據隱私性（McMahan et al., 2017）。 3. **數位孿生技術應用** - 模擬多場景條件下的能源調度與碳排放行為，提供即時調整建議。 - 使用OPC UA協議與現場設備連接，進行數據交互與測試。 4. **能源調度與排程優化** - 使用強化學習（Reinforcement Learning, RL）進行能源與生產排程的動態優化（Sutton & Barto, 2018）。 - **生產排程：** 根據碳排放預測結果，實現生產過程的動態優化。 --- ## 四、預期成果 1. **技術成果** - 開發高精度能源需求與碳排放預測模型。 - 開發具備小時級匹配能力的智慧能源管理調度系統。（TBD） - 實現數位孿生技術在多場景中的效益分析與預測。 2. **應用成果** - 降低能源成本15-20%，提升生產效率10-15%。 - 減少碳排放20-30%，推動產業綠色轉型。 - 再生能源使用比例提升至 90%。 (TBD) 3. **效益計算** - **經濟效益：** （不影響生產目標下，碳排的極小化或是再生能源投資的極小） - ROI計算公式： - ROI = (總效益 - 總成本) / 總成本 × 100% - **環境效益：** - 碳排放減量公式： - 減排量 = 基期碳排放 - 實施後碳排放 --- ## 五、執行時程 1. **第一階段（1-3個月）** - 數據收集與標準化處理。 - 資料前處理與關鍵機台分析。 2. **第二階段（4-8個月）** - AI模型訓練與性能測試。 - 數位孿生模擬環境構建。 3. **第三階段（9-12個月）** - 減排策略制定與案例驗證。 - 數據回饋與優化。 4. **第四階段（13-18個月）** - 長期效益追蹤與報告撰寫。 --- ## 六、結論本研究整合AI技術、數位孿生與工業微電網管理，致力於建立智慧化碳排放管理系統，實現技術創新與減排目標的雙贏，推動產業綠色轉型。 (TBD) ## 七、參考文獻 - EnergyTag. (2021). *The EnergyTag Initiative: Implementing 24/7 Carbon-Free Energy*. Retrieved from https://www.energytag.org/ - Google. (2021). *24/7 Carbon-Free Energy: A path to more sustainable energy systems*. Retrieved from https://sustainability.google/stories/24x7-carbon-free-energy/ - McMahan, H. B., Moore, E., Ramage, D., Hampson, S., & Arcas, B. A. Y. (2017). Communication-efficient learning of deep networks from decentralized data. *Proceedings of the 20th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics*, 1273-1282. - Sutton, R. S., & Barto, A. G. (2018). *Reinforcement learning: An introduction*. MIT Press. - O’Shaughnessy, E., et al. (2021). *Hourly Emissions and Renewable Energy Impacts of 24/7 Carbon-Free Electricity Procurement*. National Renewable Energy Laboratory. https://doi.org/10.2172/1779147 --- ### 本研究所提到的技術細節與模型清單 --- ### **技術細節與模型清單** 以下將所有提到的技術細節與模型逐一條列，並說明其常見用途、選用原因、本研究中的用途及著名應用範例（含APA引用格式）。 --- #### **1. 全時無碳電力（24/7 Carbon-Free Electricity, 24/7 CFE）** - **常見用途：** - 確保企業每小時的用電需求匹配無碳電力。 - 推動電網與能源結構向低碳化和透明化轉型。 - **選用原因：** - 24/7 CFE 進一步解決了傳統再生能源憑證（REC）的局限性，特別是在時間與地點匹配上的缺失。 - 能幫助企業實現真正的碳中和，而非僅通過購買REC進行碳抵消。 - **本研究中的用途：** - 作為本研究能源管理框架的核心概念，用於指導再生能源的即時匹配與調度。 - 驗證如何通過儲能與智慧能源管理技術，實現每小時的用電零碳化。 - **著名的研究應用範例：** - Google. (2021). *24/7 Carbon-Free Energy: A path to more sustainable energy systems*. Retrieved from https://sustainability.google/stories/24x7-carbon-free-energy/ --- #### **2. 小時型再生能源憑證（Hourly Renewable Energy Certificates, Hourly REC）** - **常見用途：** - 提供小時級別的再生能源數據，確保能源使用的透明度和準確性。 - 用於支持24/7 CFE的實現。 - **選用原因：** - Hourly REC 可解決年度級REC的不足，使再生能源數據更精細化。 - 支援能源管理系統進行精準的時間匹配分析。 - **本研究中的用途：** - 通過小時型REC追蹤企業每小時的用電與無碳能源匹配情況。 - 應用於能源優化模型中，確保匹配率達標。 - **著名的研究應用範例：** - EnergyTag. (2021). *The EnergyTag Initiative: Implementing 24/7 Carbon-Free Energy*. Retrieved from https://www.energytag.org/ --- #### **3. 多目標優化演算法（Multi-objective Optimization Algorithm）** - **常見用途：** - 用於處理多個互相衝突的目標，例如同時優化能源效率與碳排放減少。 - 應用於能源管理、供應鏈調度、智慧製造等。 - **選用原因：** - 研究涉及能源效率提升與碳排放減少的雙重目標，該演算法可實現目標間的平衡與優化。 - 可為企業提供多樣化的決策方案。 - **本研究中的用途：** - 用於能源調度與生產排程的優化，確保能源使用的成本與碳排效益最大化。 - **著名的研究應用範例：** - Deb, K., Pratap, A., Agarwal, S., & Meyarivan, T. (2002). A fast and elitist multiobjective genetic algorithm: NSGA-II. *IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 6*(2), 182-197. https://doi.org/10.1109/4235.996017 --- #### **4. 隨機森林（Random Forest, RF）** - **常見用途：** - 應用於分類與回歸問題，擅長處理高維數據與非線性關係。 - 在能源需求預測、異常檢測等領域表現良好。 - **選用原因：** - 隨機森林能夠有效處理多維異質數據，並具有較高的準確性和穩定性。 - 提供重要特徵的權重分布，有助於識別能源需求中的關鍵影響因素。 - **本研究中的用途：** - 用於能源需求的短期預測，幫助優化能源調度計劃。 - **著名的研究應用範例：** - Breiman, L. (2001). Random forests. *Machine Learning, 45*(1), 5-32. https://doi.org/10.1023/A:1010933404324 --- #### **5. 長短期記憶網路（Long Short-Term Memory, LSTM）** - **常見用途：** - 處理時間序列數據問題，如能源需求預測、財務分析等。 - 捕捉長期與短期依賴關係。 - **選用原因：** - LSTM 能夠處理能源需求中的時間序列特徵，準確預測未來需求波動。 - 與隨機森林結合，彌補後者對長期趨勢捕捉的不足。 - **本研究中的用途：** - 應用於能源需求的長期預測，支持智慧能源調度與儲能管理。 - **著名的研究應用範例：** - Hochreiter, S., & Schmidhuber, J. (1997). Long short-term memory. *Neural Computation, 9*(8), 1735-1780. https://doi.org/10.1162/neco.1997.9.8.1735 --- #### **6. 聯邦學習（Federated Learning, FL）** - **常見用途：** - 在確保數據隱私的前提下，實現跨設備或跨場景的模型訓練。 - 用於醫療、金融、物聯網（IoT）等敏感數據領域。 - **選用原因：** - 本研究涉及多場景的能源數據，聯邦學習技術可在保護數據隱私的同時提升模型準確性。 - 支援企業內部多場景應用，減少數據傳輸風險。 - **本研究中的用途：** - 用於能源需求與碳排放預測模型的跨場景訓練與優化。 - **著名的研究應用範例：** - McMahan, H. B., Moore, E., Ramage, D., Hampson, S., & Arcas, B. A. Y. (2017). Communication-efficient learning of deep networks from decentralized data. *Proceedings of the 20th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics*, 1273-1282. --- #### **7. 強化學習（Reinforcement Learning, RL）** - **常見用途：** - 用於動態優化問題，如遊戲AI、自主駕駛、能源調度。 - 能在變化環境中找到最優策略。 - **選用原因：** - 本研究的能源調度與生產排程涉及動態變化，RL 可自動探索並更新最優策略。 - 能快速適應能源需求與再生能源波動。 - **本研究中的用途：** - 用於動態調整能源調度與生產計劃，實現即時優化。 - **著名的研究應用範例：** - Sutton, R. S., & Barto, A. G. (2018). Reinforcement learning: An introduction. *MIT press*. --- #### **8. 數位孿生技術（Digital Twin）** - **常見用途：** - 用於模擬與分析實體系統的行為，應用於製造、建築與能源管理。 - **選用原因：** - 數位孿生技術可提供精確模擬，降低實施風險並優化策略。 - 能模擬不同場景下的能源使用與碳排放行為。 - **本研究中的用途：** - 用於模擬再生能源調度與儲能策略的綜合效益，提供決策支持。 - **著名的研究應用範例：** - Tao, F., & Qi, Q. (2019). Make more digital twins. *Nature, 573*(7775), 490-491. https://doi.org/10.1038/d41586-019-02849-1 --- #### **9. EnergyTag 國際標準** - **常見用途：** - 提供小時型再生能源憑證（Hourly Renewable Energy Certificates, Hourly REC）的框架與標準。 - 幫助追蹤再生能源的時間和地點匹配，提升能源數據透明度。 - **選用原因：** - EnergyTag 的小時型 REC 提供支持 24/7 CFE 概念的重要工具，幫助企業實現用電和無碳能源的即時匹配。 - 標準化的方法論可降低企業在碳排放管理上的執行成本。 - **本研究中的用途：** - 通過 EnergyTag 的標準，驗證企業每小時的用電是否符合無碳標準。 - 作為能源管理系統中再生能源匹配與追蹤的核心工具。 - **著名的研究應用範例：** - EnergyTag. (2021). *The EnergyTag Initiative: Implementing 24/7 Carbon-Free Energy*. Retrieved from https://www.energytag.org/ --- #### **10. 異常檢測演算法（如 Isolation Forest）** - **常見用途：** - 用於數據預處理，檢測並標記數據中的異常值。 - 在能源管理、金融欺詐檢測、製造品質控制等領域應用廣泛。 - **選用原因：** - 本研究需要處理來自多源數據（如氣象數據、能源數據）的異常情況，Isolation Forest 能快速高效地識別異常數據，避免其對模型訓練和預測的影響。 - 該算法在處理高維數據時具有穩定性和準確性。 - **本研究中的用途：** - 用於清理氣象數據和生產設備運行數據中的異常值，確保 AI 模型的輸入數據質量。 - 作為數據預處理階段的重要組成部分。 - **著名的研究應用範例：** - Liu, F. T., Ting, K. M., & Zhou, Z. H. (2008). Isolation forest. *2008 Eighth IEEE International Conference on Data Mining*, 413-422. https://doi.org/10.1109/ICDM.2008.17 --- #### **完整技術與模型清單更新後的總結** 1. **全時無碳電力（24/7 Carbon-Free Electricity, 24/7 CFE）** 2. **小時型再生能源憑證（Hourly Renewable Energy Certificates, Hourly REC）** 3. **多目標優化演算法（Multi-objective Optimization Algorithm）** 4. **隨機森林（Random Forest, RF）** 5. **長短期記憶網路（Long Short-Term Memory, LSTM）** 6. **聯邦學習（Federated Learning, FL）** 7. **強化學習（Reinforcement Learning, RL）** 8. **數位孿生技術（Digital Twin）** 9. **EnergyTag 國際標準** 10. **異常檢測演算法（如 Isolation Forest）** --- #### **完整的應用案例與APA引用清單** 1. **Google:** Google. (2021). *24/7 Carbon-Free Energy: A path to more sustainable energy systems*. Retrieved from https://sustainability.google/stories/24x7-carbon-free-energy/ 2. **EnergyTag:** EnergyTag. (2021). *The EnergyTag Initiative: Implementing 24/7 Carbon-Free Energy*. Retrieved from https://www.energytag.org/ 3. **Isolation Forest:** Liu, F. T., Ting, K. M., & Zhou, Z. H. (2008). Isolation forest. *2008 Eighth IEEE International Conference on Data Mining*, 413-422. https://doi.org/10.1109/ICDM.2008.17 4. **多目標優化演算法:** Deb, K., Pratap, A., Agarwal, S., & Meyarivan, T. (2002). A fast and elitist multiobjective genetic algorithm: NSGA-II. *IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 6*(2), 182-197. https://doi.org/10.1109/4235.996017 5. **隨機森林:** Breiman, L. (2001). Random forests. *Machine Learning, 45*(1), 5-32. https://doi.org/10.1023/A:1010933404324 6. **LSTM:** Hochreiter, S., & Schmidhuber, J. (1997). Long short-term memory. *Neural Computation, 9*(8), 1735-1780. https://doi.org/10.1162/neco.1997.9.8.1735 7. **聯邦學習:** McMahan, H. B., Moore, E., Ramage, D., Hampson, S., & Arcas, B. A. Y. (2017). Communication-efficient learning of deep networks from decentralized data. *Proceedings of the 20th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics*, 1273-1282. 8. **強化學習:** Sutton, R. S., & Barto, A. G. (2018). *Reinforcement learning: An introduction*. MIT Press. 9. **數位孿生技術:** Tao, F., & Qi, Q. (2019). Make more digital twins. *Nature, 573*(7775), 490-491. https://doi.org/10.1038/d41586-019-02849-1 --- 這些條列內容完整納入了所有提到的技術與模型，並具體說明了其用途、選用原因及在本研究中的應用情境，引用案例和APA格式清單也提供了可靠的參考來源。 24/7 CFE 相關清單（APA 格式） **Google:** Google. (2017). Our 100% renewable energy purchasing matches 100% of our global electricity consumption. Retrieved from https://sustainability.google/progress/energy/ Google. (2021). 24/7 Carbon-Free Energy: A path to more sustainable energy systems. Retrieved from https://sustainability.google/stories/24x7-carbon-free-energy/ **EnergyTag:** EnergyTag. (2021). The EnergyTag Initiative: Implementing 24/7 Carbon-Free Energy. Retrieved from https://www.energytag.org/ 聯合國與SEforALL: Sustainable Energy for All. (2021). UN, SEforALL, and partners launch 24/7 Carbon-Free Energy Compact. Retrieved from https://www.seforall.org/ NREL（美國國家再生能源實驗室）: O’Shaughnessy, E., et al. (2021). Hourly Emissions and Renewable Energy Impacts of 24/7 Carbon-Free Electricity Procurement. National Renewable Energy Laboratory. https://doi.org/10.2172/1779147 行業報告與分析: World Economic Forum. (2021). Advancing 24/7 Carbon-Free Energy: Policy and market solutions for energy systems transformation. Retrieved from https://www.weforum.org/ --- ### **補充研究計畫書：基於24/7 CFE的智慧能源管理與永續生產實踐** --- #### **一、研究背景與動機** 1. **背景：能源結構轉型與淨零目標** - 全球對於淨零碳排放（Net-Zero Carbon Emissions）的推動，要求企業不僅要提高再生能源使用比例，更需確保能源使用的「即時零碳化」。 - 再生能源憑證（REC, Renewable Energy Certificates）因未能解決時間與地點匹配問題，正被更嚴格的全時無碳電力（24/7 Carbon-Free Electricity, CFE）概念取代（Google, 2021）。 2. **24/7 CFE 的重要性** - 24/7 CFE 不僅要求用電匹配再生能源，還需在小時級別上實現地點匹配，減少對外部能源憑證的依賴，推動企業真正進入無碳時代（EnergyTag, 2021）。 - 與傳統RE100相比，24/7 CFE更能促進電網轉型與企業用電綠色化。 3. **研究需求與挑戰** - 如何利用儲能技術（如鋰電池、壓縮空氣儲能）與人工智慧（AI, Artificial Intelligence）技術進行能源調度優化。 - 確保再生能源與用電需求在時間和地點上的精準匹配，解決能源波動性帶來的碳排放風險。 --- #### **二、研究目標** 1. **建立基於24/7 CFE的能源管理系統** - 開發智慧能源管理系統（EMS, Energy Management System），結合再生能源與儲能設備，實現小時級的無碳能源供應。 2. **優化再生能源自發自用比例** - 透過智慧調度與能源儲存技術，提升企業再生能源自發自用比例至70%以上。 3. **實現永續生產與碳排放減少** - 動態優化能源調度與生產排程，達到碳排放減少20-30%的目標。 4. **驗證能源匹配與減排效益** - 利用數位孿生（Digital Twin）技術模擬不同場景，驗證24/7 CFE在不同產業中的可行性與效益。 --- #### **三、研究方法與技術架構** 1. **數據收集與預處理** - **數據類型：** - 氣象數據（溫度、濕度、日照強度）。 - 生產數據（排程、設備運行時間、產品類型）。 - 能源數據（歷史用電量、尖峰需求、基準耗能）。 - **數據清理：** - 採用異常檢測演算法（如Isolation Forest）處理異常數據。 - 使用數據湖（Data Lake）技術進行數據存儲與檢索（TBD）。 2. **AI 模型開發** - **能源需求預測模型：** - 採用混合模型結合隨機森林（Random Forest）與長短期記憶網路（LSTM, Long Short-Term Memory）。 - 性能評估指標包括均方誤差（MSE, Mean Squared Error）、平均絕對誤差（MAE, Mean Absolute Error）與決定係數（R² Score）。 - **碳排放預測模型：** - 使用多變量回歸分析，結合氣象與生產數據進行碳排放預測。 - 引入聯邦學習（Federated Learning）技術，保證數據隱私性（McMahan et al., 2017）。 3. **數位孿生技術應用** - 模擬多場景條件下的能源調度與碳排放行為，提供即時調整建議。 4. **能源調度與排程優化** - 使用強化學習（Reinforcement Learning, RL）進行能源與生產排程的動態優化（Sutton & Barto, 2018）。 --- #### **四、全時無碳電力（24/7 CFE）與 RE100 的比較** | **特徵** | **RE100** | **24/7 CFE** | |---------------------|-----------------------------------|-----------------------------------| | **碳排放重視程度** | 年度總碳抵消 | 小時級匹配，確保零碳電力 | | **資源匹配地點** | 無嚴格限制 | 優先同電網範圍綠電 | | **技術需求** | 依賴 REC | 需結合儲能與能源管理系統 | | **長期可持續性** | 易於實現，但逐步被取代 | 高技術要求，促進產業轉型 | --- #### **五、研究成果與效益** 1. **技術成果** - 開發具備小時級匹配能力的智慧能源管理系統。 - 高精度能源需求與碳排放預測模型。 2. **經濟效益** - 減少能源成本 15-20%，降低碳稅支出風險。 - 優化再生能源利用率，縮短投資回收期（ROI）。 3. **環境效益** - 碳排放減少 20-30%，推動企業淨零轉型。 - 再生能源使用比例提升至 90%。 --- ### **六、APA 格式參考文獻** - EnergyTag. (2021). *The EnergyTag Initiative: Implementing 24/7 Carbon-Free Energy*. Retrieved from https://www.energytag.org/ - Google. (2021). *24/7 Carbon-Free Energy: A path to more sustainable energy systems*. Retrieved from https://sustainability.google/stories/24x7-carbon-free-energy/ - McMahan, H. B., Moore, E., Ramage, D., Hampson, S., & Arcas, B. A. Y. (2017). Communication-efficient learning of deep networks from decentralized data. *Proceedings of the 20th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics*, 1273-1282. - Sutton, R. S., & Barto, A. G. (2018). *Reinforcement learning: An introduction*. MIT Press. - O’Shaughnessy, E., et al. (2021). *Hourly Emissions and Renewable Energy Impacts of 24/7 Carbon-Free Electricity Procurement*. National Renewable Energy Laboratory. https://doi.org/10.2172/1779147 --- [從RE100到CFE 24/7：企業要在亞洲實現「全天候無碳能源」，要克服哪些難題？](https://www.reccessary.com/zh-tw/research/cef-24-7-vs-re100-in-asia)