兩次跳電凸顯氣候變遷加劇影響電力系統（05/20/2021 自由時報）
文：林法正／國立中央大學電機系講座教授兼資訊電機學院院長
這兩週接連的跳電事件引起民眾對於國內能源現況的擔憂，但不論是人為疏失的513跳電，抑或是用電突增卻有大量歲修機組無法支援造成的517跳電，都凸顯出台電公司在尖峰負載的預估、機組歲修的排程、以及其他可快速調度機組的安排上，都小看了氣候變遷的劇烈影響，以至於預估失準、排程不符需求、備轉機組難以發揮救援功能，而對供電穩定帶來巨大挑戰。
高溫及疫情用電負載預測失準
因為氣候變遷造與疫情爆發造成負載劇升，且水情不佳使水力發電無法到位，加上共有近4.57GW裝置容量的機組正在大修無法發電，以致於5月13日及17日因發電機組跳脫之實施緊急分區輪流供電。
氣候變遷加劇，今年還沒進入暑假就已連日高溫且久旱不雨，讓家戶用電高峰比往年更早出現；這幾天又因疫情爆發，許多人改以在家活動或辦公，使得疫情升溫後的第一個上班日就出現用電量暴增的情形。往年通常要到七月份才會出現的用電高峰，今年卻在五月中就出現，5月19日更來到今年五月最高，尖峰用電量高達37.57GW，擠進歷年尖峰用電量的第三名（見下表），甚至比去年五月尖峰負載高約3.78GW，負載劇升11.1%。
昨天網路上有人說住商用電比例小，其空調用電上升對整體用電量影響不大，據此反駁因天熱和疫情升溫造成住商用電劇升的是實。實在不忍說，這些或許本身都是對瞬時尖峰負載和電力調度毫無概念的人，卻愛逾越專業發言誤導大眾，令人無奈。雖然工業用電量占比最大，但頂多隨著景氣好壞而有波動，比較少像住商用電一樣在短期、單日內出現劇烈波動，所以在台電要做用電負載預估時，住商用電反而是變化較大、容易造成預估落差的。台電通常會根據歷年同期用電情形來做當期用電量預估，這次之所以預估失準，最大的原因就是今年五月份的用電需求跟往年完全不同，因高溫和疫情導致住商用電突然爆增的影響確實不能被忽略。
用電高峰突然提前與大量機組歲修時間重疊
而這兩次跳電主要原因都是當天的用電負載比原本台電預估的高出太多，影響電力調度上的判斷準度，才會一時之間無法快速因應。這裡說的因應，包含即時備轉容量抓的裕度，還有安排機組歲修及上線的時程。
517的狀況很明顯，原本沒有預估五月中會有超大用電需求，所以安排了很多機組休息做定期檢修，預計在往年高峰來臨前（七月份）完成並重新上線幫忙發電，但五月中突然用電飆升，再加上興達電廠1號機下午故障跳機，雖然只有0.5GW，但因正在大修的機組數量太多根本來不及臨時接回來發電。這樣歲修中無法支援的機組發電量高達4.57GW，若全部歸隊根本不會有跳電疑慮。
不過，用電量突然升高不代表我們因缺電而停電，而是代表台電的用電預測會出現落差，即時備轉容量抓得太接近，使得當日各個機組在調度上之裕度留太小了。這並不是要檢討台電判斷失準，而正是在提醒台電，近年來隨著氣候變遷影響程度加劇，應該盡早將氣候變遷相關因素納入評估當中。
乾旱使抽蓄水力發電能力大受限制
除了氣候變遷的高溫影響用電量之外，台電說明這兩次還因抽蓄水力受水情影響而無法即時救援。為什麼呢？因為抽蓄水力接上電網併聯的速度是前面說的各種發電形式當中最快的，緊急時5分鐘內就可以併聯，是最可靠的備援戰力。
然而，今年剛好適逢百年大旱，台灣已經很久沒有颱風、梅雨造訪，許多水庫已見底，甚至台中地區目前還在限水中。面對這樣嚴酷的水情，抽蓄水力發電當然也會受到限制，蓄水池水位會直接影響抽蓄水力發電。目前抽蓄水力的明潭發電廠六部機組，是以日月潭為上池、明潭水庫為下池，池間位能差帶動發電機發電，反轉則可將下池水抽回上池蓄存，水位若低於732公尺將無法進行抽蓄發電。
由以上幾點可知，高溫影響用電量而干擾預估準確度，間接導致機組歲修時程和用電高峰時間意外重疊，同時又有乾旱影響水情使水力發電救援受限，這些都可歸因於氣候變遷的影響，若台電及早具備相關概念就能預為因應。
顯然，台電對於氣候變遷的應變能力還相當薄弱，須要盡早將氣候變遷的影響納入其電力調度上作全面性的評估，才是這兩次事件之後最應受到重視的改善之一。
另一方面，建議台電各種備轉輔助服務（調頻、及時與補充）應儘量擴大量能以備不時之需，利用輔助服務因應電力系統故障（發電機組跳脫、輸電線路故障）與再生能源間歇性，以容量市場支撐氣候變遷與未來綠電高占比對台電系統帶來的挑戰。
完整內容請見：
https://talk.ltn.com.tw/article/breakingnews/3539933
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歷年颱風假台中 在 [颱風] 2012-2022 颱風侵台列表(以颱風假為指標) - 批踢踢實業坊 的推薦與評價
本列表以「多縣市放颱風假」和「是否穿過五大山脈」
兩項指標進行統計
符合「3縣市以上放颱風假」的颱風才會記入
2022 從缺
2021 璨樹 (6個全縣市放假)
2020 從缺 [註1]
2019 米塔 (9個以上全縣市放假)
2019 白鹿 (7個全縣市放假)
2019 利奇馬 (7個全縣市放假 但是實際路徑北偏)
2018 瑪莉亞 (8個全縣市放假)
2017 海棠 (3個以上全縣市放假 穿過南部山區) [註2]
2017 尼莎 (全國放假 穿過北部山區) [註2]
2016 梅姬 (全國放假 穿心颱)
2016 莫蘭蒂 (6個全縣市放假)
2016 尼伯特 (全國放假)
2015 杜鵑 (19個以上全縣市放假 穿心颱)
2015 蘇迪勒 (全國放假 穿心颱)
2014 麥德姆 (全國放假 穿心颱)
2013 天兔 (10個全縣市放假)
2013 康芮 (7個以上全縣市放假)
2013 潭美 (4個全縣市放假)
2013 蘇力 (全國放假 穿過北部山區)
2012 天秤 (12個以上全縣市放假 回馬槍3個以上放假 俗稱怪颱)
2012 蘇拉 (17個全縣市放假)
2012 泰利 (全國放假)
2012-2017平均2.3個有感颱風
2018-2022平均1.0個有感颱風
圖表 紅色表示趨勢線
為什麼選用這兩個指標
常有人說 感覺颱風變少
台灣有颱風防護罩
不過較容易查詢的資訊裡
颱風生成數量 巔峰強度 陸上颱風警報與否
都很可能與民眾生活上說的有颱風有段距離
甚至單純的路徑圖也難以判別是否該計入統計。
而停班停課以預測的市區風力雨量為主要依據
如果預測正確 就和民眾的生活上的體感契合
如果預測低估 也會因為大風大雨補上颱風假
如果預測高估 民眾生活上還是會放假一天
同時也一定會有媒體責備地方首長
所以在資料查詢上 較容易挑出這些少數低估份子
但在本列表中 因為目標是以數據表達
民眾說的颱風變少到底是不是真的
就算是低估的颱風假仍讓民眾有感
所以不排除之 僅特別標注
穿過五大山脈反映一般民眾所戲稱的
「颱風與中央山脈對決」
也代表颱風路徑更靠近台灣
且颱風眼愈深入內陸通常會影響更大更廣更久
不過非主要指標 因為颱風假已經能表達在民眾體感的影響力
結論:
僅僅3-5年的低潮期 我無法說氣候已經改變
但事實顯示
這幾年颱風對台灣影響力比起早些年低了許多
即便少數侵台 路徑也沒穿過台灣
以此觀之 民眾主觀戲稱近年台灣有颱風防護罩
無可厚非
註1: 2020的隔年發生旱災
註2: 2017年尼莎 海棠侵台間隔非常短
7月30日部份縣市放假可能兩個颱風都有考慮進來
7月31日僅有南部三縣市放假 在此僅依之註記3個以上
資料來源: 中央氣象局網站 全球災害事件簿 各個停班停課統計新聞
其他新聞ref:
誤放利奇馬防災假？柯P：不能怪我 凌晨颱風北偏
https://news.ltn.com.tw/news/life/breakingnews/2879323
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