隨著全球供應鏈對減碳的要求日益提高，再生能源採購已從單純的電量購買，逐步轉向精準的發用電供需匹配。日本丸紅集團旗下的辰亞能源與工研院衍生新創璞克斯能源展開合作，運用資料分析技術協助企業優化綠電採購配置，降低離峰餘電風險。
2030年綠電需求大增 企業正面臨供需錯置挑戰
在全球倡議與綠色供應鏈雙重驅動下，台灣企業對再生能源的需求呈爆發式成長。相關能源統計數據顯示，2025年企業綠電直轉供電量預期將達60億度，而到了2030年，在人工智慧（AI）產業用電增長與供應鏈減碳目標的推升下，綠電需求總量估計將大幅增至250億至350億度，成長規模達現今的四倍以上。
然而，再生能源具有隨天氣變化的間歇性特質，例如太陽能發電主要集中於白天，與工廠實際運作的時間往往無法完全吻合。當再生能源瞬時發電量大於工廠當時用電量時，過剩的電力便會形成餘電；反之則會產生綠電缺口。如何讓發電端與用電端的時程互相配合，成為當前能源管理的重要課題。
導入數據軟體系統 輔助廠房評估最佳購電組合
為了改善綠電配置彈性，政府單位推動中小企業平價綠電專案，電力公司亦提供彈性分配機制。但在實際執行層面，製造業與售電業者仍需要透過技術手段來精細管理電源。辰亞能源運用長期在太陽光電案場的建置與運維經驗，搭配璞克斯能源的軟體演算法，建立綠電匹配分析平台。
該系統能夠精確分析不同光電案場的歷史發電資料，並與製造廠房的即時用電曲線進行比對。無論是日間集中生產的傳統加工廠，或是二十四小時持續運轉的電子製造業，系統皆能識別特定時間區段的餘電與缺口狀況，進而為企業規劃最適化的電力採購組合與合約架構。
產業意義
對台灣製造業而言，綠電採購已不再只是企業社會責任的指標，而是直接影響營運成本與國際接單能力的關鍵要素。隨著各國碳關稅政策陸續上路，供應鏈要求供應商提供清晰的綠電使用證明與時間戳記。若工廠購買了大量綠電卻因時段錯置產生過多餘電，不僅浪費採購預算，更無法有效折抵高尖峰時段的碳排放。
透過資料導向的綠電精算模式，製造業經營者可以在簽訂長期售電合約之前，先評估自身的廠房用電型態，選擇發電曲線相契合的案場組合。這不僅能降低轉供過程中的溢繳費用，亦能輔助廠務主管在規劃自動化生產線班別時，考量電力供應的時段特性，實現智慧製造與能源管理的雙重優化。
技術解析
在智慧工廠領域，本項應用核心技術包含廠區能源管理系統（EMS）與發用電匹配演算法。傳統的能源管理多半僅記錄總用電量，而數位化的綠電匹配技術則需整合物聯網（IoT）智慧電表，以每小時甚至每十五分鐘為單位，高頻率擷取廠內各生產線的即時用電資料。
系統後台採用預測演算法，結合氣象預報資料庫估算再生能源案場的預期發電量，並將其與工廠的歷史用電曲線進行滾動式配對。當系統偵測到特定時間區段可能出現發電過剩時，可主動提醒管理者調整廠內儲能系統（BESS）的充放電時程，或是透過自動化控制設備將可彈性排程的生產任務排定於綠電充沛時段運作，達成供需平衡與能源利用最大化的目標。
常見問題
什麼是綠電採購中的「餘電」？
當再生能源（如太陽能）在特定時段的發電量大於工廠當時的實際用電量時，無法被廠區即時消耗掉的綠電即稱為餘電，可能導致採購成本浪費。
企業如何利用發用電資料來降低綠電採購成本？
透過比對廠區用電曲線與光電案場發電特性，企業可選擇供電時間最相符的電源組合，並精準調整購電合約，避免買到無法使用的時段電力。
廠區能源管理系統（EMS）在綠電匹配中扮演什麼角色？
EMS能高頻率收集生產線的用電數據，搭配演算法比對綠電發電預測，協助廠務優化儲能充放電與自動化製程排程。