20180418 電動車發展與應用探討

懂能源團隊
內部讀書會討論用，請勿引用
電動車發展與應用探討
郭瑾瑋
107.04.18
1

懂能源團隊
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Grid edge技術
2Source: World Economic Forum (2017), The Future of Electricity New Technologies Transforming the Grid Edge.
The grid edge describes the technologies and business models that are advancing the
transition to the next-gen electric grid.
1. 電氣化：為長期減碳目標的關鍵角色，
為分散式資源。
2. 分散化：使消費者
可參與電力系統。
3. 數位化：藉由數位化，使其更具
控制性，包括自動、實時最佳化
電力消費與生產，及兩者間的互
動，可協助前兩項趨勢的發展。
WEF指出消費
者於電力系統
逐漸占有重要
的位置。
 下列三項要素可使這些電網邊緣技術加速，刺激傳統電力模式的改變
• 指數型下降成本趨勢、及技術持續改善
• 建立消費者可參與的創新商業模型
• 電力系統資產利用率提昇，過往美國都低於60%，電動車可提昇幾個百分點

懂能源團隊
Grid edge技術
1. 電網不再是單純輸配電，而是變成一個平台，使分散式能資源達最大價值。
2. 未來電網朝智慧化、更多分散式資源，而更多與電網連結可增加可靠度、安全性、
環境永續性、資產利用率，且提供服務與新的商業機會。
3. 藉由提昇整體系統效率、最佳化資產配置及創造新的服務給消費者，電網邊緣技術
為產業、消費者及社會揭開新的經濟價值。WEF之前即分析這樣的電力轉型未來十年
可帶來2.4兆 (2.4 trillion)的經濟價值。
4. 電網邊緣技術的發展如同其他技術發展一樣也是呈S曲線，根據過往經驗，達到大量
普及時間縮短為15-20年。

懂能源團隊
運輸電氣化
1. 隨著再生能源發電占比提昇，電氣化替代化石燃料使用，可帶來環境效益。
2. 在OECD，最具電氣化機會發生在主要排放源，如運輸、商業/工業應用設備、住宅熱
能；如美國2015年CO2排放為50億噸，其中運輸占比最大，為19億噸(輕型車輛占比超
過一半為55%，為低碳化的關鍵)，其次為商業/工業製程與生產約14億噸，住宅熱能
及設備約為10億噸；同樣在英國，運輸占總碳排放的30%(輕型車也是主要排放源)。
3. 運輸電氣化進展：
技術面：過去五年EV車技術發展非常快速，車輛行駛里程由少於100 miles(161km)提昇
至300 miles (483km)以上，使其在基本需求可以與ICE比較。
成本面：電池成本由2010年每度1000美元 ($1000/kWh)降至2015年的每度300美元
($300/kWh)以下。由於EV車成本快速下降，縮短與ICE汽車的差距，預估至2020年在多
數國家即使不需要補貼，EV車仍具經濟性，估計約3-5年就可以達損益平衡(2020年電池
成本預計降至$200/kWh估)。
政策面：區域空污問題、全球暖化趨勢、產業發展策略等均促使政府積極推動EV發展。
挑戰：即使預期EV車末將變得更有競爭力，但仍有許多基礎設施的挑戰限制了EV車的推
行，包括(1) 充電站的不足，未來五年可將EV車補貼重新配置，將補貼由車輛移轉至充
電站；(2)公共基礎設施也因推動模式的不確定，如成本、使用者、技術需求，而使得發
展落後；(3) 未來充電技術及價格訊號失靈致使無法作彈性且智慧充電造成的衝擊。
機會：EV車雖造成電力消費增加，但可提供電網利用率最佳化的機會。但這需要充電技
術搭配適當的價格訊號、進行智慧且彈性的充電。

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報告大綱
全球電動車推動現況
電動車對電力系統的影響
V2G於電力系統之應用/案例介紹
電動車電源設備(EVSE)
結論
55

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全球電動車推現況
 2016年全球電動車總量超過2百萬輛，中國為最大的電動車市場，占全球
銷售量的40%，市場存量首度超過美國，為全球第一。
 2016年電動車占PLDV市場銷售比以挪威最高達29%，其次為紐西蘭6.4%
、瑞典3.4%、中國1.5%。
 隨著電動車數量的增加(2016年保有量年成長60%)，充電站設施也持續成
長，2016年成長率為72%。
66
資料來源：ADL (2017), Electric vehicles and electric utilities.

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全球電動車推現況
 2010年潔淨能源部長級會議提出電動車倡議行動(Electric Vehicle Initiative, EVI)，至2017年5
月共包含10個成員國(目前由中國和美國共同主導)，占全球電動車市場及保有量的95%。
 2016年的COP22中，EVI發表「政府車隊共同宣言」(EVI Government Fleet Declaration)，呼
籲各國政府車隊採用電動車。
 2017年6月，第八屆清潔能源部長會議 (Clean Energy Ministerial)在北京舉行，會中通過由
EVI提出的 (EV 30@30 Campaign)計畫，設定在2030年電動車(BEVs, PHEVs, FCEVs)占新增汽車(
所有客車、輕型商業車、公車、貨車)銷售量的30%。
 根據各研究機構分析，2030年EV車占總車輛數比約3-16%。
77資料來源：ADL (2017), Electric vehicles and electric utilities.

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電動車對電力系統的影響
88資料來源：IEA (2017), Global EV Outlook.
 英國國家電網在未來能源規劃中指出，在極端情況電動車發展將使英國
尖峰負載每年額外增加30GW，相當於需要10座的Hinkley核能發電廠。
 但若考量未來充電技術改善，智慧充電將可降低電動車對尖峰負載的影
響，每年增加量將降至5GW左右，約現今尖峰負載的8%。

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電動車對電力系統的影響
 高EV占比對電網的影響(特定時間、地點的容量需求)，主要決定於電動車使用技術
與充電模式，包括在何時、何處、以何種充電方式。
– 在發電/電力批發市場階段：高需求與容量不足將造成電價增加。
– 在傳輸/系統營運階段：壓力來自於尖峰時段需要更多的系統服務，如頻率控制
、備用容量。
– 在配電階段：可能導致電線與變壓器的超負載及電壓下降。此超額負載可能加
速電網設施老化，最終影響傳輸服務，需進行電網與變壓器升級投資。
 提昇EV占比預期先影響住宅與商業等低壓配電網。
 根據IEA分析顯示，EV增加的負載大部分屬可管理。以EU 2030年B2DS為例，電動車
在有無管理充電模式比較下，無管理充電將導致尖峰負載增加近1/3 (超過30%)。
需求負載淨負載
電動車負載
無管理充電模式
管理充電模式
電動車充電與PV發電一致
PV發能量

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應用V2G減少EV對電力系統的衝擊
1010
 隨著EV車的發展，EV車續行力已大幅提昇，大容量電池已經可以接近500miles。
但一般EV車平均每日僅需行駛 50-100 miles，顯示電池用於運輸需求僅10%-20%
，其餘50%-75%可做為儲能用，此可增加電池的利用價值。
 V2G：定義為將EV視作儲能設備，可協調、可雙向控制車載動力與電網間的能源
傳輸，並維持有效且可信賴的操作。
1.http://evadoption.com/the-future-of-electric-vehicles-mobile-energy-storage-devices/
2.NEDO (2017), Case studies of resources aggregation, V2G and others

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V2G在電力系統之應用
1111
V2G可以平衡變動性與間歇性再生能源發電、提供電壓與頻率等電網管理，及作為緊
急備用電力。因此，V2G使電動車在電力系統可以提供四種基本服務。
 大容量儲能，減緩再生能源變動性影響：藉由aggregator agent整合車輛電池，可使
EV車提供大容量儲能(電網級儲能)，或用於儲存再生能源超額供電，並於尖峰時放
電回饋至電網，此時整合的EV電池相當於分散式儲能設備，用於搭載再生能源穩定
電網。
 用於削峰填谷、平緩負載： EV電池儲能可利用G2V達到填谷目的，利用V2G達到削
峰的功用，因而可用以平緩負載。且因為EV的快速反應，相較傳統火力電廠更適合
作為平緩負載用，減少火力電廠配合升降載帶來的成本費用。
 調頻服務：電網營運商其中一個主要功能就是在維持電網供需平衡。供需間的偏差
被定義為ACE(Area control error, 區域控制誤差) 。調頻服務提供者需為可以即時吸收
電網電力(提供regulation up服務)或提供電力(提供regulation down服務)以平衡電網
。在電網以ACE目標為0的誤差最小下，若設備可對ACE訊號即時反應是具效益性的
。電動車因具充放電特性，與一般發電設備不同的是車輛電池幾乎可以因應電網訊
號做出即時反應，相當適合作為調頻服務用。
 備轉容量(operating reserves)：備轉容量即當基載電力發生故障時可提供電力。當
大量與電網連結的車輛整合一起時，需被要求提供備轉容量。車輛連網的總時間與
承諾量為車主從中獲取收益的主要決因素，其他如電池容量、可供電能等亦是關鍵
因素。
資料來源：NREL (2017), Critical Elements of Vehicle-to-Grid (V2G) Economics.

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全球智慧充電/V2G計畫
1212
資料來源：Tokyo City University(2017), Electric Vehicle Charge-and-Share.
 隨著電動車的發展，電氣化程度提高的交通網與能源網間的聯結和互動越
來越強，車載電力做為溝通兩網之間的橋樑的重要性也會不斷凸顯。

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BMW i Charge Forward試驗計畫
1313
計畫期程：第一階段於2015年7月啟動，2016年12月結束。
目的：為利用資通訊技術，管理與優化電動車與除役後再利用的車載電池的充電行為，從而
成功驗證電動車可作為彈性的電網資源。
資料來源：BMW i Charge Forward: PG&E’s Electric Vehicle Smart Charging Pilot
參與者：
– BMW：從500名i3車主中招募了100名參與者，並徵集8組(100kW)先
前使用的電動汽車所淘汰之再利用電池(2nd life battery)參與該計畫。
該計劃要求BMW任何時候都能連續一小時提供100kW的容量為測試
EV及再利用電池作為電網資源的彈性，DR測試包括在日前市場(事前
24小時通知)及實時市場(事前4分鐘通知)。
– Olivine公司(為CAISO認證的排程合作商)：提供分散式能源管理平台
和監測系統，進行實時的基準計算，為派發DR指令提供依據，保證
能量服務的精確性，為PG&E與BMW間提供交流介面。
– PG&E：制定演算法管理電動車與備用電池的充放電。通過計算分析
用戶的出行模式，儘可能在滿足系統DR的同時又不影響用戶隨後的
出行需求。
– Whisker公司：提供計量系統。
執行架構：
– PG&E發起DR需求。
– BMW利用整合軟體決定
100kW降載需求多少由EV
車充電管理獲得，多少由
再利用電池完成。
– PG&E藉由Whisker的計量
系統及Olivine的線上監測
系統，產出實時的在調度
事件下的基線，並確保
BMW可準確的符合調度
需求。

懂能源團隊
內部讀書會討論用，請勿引用內部讀書會討論用，請勿引用 1414
 以再利用電池作為儲能電池：BMW利用聯網的再生能源與電網電能進行再
利用電池充電，提供辦公建築所需電力，並同時確保其充電狀態可配合
BMW對DR的承諾。此外，這些電池充電時將最適利用當地的太陽能發電，
充電的排程會將隔天氣候預估狀況入考量，以規劃儲存的電量。
註：負值表示PV發電量，及電池充電量。綠色的線為太陽光電，橘色為電池。橘色正值為釋放至電網或提供給
建築的電量，若出現spike尖頭即為DR Event called。

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 試驗計畫18個月期間，共計啟動209次DR。
 由BMW回應DR需求的成效來看，BMW約90%(189次)成功達到要求，其中
80%貢獻來自於再利用電池，20%來自於車輛群，
 車輛占DR貢獻比受參與者充電pattern所影響。若DR發生在夜間11:00~零晨
2:00，此時因屬PG&E的離峰時間，EV充電者較多，故此時所啟動之DR需求
，車輛群的參與比可提昇至60%。
 在日前或實時市場，車輛與再利用電池的貢獻比沒有明顯差異。
每次DR事件中車輛與2nd電池的貢獻比

懂能源團隊
 階段I：除驗證利用電動車與再利用電池做為電網資源的可行性，亦分析影響參與者
的因素、瞭解參考者充電行為模式，協助未來規劃充電管理。
– BMW分析不同駕駛習性的充電模式，其中家戶型較平緩，充電時間變化最大。同時，BMW
將車輛分為BEV與增程型(REX)兩類，兩者在充電行為模式上並無明顯差異，僅REX較早發生
充電尖峰，且充電需求較大。
– 約98%參與者滿意此計劃，93%表示未來願意參與類似的計劃。
 階段II：預計2018年12月結束，該階段電動車參與數提升到250輛，目的為探索更多種
提供服務的可能性，從而讓公用事業與電網運營商有更大的靈活性，以在時間、地點
上來管理電動車的充電需求。
• 頻繁型駕駛(42人，每天行駛里程>30miles，
有固定的充電模式)
• 家戶型駕駛(9人，每天行駛里程>30miles，
但沒有固定充電模式)
• 不頻繁型駕駛(45人，每天行駛里程
<30miles，沒有固定的充電排程)

懂能源團隊
V2G基本要素
 EVSE設備 (Electric Vehicle Supply Equipment)：車載電池於G2V時，需將AC
轉為DC；而在V2G則是需將DC轉為AC。當採AC充電時，AC-DC轉換器會發
生在隨車的充電系統，當採DC充電，會是以EV車外的EVSE設備負責AC-DC
轉換。
 電池管理系統：實施V2G需要通訊技術和數據演算以感知電網狀態，以決
定在任何給定時間下車輛是否供電或充電，並明確知道車輛狀況和可用性
以提供服務，且可追蹤提供的服務量使車主可以獲得報償。
 Vehicle aggregator：EV aggregators完全獨立於DSO，作為EV和電力市場
的聯繫點，主要是集合EV，依據EV車主的意願，參與/開發電力市場的
商業機會。
圖資料來源：NREL (2017), Critical Elements of Vehicle-to-Grid (V2G) Economics.

懂能源團隊
電動車電源設備(EVSE)
 電動車電源設備(EVSE)主要分三個特性：
– Level：用於描述EVSE插座功率輸出
– Type：用來說明充電使用的插座及連結器
– Mode：用來描述車與充電設備間的傳輸協定
 EVSE標準制定主要參與機構包括：國際標準組織(international standards
organization, ISO)、國際電工委員會(International Electrotechnical Commission,
IEC)、美國汽車工程師學會（Society of Automotive Engineers，簡稱SAE）、中
國國家標準化管理委員會，簡稱SAC（Standardization Administration of China，
其他如CHAdeMO與CharIN等車廠成立的協會、特斯拉。

懂能源團隊
EVSE佈建規劃
1919
資料來源：IEA (2017), Global EV Outlook.
充電基礎建設應隨電動車成長，逐步擴增規模及型態，若適當規劃有助於經濟效益及
電網穩定。
 EVSE發展第一階段：如現階段都會區，初期僅有少數充電點，各車輛多為獨立充電
模式(專用充電點)。
 EVSE發展第二階段：隨著EV車變多時，需有典型的停車庫(或郊區道路)的集合充電
站模式，以將可用電力分配至數個充電點(charging points) ，但隨著充電點增加，需
受限在building或鄰近地區的可用電力進行佈建。
 EVSE發展第三階段：當EV充電需求持續增加到一定規模時，整棟建築的可用電力需
適當分配至各住戶用電與充電站間。當EV滲透率增加時，第三階段可同時提供充電
設施擁有者/營運商、配電網較低的成本，但問題在於是否既有的成本訊號及規範足
以驅使終端使用者與充電站擁用者/營運商提昇系統層級的能效與彈性。

懂能源團隊
電動車商業模式-公用設備業觀點
2020
 電能供應者：電力業者提供電能給予EV車主，但可透過特定的誘因，如
折扣、免費里程、稅收減免、保證綠電等加速EV的滲透，並從中獲得新的
消費者，或管理尖峰負載等 (如DR)。如英國Good Energy，提供EV使用者
一年60英鎊的折扣，相當於2000miles的免費里程距離，並可保證百分之百
由再生能源供電。
 基礎建設供應者：電力業者可藉由興建、營運及維護充電站來驅動EV滲透
。如2017年3月，法國能源公司ENGIE購得EV-BOX(全球主要電動車服務供
應商，約有4萬個充電站)。

懂能源團隊
電動車商業模式-公用設備業觀點
2121
 負載平衡者：藉由給予電力業者管制車載電池的權力，且基礎設可適當
的協助雙向電流，並透過通訊技術可連結車輛系統、電力系統，電力業
者可省下儲能設備的投資費用，並以此用於協助EV市場的發展。如BMW
與PG&E的合作。
 運輸供應者：電力業者甚至可以考慮擴展他們的營業範圍至運輸業，藉
由提供消費者EV作為運輸工具可潛在提昇對電網的控制，並透過蒐集資
料可進一步瞭解消費者使用行為。電力業者可結合汽車租賃，或與汽車
製造商、地方政府合作推行「汽車共享」機制，以此最終可引導都會運
輸系統的發展，輔助既有的大眾運輸網絡。如2014年法國EDF電力公司就
已經與法國東南部的格勒諾布爾市（Grenoble）及豐田汽車合作「汽車
共享試驗計畫」，計畫為期3年，由豐田提供70型小型電動汽車EV，並由
EDF負責在30個公車站設置充電站，由Citelib公司負責汽車共享的營運，
而用戶則透過智慧手機app預約車輛和支付費用。

懂能源團隊
結論
2222
電動車帶來的商業模式與商機規模取決於多個面向，如特定市場條件、利益關係人、
法規條件等，政府及相關業者應審慎評估各面向的機會，並確立未來的發展方向，儘
速採取行動與規劃，以獲取商機。
一、充電基礎設施的佈建：
– 需同時考量佈建點以及相關技術面，使負面影響最小。
– 充電基礎建設應隨電動車的成長逐步擴增它的規模及型態，適當的規劃有助
於經濟效益及電網穩定。
二、V2G應用：
– 為利用智慧充放電帶來的商機及效益，管理者與政策決策者應建立可結合價
格訊號、控制訊號及將廣大使用者的數據進行整合分析與控制的商業模式。
此外，應建立誘使電動車主遵守EV充電控制的政策機制，如提供EV車主較低
的能源價格，使其可以遵循智慧充電與V2G；提供EV車主應有的報酬，使其
願意提供電力系統服務(電壓與頻率控制)；提供報酬以增加EV車主的彈性。
– 建立EV參與電力市場專有的規則與嚴格的進入市場程序。
三、建立智慧電網施行相關政策及法規：
– EV充電設備規範(私人或公共充電設技術規格、使用者安全與保護等)；
– 應用於智慧電錶與EV充電管理活動的通訊基礎設施的規定和標準；
– 部署電動汽車充電管理所需設備的規定和標準。

懂能源團隊
參考文獻
23
1. ADL (2017), Electric vehicles and electric utilities.
2. BMW i Charge Forward: PG&E’s Electric Vehicle Smart Charging
3. http://evadoption.com/the-future-of-electric-vehicles-mobile-energy-
storage-devices/
4. IEA (2017), Global EV Outlook.
5. IEEE (2017), Smart Integration of Large-Scale Electric Vehicle Storage into
the Grid: Challenges and Opportunities.
6. INESC TEC (2015) Integration of Electric Vehicles in Electrical Grids
7. NREL (2017), Critical Elements of Vehicle-to-Grid (V2G) Economics.
8. World Economic Forum (2017), The Future of Electricity New Technologies
Transforming the Grid Edge.

懂能源團隊
內部讀書會討論用，請勿引用
附件
24

懂能源團隊
電動車電池成本與效率發展
 電池成本(battery pack cost)：美國能源部2017年評估的成本較GM 2015年與Tesla
2016年公佈的USD 180/kWh-200/kWh高，但比其他評估報告認為的可商業化技術
成本(約為USD 300/kWh – 500/kWh)還來得低。
 擴大生產與pack size可降低單位成本。根據美國DOE評估，提高BEV電池模組
(100kWh)生產量，由25,000提高至100,000，可降低電池模組單位生產成本每度
降13%。其他研究報告也證實生產量是降低生產成本的關鍵，若每年電池模組生
產量可超過200,000，預估對本可降至200/kWh或更低。
2525
資料來源：IEA (2017), Global EV Outlook.

懂能源團隊
全球電動車充電站
 與全球電動車存量相似，2016年全球EVSE outlets也超過200萬座。電動車數量仍
舊遠超公用充電站數，顯示多數駕駛者主要還是仰賴私人充電站。一般公用充電
器成長率(72%)與電動車存量成長率(60%)相當，快速充電器因中國大陸成長快速
，整體成長率明顯增加。
 挪威是電動車滲透率最高的國家，根據挪威BEV與PHEV使用者充電習慣，車主通
常是在家或辦公地以慢速充電方式充電，其次是以公用慢速充電或商業設施中的
充電器。

懂能源團隊
電動車成本趨勢
 成本是以相對2010年內燃引擎車(ICEV)增加的總成本估算。
 BEV電池組成本2015年預估降至250歐元/度，2020-25可再降至 130歐/每度
~180歐/每度，而氫燃料電池系統預期也會下降，但成本不確定性較大。
2727
資料來源：ICCT (2016), Electric vehicles : Literature review of technology costs and carbon emission.

懂能源團隊
電動車充電模式與減碳關係
2828
資料來源：NREL (2016), Emissions Associated with Electric Vehicle Charging: Impact of Electricity Generation Mix, Charging Infrastructure Availability, and Vehicle Type.
 EV實際減碳效果受許多因素影響，如發電配比、日充電時間、車輛型態等
。此外，由於不同區域、times of day、不同季節的小時排放密度亦有所差
異。
 NREL於2016年提出報告，分析BEV、PHEV、CV三種車型，考量不同發電配
比、車型及非用電里程下的排放量差異。
– 利用PLXOS模型(最小調度成本-電力調度最短評估時間可為5分鐘，考量小時需求及各種發
電運轉限制)，規劃五種發電配比組合/電網。
– 考量EV小時負載不同，共評估28個情境 (7個車型、4種充電情境)。利用NREL的BLAST-V模
型(Battery Lifetime Analysis and Simulation Tool for Vehicles)，納入實際觀測的駕駛行為偏好
，以估算小時負載需求。

懂能源團隊
電動車充電模式與減碳關係
2929
 四種充電情境，三個是家庭充電，一個是家庭+辦公區充電。
– HL1：可在家隨時充電，但充電設備為一般型，適用一般家庭的標準電壓120V與插座；
– HL2：可在家隨時充電，但L2電壓為240V，需要特製的充電設備與專用的電路(40amp)，
Level 2充電時間約為Level 1的一半；
– Time Restricted情境則是參考文獻，在TOU電價下，EV車主傾向在午夜離峰電價較低時充
電；
– Workplace：家庭+辦公區充電。

懂能源團隊
電動車充電與減碳關係
3030
比較BEV、PHEV與CV在相同trip下的總
排放量
 在低碳電網情境下，BEV與PHEV總排
放僅約CV的1/3 (已考量BEV部分旅運
需求改使用CV的情形)。
 在高碳電網情境，BEV與PHEV僅略低
於CV排放，其中PHEV比BEV的減碳效
果好，主因是BEV電力行駛里程較
PHEV高，但在部分旅運需求須改以
CV滿足時，CV的效率卻較PHEV差，
僅40.8m/gallon，碳密集度為0.48 lb
CO2/mile(而PHEV非電模式下為66.8
mpg, 0.29 lb CO2/mile)。

懂能源團隊
電動車充電與減碳關係
3131資料來源：NREL (2016), Emissions Associated with Electric Vehicle Charging: Impact of Electricity Generation Mix, Charging Infrastructure Availability, and Vehicle Type.
1.利用敏感度分析，檢視在低電網或高電網情境每改變1%的發電組合配比對結
果的影響。主要結論為，除高排碳電網情境下，在工作場所充電通常有較低
的排放量，此外在工作場所充電模式對電網排碳變化的敏感度較高。
2.下圖為工作場所充電情境與HL1情境兩者間排碳量差異比例和電網密集度關
係，顯示電網碳密集度愈低，工作場域充電的減碳潛力高。反之，當電網主
要仰賴燃煤發電時，工作場域充電的排碳量反而比HL1高。

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