20230706_從能源數位化到氣候治理
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數位技術已經滲透到生活各個層面，而能源領域也不例外，物聯網(IoT)、大數據、人工智慧(AI)以及區塊鏈等，已經開始改變能源生產、輸配和使用的方式。此變化使能源系統變得更有效率，減少能源浪費。能源數位化趨勢有助於降低能源部門碳排，數位化過程也更能滿足氣候治理需求。有效的氣候治理仰賴科學性的量測、報告與驗證(MRV)做為基礎，提供充分可參考的證據進行政策決策和綠色金融投融資決策。此研究回顧能源數位化的發展，並說明在全球淨零架構下，能源數位化對於氣候治理的重要性。
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- 3. ©ITRI. 工業技術研究院著作 內涵演變中 IEA (2017) “The trend toward greater digitalization is enabled by advances in data, analytics, and connectivity. Digital technologies have been helping to improve energy systems for decades, but the pace of their adoption is accelerating. These digitalization trends raise the fundamental question of whether we are entering a new era of digitalization in energy.” Energy digitalization: Main categories, applications, merits, and barriers. Olabi, A. G., Abdelkareem, M. A., & Jouhara, H. (2023)
- 6. ©ITRI. 工業技術研究院著作 Digital twin Haghshenas et al. (2023) Baglietto (2021) US DOE GEMINA Program (2020) NRC The State of Technology of Application of Digital Twins (2021)
- 7. ©ITRI. 工業技術研究院著作 氣候治理 氣候治理 國際 國家 企業 • UNFCCC • NDC • CBAM • 淨零目標 • 部門目標 • ETS • 淨零目標 • 供應鏈管理
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- 12. ©ITRI. 工業技術研究院著作 MRV矩陣 Gold Standard et al. (2022)
- 13. ©ITRI. 工業技術研究院著作 D-MRV Gold Standard et al. (2022)
- 14. ©ITRI. 工業技術研究院著作 綠色金融MRV Gold Standard et al. (2022) Energy-related methodologies
- 15. ©ITRI. 工業技術研究院著作 從經濟研究看能源數位化 • 數位投資顯著提高再生能源整合 – 數位化對促進再生能源整合具有正向影響 – 正向影響效果在已開發國家中存在；然而，在發展中國家不明顯 • 再生能源整合的正面效益非線性成長 – 當電力系統的數位化程度超過一定規模時，規模效應使再生能源整合進一步 提高 Gao et al. (2022) Lin, & Huang (2023)
- 16. ©ITRI. 工業技術研究院著作 政策建議 • 能源和電力系統的數位轉型為再生能源的發展提供了技術 支持，可以有效提高再生能源的整合 – 各國應重視電力系統的數位化投入，肯定數位化的重要性，促進電力系統與 數位技術的深度整合 – 制定政策，完善相關領域的法律法規。鼓勵電力系統數位化的發展，引導社 會資本流向，為電力部門數位化提供政策環境 – 提供資金發展智慧電網技術、再生能源預測技術和虛擬電廠技術等核心技術 的研究和開發 Gao et al. (2022) Lin, & Huang (2023)
- 17. ©ITRI. 工業技術研究院著作 小結 • 能源數位化的影響不侷限於能源系統，促使更好的氣候治 理 – 能源尺度：碳排減量，提升能源效率 – 氣候尺度：改善資訊透明、正確性與流通 • 存在的關鍵挑戰： – 與傳統系統的整合 – 標準與規範的缺乏 – 資安重要性
- 18. ©ITRI. 工業技術研究院著作 參考文獻 • Baglietto, E. (2017). The Role of High-Fidelity Digital Twins. • Gao, D., Li, G., & Yu, J. (2022). Does digitization improve green total factor energy efficiency? Evidence from Chinese 213 cities. Energy, 247, 123395. • Gold Standard et al. (2022). Public consultation draft guidance document on digitising methodologies for climate markets. • Haghshenas, A., Hasan, A., Osen, O., & Mikalsen, E. T. (2023). Predictive digital twin for offshore wind farms. Energy Informatics, 6(1), 1-26. • IEA (2017). Digitalization & Energy. • Lin, B., & Huang, C. (2023). Promoting variable renewable energy integration: The moderating effect of digitalization. Applied Energy, 337, 120891. • Olabi, A. G., Abdelkareem, M. A., & Jouhara, H. (2023). Energy digitalization: Main categories, applications, merits, and barriers. Energy, 271, 126899. • US NRC (2021). The State of Technology of Application of Digital Twins.