變動型再生能源的備用容量價值應該如何計算？
上個月我寫了一篇〈中火爭議：兩敗俱傷之外，台中市與中央政府的衝突是否有其他解決之道？〉，討論一個平衡國人對地方能源自治期待和權責相稱可行備用容量需求計算架構：由各地的公用電業擔任平衡責任方、負責該區域的供電裕度。這會減少台電做為國營售電業，在各地調度滿足供電裕度時，產生的區域不正義疑慮。
那麼，備用容量的需求會如何供給？各平衡責任方在計算出該區域的備用容量需求後，主責單位會將這些需求轉換成備用容量義務的形式，分配給各個售電業者。售電業將備用容量義務，扣除購電機組的備用容量價值後，若仍有無法滿足的義務，則必須在〈中火爭議〉一文所言之容量市場上或其他管道購買之；若機組的備用容量價值超過備用容量義務，則可以在市場上販售之。
而不同機組的備用容量價值又應該如何計算？這個問題對傳統電廠來說相較容易：傳統電廠能提供的備用容量，就是其最大電力輸出功率，乘上因歲修、故障等而離線造成的折損係數，再乘上尖峰時淨出力折損係數（比如，核能機組在海水溫度過高時，會預做降載；由於其不具調度彈性，即可能無法適時在殘載尖峰時做升載）。
相較之下，要變動型再生能源的備用容量價值不那麼直觀。本文便來介紹一些能計算綠能容量價值的方法學，並和台電的相關預測做比較。我們將使用今年7月23日和7月24日的電力系統資料（因為7/23有目前為止的年負載尖峰、而7/24有今年截至目前的夜間負載尖峰）做各個方法學的示範案例。
風光的邊際與平均容量價值
第一種方法學是計算變動性再生能源的邊際容量價值，也就是每新增一極小單位綠能對應到的殘載尖峰減量。由於綠能容量因素較高的時段，單位新增綠能裝置容量對應到的殘載減量會較高，隨著殘載尖峰遞移到容量因素較低的時段，新增綠能裝置容量的邊際容量價值也必然跟著遞減。
今年截至目前為止的殘載尖峰發生在7月23日下午3點50分，當時太陽能的容量因素台電估計為20.3%（當時出力0.846GW，除上台電網站上登錄的總裝置容量4.16GW；底下討論容量因素時皆採同樣方法）、風能的容量因素為3.73%；這些就是目前風能和光能的邊際容量價值。到了2025年，殘載尖峰會轉移到7月24日晚上7點，此時太陽能的容量因素降至0%、風能容量因素為5.66%；至於2035年，殘載尖峰遞延到同日晚上8點10分，太陽能容量因素為0%、風能容量因素為3.49%。這些則是未來風能和光能的邊際容量價值。
邊際容量價值雖然對於能源轉型政策的成本有效性分析上有所助益，不過，在計算風光對備用容量義務的貢獻時，如果使用這樣的方法學，等於假設既有發電機組比新設機組更能可靠地削減殘載尖峰。這是不合理的假設；常理來看，較舊的機組故障的機率可能還更高。因此，以相同技術的不同機組減量貢獻皆相同為前提，使用平均容量價值法來計算風光對殘載減量的貢獻，才是更合適的。
根據前述「減量貢獻平分原則」，我採取的風光平均容量價值計算法如下：負載歷線上，從年負載尖峰開始，每一極小負載減量對應到的時數內風光佔總變動型再生能源發電量之比率，即為風能或光能對該負載減量的貢獻；如此向歷線右側依次計算累加，至負載不再超過殘載尖峰為止。
按此算法，目前太陽能的平均容量價值為41.4%、風能的平均容量價值為10.3%；到了2025年，太陽能的平均容量價值為13.9%、風能的平均容量價值為6.54%；至於2035年，太陽能的平均容量價值為7.38%、風能的平均容量價值為4.22%。
和現行制度的比較
本文算出的風能容量價值明顯偏低。這是因為全台風能機組總量仍較小，無法完全消弭短時間尺度的出力擾動；而目前離岸風能電廠也僅有一座有發電數據，小範圍內風速擾動造成的影響仍十分顯著。相信隨著離岸風能機群在年底陸續併網之後，我們就能得到更可靠的數據來分析風能的容量價值。由於殘載尖峰減量貢獻易受極端值影響，如果風能出力曲線的短時間擾動變小，應有助於提升其容量價值。
另一方面，光能裝置容量較多，其容量價值的推估因此較為可靠。可以發現，目前光能容量價值和台電過去的推估相比，高出不少（台電〈再生能源併網規模對系統合理備用容量率之影響〉原推估值，2020年光能容量價值為13%；即使將實際數據修正為該研究假設的太陽能已6.5GW，光能容量價值最小也仍有26.5%）。這也是未來電業管制機關在制定光能容量價值時，必須考慮到的事情。
（08/27補記：後來我想起來，目前台電的光能即時發電數據僅掌握整體的5%，故本法算出的容量價值可能仍有誤差；因此，光能在2025年如果能達到20GW，平均值的標準誤將比目前數據，減少90%。）
從需求面而言，〈備用供電容量管理辦法〉將備用容量的需求估算，交由管制機關負責。在這種情況下，只要傳統電廠仍由各地方營公用電業持有，亦能避免〈中火爭議〉一文區域不正義的問題，但地方能源自治權限仍較為限縮。
另外，目前該辦法備用容量義務的分配，採取「負載尖峰發生日售電業售電比例」來計算。更公平的方式可能要考慮一年內每一極小單位的備用容量實際上使用的時數中，各售電業售電的平均佔比；當有備用容量不足的情況時，也用同樣方式，計算每一極小單位超量的發生時數中，各售電業售電比例的平均佔比。如此方能反映不同售電業使用備用容量的實際情況，並公平地分配備用容量義務。因我目前沒有台灣電力系統一整年的資料，這裡便不做此法的定量分析了。
