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6月號 2020 Jun
資訊補給站-以達爾文基因演算法完成太陽能建置選址資料
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文/資訊處 陳福吉
 
台糖公司於107年與經濟部合作,在專案計劃中建構太陽能選址評估模型,此模型想在眾多筆土地資料中,找出最適合建置太陽能發電的地點,預測整體土地上建置太陽能發電利潤,考量了當地台電與民營太陽能發電效益,收集了氣象相關因子(溫度、日照量等)做為發電預測資訊,而建廠成本中納入建置費用、併電網距離等因素,而除了相關收益與成本外還得考量與台電併網是否超過饋線可併網容量。在這麼複雜問題裡,光是單一筆土地就得花費不少時間計算。而107年台糖公司提供1500筆土地資訊供選址模型進行驗證,該模型運算1小時多即可找出近似最佳解的方案供台糖公司參考。
 

何謂基因演算法


基因演算法(Genetic Algorithm)是啟發式學習(Heuristic Learning)中最常見的一個方法。透過大量的計算解決最佳化問題,這些問題(例如:機台排程、人員排班)往往是無法在有限時間得到最佳的解答。回到太陽能選址這問題上,若只是在10筆土地中找出最佳建置太陽能解答,用數學規劃法大概只需幾分鐘即可得到最好的答案,若擴到在1500筆土地時,需要的時間可能要計算好幾百年才能找出最佳解答。啟發式學習則是在有限的時間內,找出一個可以接受的解答,而這個解答很接近最佳解答(但現實中又無法得知最佳解為何)稱為近似最佳解。
 
達爾文重要的演化理論「物競天擇,適者生存」即是基因演算法的核心精神,一連串的進化週期階段分別為「選擇」、「交配」、「遺傳」、「突變」、「評估」,利用電腦大量計算的特性,短短的1分鐘即可演進幾千幾萬個世代。在每個進化週期階段都隱含大量的隨機過程,像是怎麼從一堆優秀的染色體(Chromosome)中選取進行交配?基因的遺傳如何挑選?突變的機率是多少?看到這發現整個過程中好多的隨機不確定性,這樣真的能找出好的解答嗎?別擔心隨機與不確性在啟發式學習中反而已一種優點,讓尋找答案時更可以往多樣性進行探索,而評估這個動作則是將探索完後的結果進行比較決定是否保留。整個過程不斷的重覆演進,依適者生存的精神,將結果往好的方向推進找出近似最佳解。
 
 

選址問題有這麼複雜嗎?


先用最單純的狀況來進行說明比喻,假若有30筆土地要進行太陽能選址,每筆土地皆有3個可以與台電串接饋線的方案,在其他因素暫先不考慮的狀況下,光是列舉所有串接饋線就有約2百兆種的答案。當土地筆數增加或可與台電串接饋線增加,可選擇方案就會呈指數方式成長。這時若又考量土地可以設置最大的建置量、發電效率、饋線是否超過台電可併網容量...等因素,讓整個問題更為複雜,用正規的數學規劃方式來解答可能已超過目前全球所有電腦可運算的範圍。退而其次,若今天能只花幾個小時即可找出高品質的答案,雖然不是最好的解答,但與最好的解答相去不遠,在有限時間要求下給決策者適當的回饋,這就是選擇基因演算法最大的優勢。
 

結果呈現


經濟部專案中開發出一套太陽能選址評估系統,可針對使用者上傳的土地資料給出「優先發展」、「評估後發展」、「無可用饋線」等不同層級之建議,如圖所示。
   
• 優先發展:發電效能佳、符合投資效益、可份入台電電力系統。
   
• 評估後發展:發電較差、或不符合投資效益、或附近饋線可併容量不足。
   
• 無可用饋線:建置後無法併網,待台電建置接網饋線後再評估。

由於選址評估是需要一些時間,當土地資料上傳後須等待約數分鐘到2個小時(視上傳土地筆數)方可觀看選址結果地圖、該土地的發電效能預測、發電量及日射量預測...等,目前系統經濟部暫時只提供給台糖公司與能源局進行使用,待系統功能更加完善後,經濟部計劃日後逐步開放給一般的業者使用。
 
 

未來發展

經濟部109年進行本專案的延續擴充,主要有二大重點,一、精進選址模型的計算速度,納入更多考量因子。二、提升短期發電量預測準確度與系統優化。例如:像是透過坡地、都市計畫用地等資訊,來排除不必要進行評估的土地,減少計算的複雜度。而地質敏感區、原住民傳統領域等土地屬性,未來取得圖資可與現在系統進行套疊,選址結果呈現可依套疊資訊視覺化呈現警示效果。本年度台糖公司會繼續配合經濟部,讓本專案更加完善,對未來進行太陽能選址時,能提供更好的輔助決策資訊。
 
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