離岸風電區塊開發容量分配要點出爐 每度電將以2.49元為上限!（08/19/2021 鉅亨網）

（記者劉韋廷 台北報導）經濟部今 (08/19) 日發布離岸風力發電區塊開發容量分配作業要點，定案 2026 年到 2035 年共將釋出 15 GW 容量，其中第一階段以 2026 年到 2031 年將分 3 期釋出共 9 GW 辦理選商，競標費率也提升至每度 2.49 元，不過仍低於目前平均電價。

經濟部表示，第一階段各期將以履約能力審查、競比作業兩階段方式進行，將先以技術、財務能力、產業關聯方案等項目，審查業者履約能力，通過審查才可參與競比作業，並依投標價格高低決定獲選業者，同時分配風場併網年度及容量。

第二階段 2032 年到 2035 年則會依第一階段選商結果、國際技術發展等，規劃 6GW 選商作業細節。

經濟部進一步指出，離岸風電業者應先取得場址規劃備查，並取得環評專案小組初審會議建議通過、台電併聯審查意見等，才能參與區塊開發選商作業，此外，單一風場與相同開發商容量分配，均以 500 MW 為上限，但考量風場完整性條件下，最多可再增加 100 MW 分配容量。
競標價格方面，經濟部補充，考量綠能成本、民間綠電交易市場成熟度等因素後，調整以潛力場址階段獲選 2025 年併聯離岸風場，競價得標價格的容量加權平均為每度 2.49 元，將作為區塊開發第一期選商的投標價格上限，下限則為每度 0 元。

經濟部表示，後續各期將採用前一期所有得標價格容量加權平均作為價格上限，下限則維持每度 0 元。

完整內容請見：
https://news.cnyes.com/news/id/4706991

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為了讓 AI 不斷打怪升級，DeepMind 打造「宇宙」

作者 雷鋒網 | 發布日期 2021 年 07 月 30 日 8:15 |

DeepMind 又給我們小驚喜。我們都知道，強化學習苦於類化能力差，經常只能針對單個任務從頭學習。

DeepMind之前開發的AlphaZero，儘管可以玩圍棋、西洋棋和日本將棋，但每種棋牌遊戲都只能從頭訓練。類化能力差也是AI一直被詬病為人工智障的一大原因。人類智慧的厲害之處，就在藉鑑之前經驗迅速適應新環境。

但類化能力不是一蹴而就，就像玩遊戲，也是先做簡單任務，逐步升級到複雜任務。《空洞騎士》（Hollow Knight）一開始只需要隨意走動揮刀砍怪，但噩夢級難度的「苦痛之路」關，沒有前面累積的技巧，只能玩寂寞。

多任務宇宙

DeepMind此次採用「課程學習」，讓智慧體於不斷擴展升級的開放世界學習。也就是說，AI新任務（訓練資料）是基於舊任務不斷生成。智慧體可盡情鍛鍊自己，簡單的如「靠近紫色立方體」，複雜點的如「靠近紫色立方體或將黃色球體放在紅色地板」，甚至和其他智慧體玩耍，如捉迷藏──「找到對方，且不要被對方發現」。

每個小遊戲存在世界小角落，千千萬萬個小角落拼成龐大的物理模擬世界，如下圖的幾何「地球」。總體來說這個世界的任務由三個要素構成，即任務＝遊戲＋世界＋玩家，並根據三要素關係，決定任務的複雜度。

複雜度的判斷有四個維度：競爭性、平衡性、可選項、探索難度。

比如「搶方塊」遊戲，藍色智慧體需要把黃色方塊放到白色區域，紅色智慧體需要把黃色方塊放到藍色區域。這兩個目標矛盾，因此競爭性較強；同時雙方條件對等，平衡性比較高；因目標簡單，所以可選項少；DeepMind把探索難度評為中上，可能是因定位區域算較複雜的場景。

再如「球球喜歡和方塊一起玩」遊戲，藍色和紅色智慧體有共同目標，讓相同顏色的球體和方塊放在相近位置。

這時競爭性自然很低，平衡性毋庸置疑很高的；可選項比上面遊戲高很多；探索難度沒有定位區域，智慧體隨便把球體和方塊放哪都行，難度就變小了。

基於這四個維度，DeepMind打造超大規模「宇宙」任務空間，幾何「地球」也只是這宇宙的小角落，是四維任務空間的一點。DeepMind將「宇宙」命名為XLand，包含數十億個任務。

來看XLand的全貌，由一系列遊戲組成，每個遊戲在許多模擬世界進行，這些世界的拓樸和特徵平滑變化。

終生學習

數據有了，接下來得找到合適的算法。 DeepMind發現，目標注意代理（GOAT）可學習更通用的策略。

具體來說，智慧體輸入包括第一視角的RGB圖像、本體感覺以及目標。經過初步處理後，生成中間輸出，傳遞給GOAT模組，會根據智慧體目前目標處理中間輸出的特定部分，邏輯分析目標。

邏輯分析是指，每個遊戲可藉由一些方法，構建另一個遊戲，並限制策略的價值函數的最優值上限或下限。

DeepMind提出一個問題：對每個智慧體，什麼樣的任務是最好的？換句話說，打怪升級時，什麼樣的關卡設置才讓玩家順利升級為「真」高手，而不是一刀9999？

DeepMind的答案是，每個新任務都基於舊任務生成，「不會太難，也不會太容易」。其實恰好是讓人類學習時感覺「爽」的興奮點。

訓練開始時，太難或太容易的任務可能會鼓勵早期學習，但會導致訓練後期的學習飽和或停滯。不要求智慧體某任務非常優秀，而是鼓勵終身學習，即不斷適應新任務。所謂太難、太容易是較模糊的描述。需要量化方法，在新任務和舊任務之間彈性連接。

怎麼不讓智慧體做新任務時不適應而「暴死」？進化學習就提供很好的靈活性。總體來說，新任務和舊任務同時進行，且每個任務有多智慧體參與「競爭」。舊任務適應好的智慧體，會選拔到新任務繼續學習。

新任務中，舊任務的優秀智慧體權重、瞬間任務分佈、超參數都會複製，參與新一輪「競爭」。除了舊任務的優秀智慧體，還有很多新人參與，這就引進隨機性、創新性、靈活性，不用擔心「暴死」問題。

當然，因任務不斷生成、動態變化，一個任務可訓練不同長處的智慧體，並往不同方向演化（隨著智慧體相對性能和強健性進行）。最終每個智慧體都會形成擅長任務的集合，就像春秋戰國時期「百家爭鳴」。說打怪升級顯得格局小，簡直是模擬地球。

DeepMind表示，「這種組合學習系統的特性是，不最佳化有界性能指標，而是更新定義的通用能力範圍，這使智慧體開放式學習，僅受環境空間和智慧體的神經網路表達能力的限制。」

智慧初現

最終這複雜「宇宙」升級、進化、分流的智慧體長成了什麼優秀物種？DeepMind說，智慧體有很明顯的零樣本學習能力，比如使用工具、合圍、數數、合作＋競爭等。

來看具體例子。首先智慧體學會臨機應變。目標有三個：

黑色金字塔放到黃色球體旁邊
紫色球體放到黃色金字塔旁邊
黑色金字塔放到橙色地板

AI一開始找到一個黑色金字塔，想拿到橙色地板（目標3），但搬運過程瞄見黃色球體，瞬間改變主意，「我可以實現目標1啦」，將黑色金字塔放到黃色球體旁邊。

第二個例子是，不會跳高，怎麼拿到高台上的紫色金字塔？智慧體需要想辦法突破障礙，取得高台上的紫色金字塔，高台周邊並沒有類似階梯、斜坡的路。

因不會跳高，所以智慧體「掀桌子」，把周邊幾塊豎起來的板子弄倒。然後一塊黑色石板剛好倒在高台邊，「等等，這不就是我要的階梯嗎？」這過程是否體現了慧體的智慧，還無法肯定，可能只是一時幸運。關鍵還是，要看統計數據。

經過5代訓練，智慧體在XLand的4千個獨立世界玩了約70萬個獨立遊戲，涉及340萬個獨立任務，最後一代每個智慧體都經歷2千億次訓練步驟。智慧體已能順利參與幾乎每個評估任務，除了少數即使人類也無法完成的任務。

DeepMind的研究，或許一定程度體現「密集學習」重要性。也就是說，不僅資料量要大，任務量也要大。這也使得智慧體在類化能力有很好表現，如資料顯示，只需對一些新複雜任務進行30分鐘集中訓練，智慧體就可快速適應，而從頭開始用強化學習訓練的智慧體根本無法學習這些任務。

往後我們也期待這「宇宙」更複雜和生機勃勃，AI經過不斷演化，不斷給我們帶來驚喜（細思極恐）的體驗。

資料來源：https://technews.tw/2021/07/30/deepmind_xland/

離岸風電 VS. 陸域風電。

同樣是風力發電，但是發電效能卻有明顯的差異。其實今天的風況真的不算好，不是個適合風力發電豐收的天候狀態，但實際發電成效如何，大家自己看看吧。

PS. 目前只有位於苗栗縣竹南近海處的海洋竹南一座128MW規模離岸風場，今年年中開始，會有兩座規模更大的離岸風場在彰化、雲林海域落成商轉發電，總計規模達550MW，今年底當每年東北季風盛行時節來臨，風力發電發好發滿的發電旺季，還會有一座位於苗栗竹南海域規模達376MW的離岸風場也將可加入發電行列。

今後15年間，我們每年都會有穩定的1GW~1.5GW規模的離岸風電持續加入台灣的供電行列。以2020年的最新電力排碳係數的統計數據來看，只要每多發出一度的再生能源綠電，我們就可以幫台灣，有同時幫我們地球減少排放0.509公斤的二氧化碳排放量，同時也不會有溫室氣體效應氣體的排放問題，對於人類目前必須全力應對的全球暖化、氣候變遷、極端型氣候盛行、海水增溫、海平面上升等等重大的生存威脅的解決方案，有著立即而且明顯的正面效益。

同樣重要的是，使用再生能源綠電，由於回收再處理的技術和循環經濟模式已經開始成熟而且開始實際運作，因此也不會面臨發電後所產生的廢棄物、廢熱水來對於環境生態造成污染，更不會有放射性輻射廢棄物產生，沒有輻射廢棄物棘手的後續處置挑戰與高昂的處理費用。

★ 相關報導：
離岸風電區塊開發規則公布 「風電比台電便宜」時代來臨。這是上禮拜的新聞。

資格審查通過後，即進入價格評比，以價格高低決定分配順序；若同價格者，則以額外國產化分數高者優先。

值得注意的是，在競價方面也設定上下限，其中上限要以前1年的台電「迴避成本」為上限，亦即風電價格不可高於台電以天然氣、煤電、核能等為主之成本，「風電必定比台電便宜」、「風電比灰電更便宜」時代正式來臨。下限方面則不可低於零元，亦即「負價格競標」也不會發生。.....完整內容請見： https://ec.ltn.com.tw/article/breakingnews/3528279

★ 數據資料原始來源：
台電官網即時電力資訊 - 各機組發電量
https://www.taipower.com.tw/tc/index.aspx

台灣電廠即時機組發電量
https://apan1121.github.io/powerInfo/

中央氣象局官網天氣預報- 風力觀測
https://app.cwb.gov.tw/web/WindSpeed/WindSpeed_All.html

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