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〈工業技術與資訊〉需求使用 集眾人之力邁向淨零

工業技術與資訊月刊 2024-05-05 09:20

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「千瓦級HPC散熱方案」已成功打入美國HPC晶片大廠供應鏈,未來將成為先進封裝製程的最佳散熱解決方案之一。

撰文/陳怡如

「千瓦級 HPC 散熱方案」已成功打入美國 HPC 晶片大廠供應鏈,未來將成為先進封裝製程的最佳散熱解決方案之一。


氣候變遷已是本世紀最棘手的難題之一,減碳成為全球運動。但只靠源頭減碳還是不夠,使用端也要同時做出改變,集眾人之力一起減碳,才能加速實現淨零目標。工研院從需求面著手,打造許多節能技術,期望讓需求端與供給端二者達到平衡。

根據國際能源署(IEA)統計,全球碳排超過 4 成比例來自電力,臺灣也有 7 成排碳是傳統電廠產生的溫室氣體。然而,供電過程往往電廠發 1 度電,到用電戶時可能因為耗損而不到 1 度;但用電戶端若省下 1 度電,就是扎扎實實的 1 度電。因此,臺灣若想達成凈零,同時又兼顧供電穩定,供需雙方必須攜手努力。

打造虛擬電廠驗證平台 彈性調度聰明用電

隨著再生能源、儲能等新興科技導入,用電戶已從純粹的消費者轉換成產消者(Prosumer),虛擬電廠(Virtual Power Plant;VPP)需求應運而生。虛擬電廠可將多個分散能源,整合為可調度的電力,以「螞蟻雄兵」之力幫助供電穩定。

工研院打造「聚合多元資源虛擬電廠(VPP)技術驗證平台」,利用網路通訊技術,將分散在各處的可調度資源,如太陽光電、可調控負載用電、備援電力,以及儲能系統等資源進行整合,透過智慧預測與排程技術進行能源調配,不僅可支持電網穩定運行,還能為參與虛擬電廠的供電用戶創造回饋。

這項技術已結合工研院臺南沙崙院區、六甲院區等資源,完成即時輔助服務與光儲整合的功能試驗,更進一步將技術導入連鎖超市空調系統應用,針對商用型空調及電動公車進行資源整合規劃與試驗;另配合班班有冷氣政策,推動校園空調自動需量反應方案。

儲能系統是虛擬電廠的新興元素,也可作為服務電網的獨立資源。工研院所發展的儲能能源管理系統已技術移轉予民間業者,運轉於多座儲能案場,至今年底累計應用規模約為 100MW/300MWh。基於電能轉換器設計與儲能示範系統運轉經驗,也能夠提供系統整合服務,以支持儲能系統產業發展。

能源資產績效管理方案 能源操盤手新星竄起

在節能減碳中扮演要角的儲能技術,可在離峰時段儲電,尖峰時段放電,猶如水庫般調節,補足用電缺口,預估全球儲能市場規模至 2025 年將達 447 億美元。

看準龐大需求,工研院自主研發儲能能源管理系統(EMS),以軟體即服務(SaaS)架構,搭配獨家的 AI 最佳化能源資產配置技術,動態優化多樣式模組配置組合,解決用電大戶、多能源案場營運商的能源管理問題。

透過獨家 AI 演算法,此系統可優化電池效能,並降低使用次數,根據實測,可降低 28.9% 循環次數,節省成本和總用電量 20%,有效增加電池壽命 2 至 3 年。並提供 AI 量化的案場資產績效指標,以數據分析和圖表呈現,提出改善建議,讓案場投資商、營運者清楚知道優化方向。

同時透過 SaaS 服務的彈性化架構,使用者可設定個人化的能源資產儀表板,只要 1 分鐘 3 步驟,就能自動化產生分析圖表,一手掌握能源資產。目前團隊已導入調頻備轉(dReg、sReg)、即時、補充備轉及用電大戶義務等多電力市場服務,成為廠商的最佳能源操盤助手。

此外,系統每周免費定期出刊 POXA 電力週報,運用能源大數據分析和團隊十幾年技術經驗,對電力交易市場進行分析即時報導,提供業內人士掌握市場動態。

千瓦級 HPC 散熱方案 讓 AI 更節能

隨著各產業對 AI 與資料中心的需求日益增溫,AI 伺服器運算速度越快,產生的熱能與耗能就越大,目前 AI 高效能運算(HPC)晶片的發熱量已達 450 瓦至 750 瓦等級,預估未來 2 年內,突破千瓦等級的晶片將會出現。但傳統散熱元件只能提供 400 瓦的散熱能力,早已不敷使用,業界積極解決高效能運算帶來的散熱瓶頸,打造更節能的 AI 技術。

為了突破這個難題,工研院與一詮精密攜手投入「千瓦級 HPC 散熱方案」,團隊從晶片均溫蓋板(Vapor Chamber Lid;VC Lid)下手,VC Lid 是一種極高效的熱擴散元件,貼合模組中的 AI 晶片,透過真空的蒸汽腔體,進行晶片內的水量蒸發與冷凝,達到快速傳熱與大量移除熱量的效果。
相較目前普遍使用的實心銅蓋板(Cu Lid),VC Lid 的散熱效果至少可再高出 30% 以上。透過不停突破技術瓶頸,團隊將 AI 晶片的散熱能力由初期的 500 瓦逐步提升,已成功碰觸到 1,000 瓦的性能範圍。

目前這項技術已成功打入美國 HPC 晶片大廠供應鏈,未來將成為先進封裝製程的最佳散熱解決方案之一。若後續性能與可靠度更加精進穩定,VC Lid 將會成為每個 AI 晶片模組上,必要且關鍵的散熱元件,產生的經濟效將不小於 AI 晶片載板,深具發展潛力。

轉載自《工業技術與資訊》月刊第 383 期 2024 年 4 月號,未經授權不得轉載。


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