透過採用智慧電表，不僅可以跟?其配電點的能源使用情況，而且可以跟?整個智慧工廠的各個能耗點。透明的能量流和數據，顯然是探索能源效率優化的潛力關鍵，如果將這些流程也整合到基於雲端的物聯網系統中，就可以產生有價值的知識，並將其應用在整個工廠效率和業務運營。

根據市場的研究，預計至2025年全球電池儲能將達到110.4億美元，市場增長近50億美元。由於對氣候變化的擔憂、燃料進口價格的波動、全球電力行業的轉型加劇競爭、成本下降，以及不斷被調整因應產業變化的政策，推動了可再生能源的市場擴大。此外，交通運輸和建築等其他產業，以及減碳的壓力也推動了儲能技術的使用，以發展具有彈性和可持續性的電力網絡。

圖1 : 各產業對於儲能的應用與特性需求

工業製造產業是一個特殊的電力消費者，大多數工廠都有大量消耗能源的機器、系統和設備，例如車床、生產線、輸送機、電機、HVAC單元、鍋爐、用發電機和照明設備等等。根據世界能源組織的報告，在2019年工業製造產業對於電力消耗占了全世界的41.96%。在這樣的產業特殊結構下，物聯網（IoT）對於能源管理的應用，也就被賦予相當高的期待性。

物聯網將是智慧儲能和供應的管理者

雖然有了適當的智慧網路技術之後，就不再需要像傳統能源管理系統那樣，以預定的時間重複記錄能源使用，來達到原始等級的資料數據後，再透過資料庫程式的分析，獲得經驗及報告。儘管常規系統有助於提供能耗的狀況，但它們對減少能耗、預測峰值模式，或建議可以提高效率的措施幾乎無濟於事。相反，智慧監控意味著可以即時進行分析，從而幫助能源效率的優化。

此外，再進一步透過採用智慧電表，不僅可以跟?其配電點的能源使用情況，而且可以跟?整個智慧工廠的各個能耗點。透明的能量流和數據，顯然是探索能源效率優化的潛力關鍵，如果將這些流程也整合到基於雲端的物聯網系統中，就可以產生有價值的知識，並將其應用在整個工廠效率和業務運營。

就技術層次而言，物聯網是可以擔任一個智慧產業網路的管理者。整體結構上，除了通訊和系統設備外，還包含了感測設備和執行單元，這對於工業產線來說，可以進行即時監控，甚至可以深入到對能源消耗的觀察。而透過感測設備，不僅提高了電網的可靠性，而且還降低了工業設施的能源成本。

因此整體能源消耗管理系統中，感測設備就被定義成作為識別和觀察不同情況下，包括整體工業環境、個人、辦公室、製造設備、機器等運作，都能廣泛地進行監測、通訊和資料處理，透過建立全面性強化的能源的儲存和管理系統。

智慧工業的能源管理主要分為兩種類型，包含了能源管理布建和儲能機制。除了一些先進的研究專案之外，大多的安排如圖2所示。

圖2 : 能源供需、儲存和擷取模式。（source：Amam Hossain Bagdadee; Hohai University）

利用物聯網進行節能智慧化，是一種基於低耗能的能源管理和儲存解決方案。透過能源整合的規劃，可以讓物聯網設備對傳統能源供應，以及獨特再生能源進行高效率的安排，因此環保電廠的本質就是物聯網設備的延伸。這兩種類型的能源儲存結構包括了，接收能源儲存的計畫、能源供應能力、絕對性的能源供應狀況、特定能源的狀況，以及多元化的能源。

基於物聯網的能源管理技術

能源消耗的的管理系統涉及到幾個產業領域，可以在整體架構中提供創造性的監測，已經有相當多的業者投入相關產品開發，如Epi-Sensor、Wi-Lem、Wattsup、SATEC、Change Electric、Energy Metering Innovation LTD、General Electricity、Mitsubishi、Siemens和Schneider等。再透過系統的監測後，需要將數據資料提供給緊急能源管理（EEM）等等軟體應用程式來進行分析，而這方面包括，Resource Kraft，Google，eSight energy，EFT-energy等也積極地投入開發。

最後再透過被授權後的分析程式庫，就可以利用互聯網技術來開發設計出一個整體方案，藉由有線或無線系統來實現的能源監測架構，如圖3所示。利用現有的機制來獲得功耗、功率因數和最大/最小電壓..等幾項參數數值，提供監測和分析能源消耗，以及能源供需異常的警示。而用來監測的智慧電表能源總成，可用於各種監測目標，例如所有發電廠的線路，單相設備。

圖3 : 利用物聯網所建設的能源管理無線網路。（source：Amam Hossain Bagdadee; Hohai University）

在中間層所收集到的資訊會被傳送到閘道(Gateway)，然後與本地PC或互聯網進行通訊。最後如圖3所示，資訊將被送到EEM軟體進行能源架構分析。而主要用於工業資源安排（IRA）中的製造執行架構（MEF）。智慧測量的資料也可以被納入監督控制和資料獲取系統（SCADA）。

供應管理系統必須透過感測器執行器層，了解因能源轉換所產生損耗浪費的問題，例如進行混合能源供應時，控制不同發電架構之間的能源供應模式時，所產生的能源損耗，此外還必須有效的獲得例如熱能、太陽光、固體、振動、電磁波等類型發電時，所獲得臨時能源，再將這些臨時能源高效率的儲存起來，並同步進行監測。

智慧工廠IoT的能源管理應用架構

伴隨著智慧工業的物聯網應用的擴展，使得能源生產的監管技術也在不斷進步，能源管理互聯網（IEM）被認為是一個改變傳統電網，而基於網路的智慧電網，或基於互聯網的能源架構。智慧型網路允許生產、傳輸、分配和利用。在真實的能源管理設備，和虛擬的互聯網部分之間，透過標準的可交互操作的互聯網堆疊，將它們結合起來，形成智慧化管理機制。

加強嚴格的監測、管理和電力結構是IEM的兩個關鍵影響變數。基本上，每個獨立的能源網可以利用資料和電力，建立網路相互連接，獲得協助和優化能源管理。而IEM可以視為強化結構設計、互通性和市場發展上的一個嚴格的監測機制。關於IEM的第二個最關鍵的部分，即增加可靠性、安全性、成本、實施、多功能性、相似性和適應性的能源管理框架，基於供應方、需求方和供需雙方的一般能源平衡考量。

如圖4所示。智慧工廠透過物聯網的技術結構，來進行能源背景分析，從供應方、需求方和需求-供應平衡的角度出發，以發電廠、智慧型網路、虛擬化、程式設計、先進的計量基礎設施、需求反應等，作為理性管理系統的特色，而非一味追求高效率和能源保護等。

圖4 : 透過物聯網的技術結構來滿足智慧工廠的穩定電力供應。（source: ResearchGate GmbH）

目前智慧工廠在能源供應方面，最主要的問題大多是來自於太陽能發電和智慧電網中的微電網。

太陽能發電已經廣泛的應用在發電上，推動綠色能源物聯網的發展。Quasi-Z交錯式逆變器的Source Course（qZS-CMI）為太陽能發電架構提供了明確的優勢，包括適當的直流連接電壓和電壓協助工具。但是，qZS - CMI不能克服接入電網時，太陽能電力的不連續和不明波動。基於這個原因，就必須透過儲存電能用的電來當作穩壓的一個緩衝點，消除因為太陽能發電的隨機波動問題。

當然，僅僅依靠電池的能力還是不足的，這對於電池的消耗過於龐大，會快速縮短電池的使用壽命，還必須藉由更智慧化的機制來完成穩定儲電與電力輸送的目標。因此利用MPPT演算法就是一個不錯的方式，針對太陽能發電廠利用MPPT演算法的計算可以在進行太陽能發電時，獲得更準確的執行力，和以及快速而獨特的反應。

但是，如果在太陽能發電過程中發生陽光被暫時遮蔽，會造成供電電壓的變化出現許多轉折點。期望讓太陽能供電的電壓和電流維持穩定狀態下，這時就可以採用MPPT演算法與電池的搭配，利用線性週期策略來評估最大功率點的準確性，然後在透過人工智慧的演算提供成效的解決方案，以獨立運行的方式使太陽能發電發揮最大的效能。

智慧微電網 強化智慧工廠的能源管理

智慧微電網已經逐漸被導入實際應用的階段，無論是連接到電力網路，還是以獨立模式運行，都已經能發揮其效能。此外如果將分散式能源資源（DER）納入微電網網路架構下，更可以強化虛擬電廠的基礎，提升電力的利用率。

這樣的DER透過電子功率處理器來連接到電網，有助於降低不穩定現象和分散電壓調節。因為由錯誤所引發的操作，會導致電壓和頻率下降，造成分散資源的釋放，從而影響電力網路的可靠性和可傳輸性。除了連續供電外，還需要在分散式發電機中進行電力傳輸，以便該發電機能夠像傳統的同步發電機一樣運作。

微電網中的可再生能源發電廠，被允許功率可以參照該供電路徑上，當地頻率的類型而調整，減少功率頻率類型的困擾，因此在智慧工廠的應用基礎上，智慧微電網的運行可以完全有效處理能源供應所面臨的問題。

所以在智慧工廠的能源需求管理方面，面對經常出現的電力供應問題，都是需要透過虛擬化、網路軟體特性和先進的測量基礎設施來排除。