「我家裝了 10 kW 太陽能 + 30 kWh 儲能，怎麼還是覺得電費沒省很多？」
這是我們最近被問最多的問題之一。答案幾乎都是同一個 — 沒人在管它。
太陽能 / 儲能不是冰箱、不是冷氣 — 它不是「裝完按 ON 就會自動最佳化」的家電。它是一個需要被持續決策的能源系統：什麼時候充、什麼時候放、什麼時候要保留電池避開明天的陰天、哪一顆 cell 該被限流。
我們自家機房（綠能太陽能 + 儲能 + AI 機器人 + Docker host）用一套 AI 輔助監控系統管了 1 年，這篇分享為什麼裝完之後還要管、AI 幫得到什麼、什麼還是要靠人。
大家都以為「裝完就好」— 但實際發生什麼 #
跟我們聊過的客戶情境：
| 場景 | 想像 | 實際 |
|---|---|---|
| 白天 PV 在發電 | 我用的電就是太陽能 | 逆變器預設「電池優先充飽再供電」→ 你白天還是吃電網的，太陽能拿去充電池，電池滿了之後 PV 才反送（甚至 PV 直接 curtail） |
| 晚上用電池放電 | 電池 100% → 0% 全部放出來省到底 | 電池放到 20% 以下會大幅縮短壽命（LiFePO4 也是），結果你「省電費」省回 3 年內電池換新 NT$10 萬 |
| 梅雨季連續陰天 | 系統會自己找平衡 | 預設邏輯不知道明天還是陰天 → 今晚用力放電 → 明天還是要吃電網 → 電池週期白白浪費 |
| 冷氣 / 機台尖峰 | 太陽能會頂上去 | 太陽能瞬時功率 8 kW、機台啟動瞬間 12 kW → 還是吃電網而且觸發契約容量罰款 |
| 逆變器出廠設定 | 廠商會設好 | 廠商設的是「保守通用值」，沒人為你家用電模式調過。1 年後設定還在預設 |
這些都不是逆變器壞，是「沒人在管」。
「管」是什麼意思 — 4 個層次 #
跟工廠監控一樣，能源管理分 4 個層次，往上越省、難度越高：
層次 1：看得到（Monitor） #
知道現在 PV 在發多少、電池剩多少、用電從哪裡來。
沒這層你連「問題在哪」都不知道。市售 App（Solar Edge / 廠商 App）做到這層，但通常是「整組數據」不是「每顆 cell」。
層次 2：報得出（Report） #
每天 / 每週 / 每月知道：
- 太陽能發電總量 vs 上週 / 上月 / 去年同期
- 自發自用率（PV 直供 vs 全部反送）
- 儲能週期數（LiFePO4 設計壽命 6000 cycle，現在用了幾 %）
- 哪些電器最耗電（智能插座可以分迴路看）
這層大多數人沒做，因為廠商 App 不給細到這種程度。
層次 3：能控制（Control） #
知道現在發生什麼、要怎麼改才會更省 — 而且自動執行：
- 排程模式切換：「08:00-17:00 PV 優先、17:00-22:00 電池優先、22:00-08:00 市電優先」
- 動態充電限流：BMS 看單體電壓，最大電池過充就減慢充電
- SOC 上下限保護：放電到 25% 自動切回市電，避免損壞
這層需要可程式化的逆變器 + 寫得了 Modbus 控制邏輯的人。
層次 4：能規劃（Plan） #
這是 AI 真正派上用場的地方 — 看未來幾天的天氣 + 電價 + 負載歷史，提前決定今天該不該深度放電：
- 明天會晴 → 今晚可以放到 30%（明天 PV 會充回來）
- 明天會陰 → 今晚保留 60%（明天靠儲能撐）
- 後天時間電價尖峰 → 把後天的尖峰需求用電池接力
這層人腦做不來 — 變數太多、要每天算、晚上 11 點誰要做。
我們的 AI 輔助監控系統怎麼幫 #
我們做的 Solar Monitor 系統 包含以上 4 個層次，但這篇講 AI 的部分。
AI 在我們的設計裡不是「自動駕駛」，是「副駕駛」：每天早晚產生兩次能源簡報，告訴我們：
凌晨逆變到 127AH，PV 升回 349AH 連續安全
明日 PV 足，午前可放心放電到 SOC 35%
後日有梅雨預報，建議今晚保留 SOC 50% 以上
動態充電已限流到 180A（Pack 2 #11 電壓偏高 50mV）
這段話是 Claude API 寫出來的。輸入給它的 context：
- 過去 24 小時：PV 發電曲線、負載曲線、電池 SOC 軌跡、cell 電壓溫度
- Solcast 預報：未來 7 天逐小時太陽能輻射
- 電價時段表：台電時間電價
- BMS 即時：48 顆 cell 電壓、溫度、平衡狀態
Claude 看完後吐出一段人話 + 行動建議，貼到 Mattermost / LINE，我們看到再決定要不要照做。
為什麼不全自動？ #
兩個理由：
1. 人類還是判斷得比較準
AI 不知道「下週四要請客戶來看廠 → 那天空調得開到很冷 → 不能讓電池放到太低」這種社會性脈絡。我們看到 AI 簡報，腦袋自動加上這層 context 才做最終決策。
2. AI 出錯的代價可以很大
如果 AI 判斷錯誤把電池放到 5%，遇到夜間突然颱風斷網斷市電 — 整個機房當掉。這種尾部風險不能丟給 AI。
所以我們的 AI 引擎輸出是「建議」不是「指令」，每天兩次簡報，操作員確認後才執行。
成本：一筆 $0.16 美金 #
我們用 Claude API（Sonnet 模型），每次 AI 簡報的 token 用量大約：
- Input：1,500 token（系統現況 + 預報 + 歷史摘要）
- Output：400 token（簡報文字）
成本：~$0.16 美金 / 筆。一天兩次 = $0.32 = NT$10 左右。
一個月 NT$300。一年 NT$3,600。比一張電費單便宜。
純 Python 備援引擎：< 1 秒、$0 成本 #
但我們不靠 AI 跑全部 — 主決策還是有一條純 Python 引擎：
- 暴力枚舉未來 48 小時的所有「PV 優先 / 電池優先 / 市電優先」切換組合（2^16 種）
- 對每個組合計算「expected cost + SOC 違規次數」
- 挑成本最低的那個方案
執行時間 < 1 秒、零 API 成本、不依賴 LLM、網路斷也能跑。
為什麼還要 AI？ 因為純 Python 算出來的結果看不懂 — 是個切換時間表。AI 的價值是把它翻譯成人話讓你信、讓你能跟主管解釋。
兩條引擎並行的好處：
| 用途 | AI 簡報 | 純 Python |
|---|---|---|
| 早晚 review 給人類看 | ✅ 主要 | ❌ 太枯燥 |
| 系統自動下控制指令 | ❌ 不夠穩 | ✅ 主要 |
| 網路斷時 | ❌ 不能跑 | ✅ |
| Claude API 改價時 | ❌ 要重算 | ✅ |
| 跟客戶 / 老闆解釋 | ✅ | ❌ |
| 對比驗證 | 兩條互比，差太多就警示 | 兩條互比 |
BMS Cell 級監控 — 你買的市售方案大多沒做 #
裝太陽能不是只看「PV 發多少、電池剩多少」。電池才是燒錢的關鍵。
LiFePO4 電池 1 度電大約 NT$8,000-12,000。一組 30 kWh 儲能 = NT$24-36 萬。撐 8 年就好，提早老化 2 年 = NT$6-9 萬損失。
讓電池長壽的關鍵是每顆 cell 的健康狀態：
- 單體電壓不能超過 3.65V（持續會老化）
- 不能低於 2.5V（深放電傷害）
- 溫度不能高於 45°C（加速 SEI 膜增厚）
- 整組 16 cell 電壓差不能超過 50 mV（不平衡會持續惡化）
市售 BMS 軟體大多只告訴你「整組 OK / 警告 / 故障」3 個狀態。我們的系統把 48 顆 cell 的即時電壓 + 溫度 + 平衡狀態畫出來，看一眼就能發現：
- Pack 2 第 11 顆比平均高 50 mV 持續 1 小時 → 即將老化
- Pack 3 中段比邊緣高 5°C → 散熱有問題
- 整組充飽後一顆掉 100 mV → 內阻異常
這些早期警訊，市售 BMS App 不會主動告訴你。
「管」之後實測的效益 #
我們自家機房 1 年實測：
| 指標 | 沒管時（前 3 個月） | 開始管之後 | 改善 |
|---|---|---|---|
| 自發自用率 | 58% | 81% | +23 % |
| 電池週期數（年化） | 380 cycle | 245 cycle | -36 %（更省） |
| 單體最大電壓差 | 80 mV | 30 mV | 平衡明顯改善 |
| 觸發契約容量罰款 | 月平均 2 次 | 0 次 | 完全消除 |
| 月電費（vs 沒裝太陽能） | 省 35 % | 省 58 % | 多省 23 % |
從「裝完就放著」到「AI 輔助管理」，年省電費差距是 NT$5-10 萬（看你規模）— 比 AI 系統本身的成本（年 NT$3,600）多 15-30 倍。
如果你已經裝了太陽能但沒管 — 3 個入門建議 #
不一定要做完整 AI 系統，先做這 3 件事就會有效果：
1. 裝個分迴路智能電表 #
NT$3,000-5,000 一台 TUYA / Smart Life 智能電表。看 1F / 2F 分別用多少電，哪個迴路最耗。沒這個你不知道從哪省。
2. 設定逆變器的時段優先模式 #
進逆變器 App / 觸控螢幕，找「Output Source Priority」設成：
- 白天（PV 發電時段）：PV → Battery → Grid
- 晚上尖峰時段：Battery → Grid
- 凌晨離峰時段：Grid（保留電池給明天尖峰用）
這個設定 30 分鐘搞定，馬上有效。
3. 至少看一次 BMS 單體電壓 #
接電腦用 BMS 軟體（DALY / JK / JBD 都有免費 App）讀一次。如果單體電壓差 > 100 mV，要去做主動平衡（找電工或我們）。
做完這 3 件事大概可以多省 10-15% 電費。剩下要靠 AI 規劃 + 自動化才能再進一步。
客戶想評估 #
如果你有以下情境，可以聊聊：
- 裝了太陽能 / 儲能但感覺沒省到該省的
- 想做ESG / 碳盤查報告，需要月度 / 年度自發自用率報表
- 工廠 / 機房想做更深的能源 + 設備整合監控
- 是太陽能 / 儲能廠商，想給客戶提供加值的「智慧管理」服務
我們會先到現場勘查（看設備、看現有 App、看用電帳單），1-2 週給規劃書 + 報價，諮詢免費。
聯絡：0912852835 / henryccy@icloud.com / LINE @3q3tw / 線上表單
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