歐盟發布《再生能源指令》相關指引,協助會員國推動再生能源電力系統整合

歐盟執委會(European Commission)於2024年9月2日發布「關於《2018/2001號指令》第20a條再生電力系統整合指引(經《2023/2413號指令》修訂)」(Guidance on Article 20a on sector integration of renewable electricity of Directive (EU) 2018/2001 on the promotion of energy from renewable sources, as amended by Directive (EU) 2023/2413),協助會員國落實2023年修訂版《再生能源指令》(Renewable Energy Directive, RED)第20a條,並促進再生電力系統整合。《再生能源指令》背景係為幫助歐盟達成2030年再生能源占比達45%之目標,第20a條並規範能源系統電氣化與再生能源使用。

再生電力整合指引主要涵蓋下列重點:

(1)資料共享與透明度:要求輸配電系統運營商提供再生能源比例及供應電力溫室氣體排放資料,並確保用戶能夠即時獲取相關資料。

(2)電池資訊與智慧充電:電池和電動車製造商需提供電池管理系統(Battery Management System, BMS)基本資訊,包括電池容量、充電狀態等,並推廣雙向充電技術,提升電網靈活性。

(3)電網升級與智慧電網:鼓勵會員國透過政策和獎勵措施升級智慧電網,以增強其整合再生能源之能力。指引另強調須特別注意小型分散式能源和移動式儲能系統公平進入市場之機會。

(4)跨國協作與資料可互通性(interoperability):會員國需確保系統間資料的可互通性,採用標準化資料格式,促進歐盟各國電力市場一致性與跨境合作。

根據《再生能源指令》,2025年5月前各會員國須完成第20a條內國法化相關程序。

相關連結
※ 歐盟發布《再生能源指令》相關指引,協助會員國推動再生能源電力系統整合, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=9261&no=67&tp=1 (最後瀏覽日:2025/10/24)
引註此篇文章
你可能還會想看
國際能源總署發布「二氧化碳封存資源及其開發」手冊,協助能源部門及利害關係人了解地質封存效益、風險及社會經濟相關考量

國際能源總署(International Energy Agency, IEA)於2022年12月發布「二氧化碳封存資源及其開發」手冊(CO2 storage resources and their development: An IEA CCUS Handbook),概述地質封存之效益、風險與社會經濟相關考量,並補充2022年度7月份的碳捕捉、利用及封存(Carbon Capture, Utilization and Storage, CCUS)法律和監管框架。該手冊架構可分為九個章節,重要章節包含:碳封存資源概述、碳封存開發生命週期、評估階段開發、風險管理、商業化、以及提供具體建議予決策者或私營部門。 由於CCUS涉及複雜管理及營運模式,IEA為決策者確立五個總體行動,簡述如下:(1)識別封存資源並提供必要資料:現有的地質資料是寶貴的起點,政府可以將現有資料數位化並建置資料庫,便於私部門獲取資訊。(2)確保法律與管制框架符合CCUS需求:政府應全面盤點既有法制體系是否到位,並應解決下列幾個關鍵問題:碳封存特定責任與風險、建立明確與適當的許可流程、地下孔隙空間的所有權、案場管理要求(如監控、關閉等)。(3)制定支持碳封存的政策:如將CCUS納入國家能源及氣候計畫、制定CCUS路線圖以協調發展策略、進行全面資源評估、制定獎勵措施(如獎勵資金、稅收抵免、可交易的憑證、鼓勵降低成本的創新計畫、風險緩解措施、碳定價等)。(4)支持先驅者並促進投資:產業先驅者時常面臨發展尚未成熟的開發環境或法制體系,因此建議政府得給予先驅者特定的獎勵措施。(5)支持發展CCUS的技術、專業能力:鼓勵石化與天然氣產業朝向CCUS轉型,如提供相關知識並培養相關技術,支持持續就業並避免人才流失等。

經濟合作與發展組織發布《促進AI可歸責性:在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》

經濟合作與發展組織(Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD)於2023年2月23日發布《促進AI可歸責性:在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》(Advancing accountability in AI: Governing and managing risks throughout the lifecycle for trustworthy AI)。本報告整合ISO 31000:2018風險管理框架(risk-management framework)、美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)人工智慧風險管理框架(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF)與OECD負責任商業行為之盡職調查指南(OECD Due Diligence Guidance for Responsible Business Conduct)等文件,將AI風險管理分為「界定、評估、處理、治理」四個階段: 1.界定:範圍、背景、參與者和風險準則(Define: Scope, context, actors and criteria)。AI風險會因不同使用情境及環境而有差異,第一步應先界定AI系統生命週期中每個階段涉及之範圍、參與者與利害關係人,並就各角色適用適當的風險評估準則。 2.評估:識別並量測AI風險(Assess: Identify and measure AI risks)。透過識別與分析個人、整體及社會層面的問題,評估潛在風險與發生程度,並根據各項基本價值原則及評估標準進行風險量測。 3.處理:預防、減輕或停止AI風險(Treat: Prevent, mitigate, or cease AI risks)。風險處理考慮每個潛在風險的影響,並大致分為與流程相關(Process-related)及技術(Technical)之兩大處理策略。前者要求AI參與者建立系統設計開發之相關管理程序,後者則與系統技術規格相關,處理此類風險可能需重新訓練或重新評估AI模型。 4.治理:監控、紀錄、溝通、諮詢與融入(Govern: Monitor, document, communicate, consult and embed)。透過在組織中導入培養風險管理的文化,並持續監控、審查管理流程、溝通與諮詢,以及保存相關紀錄,以進行治理。治理之重要性在於能為AI風險管理流程進行外在監督,並能夠更廣泛地在不同類型的組織中建立相應機制。

從德國法談濫發商業電子郵件之規範

論析各國之企業智慧資產揭露機制

TOP