目前團隊擁有海氣象觀測塔、浮動式光達、固定式光達風場資料量測能力，除歷經多個颱風之量測外，尚累積長期海氣象觀測塔維運能力，並除協助台電通過風力發電離岸系統示範獎勵辦法，協助台電公司進行海氣象資料品質國際認證(DNV GL)。風力行業是使用氣象塔的數據建立的，雖傳統的海氣象觀測塔維運困難成本高昂，卻是風電產業中，可融資性的重要環節，目前國際間除了使用傳統之氣象塔蒐集風場數據，更普遍的使用激光雷達，除可適應複雜之地形，只要經過正確的驗證，提升雷達數據之可靠性將可替代海氣象觀測塔。因此，團隊執行彰濱外海台電海氣象觀測塔之資料觀測蒐集與運維管理，配合離岸型光達系統機動佈放相關海域，以強化現有離岸海氣象資料之現況。

海氣象觀測塔維運

完成海氣象觀測塔之維運作業，並穩定蒐集海氣象觀測資料，提升離岸風場觀測資料應用之關鍵技術，並將累積6年之維運觀測技術能力技術移轉給國內廠商，同時提供台電公司相關作業之教育訓練機會，將多年以來之海上觀測技術及維護經驗轉移給台電公司。

• 更新彰濱離岸海氣象觀測設備。
• 衍生技術移轉「波浪海流監測儀警示陣列浮標佈放」給國內廠商。並取得「離岸測風塔雙重觀測系統專利」、「離岸觀測塔風向定向系統專利」。
• 協助台電公司進行海氣象資料品質國際認證(DNV GL)。

離岸觀測模式多元測量驗證

因整體經濟規模因素，國內急需發展多元量測驗證方法，提升國內海氣象觀測技術，以符合經濟效益，目前團隊擁有6年之海氣象觀測塔維運技術，除克服海上施工之難度外，亦與國外機構技術轉移，擁有海上定向作業技術，並取得兩項專利，另將固定式光達蒐集之風場數據與陸域型風機及海上測風塔進行比對，風速資料相關性高，能夠搭配風力發電機的功率曲線，有效估計出未來離岸風場的發電潛能及發電狀況，此分析研究作為未來離岸風場發電效能重要依據。

• 蒐集近岸陸域風機廠址之風場資料，應用於離岸風機發電效能與海上風速、風向關係推估。
• 固定式光達進行標定作業。

風場預報模式開發

以Long short-term memory為基礎完成多模型決策技術建立與驗證並與Time delay neural network與Least-square support vector regression等架構進行比較。此外，更進一步與國際上相關文獻進行比較確認計畫下建立之預報模式之獨特性。

• 以測風塔長期在地風況感測資料為基礎建立多模型決策機制，針對新型風機高頻率迎風面轉向調整需求發展風況預估技術。
• 目前以年度資料建立預測模型應用於當前風況預估可獲得準確率已可達85%~95%之結果。

離岸風場AI雲端分析系統整合

將建置於台電彰化外海區域海氣象觀測塔感測儀器資料導入雲端資料庫，於搭載人工智慧框架系統的雲端計算平台上輸入長時間收集的海氣象感測資料進行AI模型訓練與分析，新型風機迎風面控制由10分鐘調整縮短成5分鐘，為風機迎風向控制之關鍵技術，短週期風況變化劇烈。目前國際上研究對於短時風況預測仍著眼在10分鐘平均風速進行預測，目前計畫下發展之預報技術可以前一年度資料預測當前之風況，且預測時間縮短成1分鐘而預測準確度已可達95%以上。

• 開發前端使用介面與後端資料庫整合程式介面，呈現風速風向預測與實際感測資料動態擬合視覺化介面
• 提供5分鐘~1小時的風況預測介面提供電力公司進行風機維運管理之用。

拓展離岸風場觀測資料蒐集

浮動光達(Floating LiDAR)技術可準確完成所有的風場數據量測，海上風電發展縮短了具有成本效益的海上風電之路，同時消除對建置海氣象觀測塔設備價格昂貴和維運困難之迷思，海氣象觀測塔以改用光達設備進行風況資料蒐集外，浮動式光達設備也優先已成為離岸風場資料蒐集的作法，使用浮動式光達系統可有效節省海上安裝的成本及時間。另外結合固定式光達持續進行離岸風機場址光達觀測作業，並與國內廠商進行光達載具整合應用。

• 比對近岸風場與風機之量測風速差異並推估發電量。
• 擴增燃料電池供電系統。
• 配合台電第一期風場建置，進行多點位的風資料蒐集。