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太陽光電系統模組溫度的經驗模式

為了解決臺灣四季太陽仰角與方位角的問題，作者張亞敬 這樣論述：

通常建置太陽光電發電系統之前最好有詳細的環境數據資料作參考，甚至透過估算模型的分析，才能確保所建置的系統具有預期效益。由於太陽能模組溫度對系統效率影響很大，本文利用「再生能源大數據開放資料平台」的太陽光電發電系統數據，搭配氣象局之歷史氣象資料，探討台灣地區環境溫度、日照強度與風速對太陽光電模組溫度的影響，以期建立簡單可靠的模組溫度經驗模式。經實測與模型溫度比較，研究發現相關性都在0.97以上，在本島加入入射角修正，可將估算值修正更為準確。因初階模型的建立與驗證是採用金門金湖、雲林斗南以及嘉義義竹三組太陽能發電場域的月平均資料，因為樣本數量少，所以模型的精準度仍屬粗糙，無法應用於估算模組的逐時

溫度。因此，確認若要提高模型的精確度，必須導入更精準的逐日太陽入射角度與太陽光電系統的逐時數據，最後藉由模型估算溫度與實測模組溫度的相關性與誤差分析，確認本文發展的溫度模型(5)可得0.95以上的相關係數，溫度的均方根誤差可達2~5∘以內。當估算的結果具有精準度時，將能輔助再生能源發電用戶或台電公司事先做出相關電力決策。

應用集成式學習方法之短期太陽能發電預測

為了解決臺灣四季太陽仰角與方位角的問題，作者李承侑 這樣論述：

致謝 i中文摘要 ii英文摘要 iii目錄 v圖目錄 vii表目錄 xi第一章 緒論 11.1研究動機 11.2 文獻回顧 21.3 論文架構 4第二章 太陽能發電預測方法原理與結構 62.1 基於衛星雲圖之太陽能發電預測方法 62.1.1 Heliosat 62.1.2 雲族分類法 72.2 深度學習預測方法 112.2.1 深度神經網路(Deep Neural Network, DNN) 112.2.2 長短期記憶遞迴神經網路 142.2.3 雙向長短期記憶遞迴神經網路 192.2.4 Gated Recurrent Unit (GRU) 202.

2.5 集成式學習 (Ensemble Learning) 252.3 梯度優化器 272.3.1 SGDM 282.3.2 RMSProp 292.3.3 ADAM 292.3.4 基於不同梯度優化器之優化結果 31第三章 太陽能發電預測方法操作 323.1 即時太陽能發電功率預測 323.1.1 Heliosat實現方法 343.1.2 雲族分類法 353.1.3 深度學習預測方法 383.1.4 太陽能發電功率轉換 433.2 小時前太陽能發電功率預測 443.2.1 天氣資料概述與資料前處理 463.2.2 深度神經網路模型架構 543.3 訓練與驗證

程序 603.4 太陽能發電案場敘述與環顧 63第四章 即時太陽能發電功率預測分析與探討 664.1 即時太陽能發電功率預測結果 664.2 預測結果分析與探討 84第五章 小時前太陽能發電功率預測分析與探討 875.1 小時前發電功率預測 875.1.1 基於不同深度神經網路之預測結果 885.1.2 基於天氣資料與集成式學習之預測結果 1005.2 預測結果分析與探討 111第六章 結論與未來工作 1216.1 結論 1216.2 未來工作 121參考文獻 123