臺灣博碩士論文加值系統

垃圾資源焚化廠以處理垃圾為目的，並利用汽電共生方式產生電力，不僅可提供廠內之用電，多餘的電力可售予台電公司(TPC)，以達到能源回收之效果。垃圾屬於再生能源，具有成份複雜及熱值不穩定之特性，影響燃燒控制的穩定性，造成供電品質不佳的問題。雖然垃圾資源焚化廠具有自動燃燒控制系統(ACC)輔助燃燒，以解決垃圾品質不穩定的問題，但依然無法達到最佳化控制。所謂最佳化運轉即是將垃圾妥善處理完畢，並提供穩定的電力品質，唯有從操作管理著手，對垃圾做適當的規劃，才能有效的控制發電的穩定度，達到最佳化運轉之目的。
基因演算法具有多路徑隨機搜尋之特性，可避免求得局部最佳解而求得整體最佳解。本論文先進行垃圾性質資料收集及建立焚化系統模型，不僅希望能將垃圾完全處理完畢，並且在滿足設備限制條件下，以鍋爐最大輸入熱為目標函數，經由基因演算法獲得垃圾最佳規劃及穩定的電力輸出。
本研究結果可提升垃圾資源焚化廠的能源管理效率，並提供操作廠商一個具體穩定度運轉指標。在垃圾經適當的調度後，促使燃料性質及熱值穩定，增加電力輸出穩定度，提升電力品質，降低污染排放，減少環境衝擊，使垃圾資源焚化廠達到最佳化運轉。

The purpose of refuse resource incineration plant is to treat refuse and generate the electric power by cogeneration system. The plant not only provides the electric power to the utilities of plant, but also resells the unnecessary electric power to Taiwan Power Company(TPC). The ingredients of refuse are complex and the heat value are unstable. Although the automatic combustion systems (ACC) in refuse resource recovery plant are used to solve refuse quality problems, the performance of boiler is still unstable. To solve the problem, the classification of refuse should be operated for generation stability.
Genetic Algorithms have characteristics of the multi-ways stochastic search to obtain globle optimum. In this thesis, refuse characteristics are collected to establish the incineration system model of refuse resource recovery plant. It not only can completely process refuse to maximize the boiler input heat, but also can satisfy the operation rules.
The results provide more efficiency energy management for refuse resource recovery plant and provide a stability index for the operation merchant. By redispatching the refuse, the refuse characteristics and heat value are more stable to improve power quality and reduce the pollution emission for the optimization operation of refuse resource recovery plant .

中文摘要 ……………………………………………………… Ⅰ
英文摘要 ……………………………………………………… Ⅲ
致謝 ……………………………………………………… Ⅴ
目錄 ……………………………………………………… Ⅵ
圖目錄 ……………………………………………………… IX

表目錄 ……………………………………………………… XI

第一章 緒論………………………………………………… 1
1.1 研究背景與動機…………………………………… 1
1.2 研究方法及步驟…………………………………… 2
1.3 本論文主要貢獻…………………………………… 3
1.4 論文大綱…………………………………………… 4
第二章 分散式電力系統與再生能源……………………… 6
2.1 前言………………………………………………… 6
2.2 再生能源…………………………………………… 7
2.2.1 太陽能發電……………………………………… 7
2.2.2 風力發電………………………………………… 11
2.2.3 小水力發電……………………………………… 12
2.2.4 地熱發電………………………………………… 13
2.2.5 生質能…………………………………………… 16
2.3 垃圾資源焚化廠簡介……………………………… 18
2.4 分散式再生能源對電力系統之衝擊……………… 24
第三章 基因演算法………………………………………… 31
3.2 前言………………………………………………… 31
3.2 基因演算法則……………………………………… 32
3.2.1 編碼及解碼……………………………………… 34
3.2.2 適應函數………………………………………… 35
3.2.3 基因運算………………………………………… 35
3.3 懲罰函數…………………………………………… 41
3.4 基因演算法之特性………………………………… 42
第四章 垃圾焚化系統數學模型之建立…………………… 44
4.1 前言………………………………………………… 44
4.2 研究流程…………………………………………… 45
4.3 數學模型公式推導………………………………… 47
4.4 目標函數及限制條件分析………………………… 55
4.4.1 目標函數………………………………………… 57
4.4.2 限制條件………………………………………… 58
第五章 穩定電力輸出運轉模擬分析……………………… 62
5.1 前言………………………………………………… 62
5.2 基本設計數據……………………………………… 63
5.3 基因演算法運算步驟……………………………… 66
5.4 穩定電力輸出運轉之模擬………………………… 69
5.4.1 實例模擬一……………………………………… 71
5.4.2 實例模擬二……………………………………… 80
第六章 結論與未來研究方向……………………………… 86
6.1 結論………………………………………………… 86
6.2 未來研究方向……………………………………… 88
參考文獻 ……………………………………………………… 90
附錄一 九十三年度環境保護統計年報垃圾性質分析…… 94
附錄二 考慮時間因素之穩定電力輸出模擬數據………… 98

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