臺灣博碩士論文加值系統

由於目前發電能源大多為化石燃料或核能，導致這些發電能源正快速消耗，且這些能源在發電的過程中會汙染環境。因此世界各國均非常重視再生能源如太陽能源、風力等的開發；其中太陽能源取之不盡、用之不竭，且太陽能系統發電時對環境產生的汙染很小，因此太陽能成為再生能源中備受矚目的新興能源。然而太陽能發電系統之轉換效率存在技術上的瓶頸，且轉售的電能不及高額的設置成本，成為廠商投資太陽能設備最大的阻礙，因此廠商在進行投資前須準確地預測系統的轉換效率。本研究針對此問題提出一套三階段的太陽能系統轉換效率預測模型。首先利用逐步迴歸法篩選出影響轉換效率的顯著變數；接著使用集群分析法對資料進行分群，以提高預測模型之準確率；然後再建構一套結合自組性演算法與遺傳規劃法的混合預測模型來預測轉換效率，藉由調整殘差來提高預測模型之準確率。本研究最後利用國內某太陽能系統轉換效率之實例來說明本研究所提出之三階段預測模型確實有效可行。

目 錄
摘要 i
英文摘要 ii
目錄 iii
表目錄 v
圖目錄 vi
第一章 緒論 1
1.1 研究背景與動機 1
1.2 研究目的 4
1.3 研究方法 4
1.4 研究架構 4
第二章 文獻探討 6
2.1 太陽能電池簡介 6
2.2 太陽能發電系統介紹 7
2.4 集群分析法 10
2.5 自組性演算法 12
2.6 遺傳規劃法 16
2.7 總結 18
第三章 研究方法 19
3.1 研究架構 19
3.2 第一階段-篩選顯著變數 21
3.3第二階段-資料分群 22
3.4第三階段-建構轉換效率混合預測模型 23
第四章 實例驗證 25
4.1 第一階段-篩選顯著變數 25
4.1.1資料蒐集與整理 25
4.1.2 利用逐步迴歸法篩選出顯著變數 26
4.2 第二階段-資料分群 29
4.2.1 利用階層式集群法決定最適分群數 29
4.2.2 使用k-means法進行分群 30
4.3 建構轉換效率混合預測模型 31
4.3.1利用自組性演算法對各群觀測值進行預測 31
4.3.2利用遺傳規劃法調整殘差 33
4.4 三階段預測模型之應用 37
第五章 結論與建議 40
5.1 研究貢獻 40
5.2 後續研究 41
參考文獻 42

參考文獻
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網路資料
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http://news.prnewswire.com/ViewContent.aspx?ACCT=109&STORY=/www/story/05-20-2009/0005029765@EDATE