隨著各國經濟的發展，無論是民生或工業，電能已是現今不可或缺的能源，然而長期使用化石燃料產電會使得二氧化碳驟升，影響全球氣候甚劇，因此各國訂定京都議定書、坎昆協議等全球協議，進行全球性減碳，希望能在能源生產與環境保護間取得平衡。核能發電雖然發電成本低廉，卻有極大的安全疑慮，惟廢核後極需發展替代能源，考慮台灣位於副熱帶氣候之地理環境，具安全及潔淨性之太陽光能發電即為目前最適合台灣發展的無汙染之天然資源。本研究之主要目的是根據台灣不同太陽輻射量之區域，利用逐步迴歸法（Stepwise Regression）針對各區域實際太陽能發電量資料建立太陽光能發電量預測模型，再以數學規劃法求出使太陽能發電量極大化之配置，用以作為能源機構或廠商建立太陽能發電系統之參考。

With the development for people's livelihood and industry of national economy, electricity becomes an indispensable energy. However, long-term use of fossil fuel to produce electricity will increase make carbon dioxide which affects the global climate dramatically. Consequently, many countries signed the global agreements, such as the Kyoto Protocol and the Cancun Accord, to achieve the goal of global carbon reduction and strike a balance between energy production and environmental protection. Although the cost of electricity generated by nuclear power is low, there is a great security concern. It is necessary to develop renewable energy to reduce the nuclear electricity. Considering Taiwan's subtropical climate, Safe and clean Solar energy is currently the most suitable way for developing the electricity. In the past, due to technical and geographical constraints, solar energy data are often generated by simulation in the laboratory and lack of the actual power generation data. In this study, we use the stepwise regression analysis to establish a forecasting model for the electricity generated by the solar power using the actual solar power generation data. Then the mathematical programming method to is employed to maximize make the solar power generation system. The result can be utilized as a reference for the energy institutions or manufacturers to establish their solar power system.

摘要 I
誌謝 III
目錄 IV
圖目錄 VI
表目錄 VII
第一章　緒論 1
1.1研究背景與動機 1
1.2研究目的 2
1.3研究假設與限制 3
1.4論文架構 4
第二章　文獻探討 5
2.1太陽能電池簡介 5
2.1.1光伏效應（Photovoltaic Effect） 5
2.1.2太陽能電池種類 6
2.2太陽能發電系統簡介 7
2.2.1太陽能發電系統（光伏打系統） 7
2.2.2影響太陽能發電系統之因素 8
2.3迴歸分析 9
2.3.1迴歸分析簡介 9
2.3.2逐步迴歸簡介 9
2.4反應曲面 10
2.5模型妥當性 11
第三章　研究方法 12
3.1研究架構 12
3.2建立太陽能發電系統發電量預測模型 13
3.2.1挑選進入模型之變數 13
3.2.2篩選顯著類別型變數 14
3.2.3建立迴歸預測模型 14
3.3實驗結果分析 14
3.3.1迴歸模型之妥當性 14
第四章　實例驗證 15
4.1資料蒐集與整理 15
4.2依太陽輻射量將縣市進行分區 16
4.3以逐步法篩選顯著類別型自變數 17
4.3.1設定類別型自變數之變數值 17
4.3.2利用逐步迴歸法挑選顯著變數 17
4.4以連續型變數建立迴歸模型 20
4.4.1設定連續型自變數之變數值 20
4.4.2以連續型變數利用逐步法建立迴歸模型 21
4.5以數學規劃法求各連續型變數之最佳配置 22
4.6模型妥當性與分析 24
第五章　結論與建議 26
5.1研究貢獻 26
5.2後續研究與建議 26
參考文獻 27

[1]高翊倫，「建構台灣地區太陽能發電系統之發電量預測模型」，國立交通大學工業工程與管理研究所碩士論文，2009。
[2]經濟部能源委員會，「中華民國一零四年台灣能源統計年報」，經濟部能源委員會出版，2016。
[3]經濟部能源局，能源政策白皮書，經濟部能源局，2014。
[4]行政院，綠色能源產業躍升計畫，行政院，2014。
[5]郭成聰，「台灣太陽能發展的現況、問題、解決方案或建議」，核能研究所，2014。
[6]鄞邵殷，「太陽光電發電系統發電量預測模式之建構—以台灣地區為例」，國立交通大學工業工程與管理研究所碩士論文，2009。
[7]黃秉鈞，「台灣如何利用太陽能發電？」，科學人雜誌，第七十二期，2008。
[8] 張子文，「太陽電池應用於建築上之研究」,國立成功大學建築研究所碩士論文，2000。
[9] 莊嘉琛，「太陽能工程-太陽電池篇」，全華圖書出版，1997。
[10]羅運俊、何梓年，太陽能發電技術與應用，新京文開發出版公司，2007。
[11]王文宏，高效率太陽光電能源轉換系統，元智大學電機工程學系碩士論文，2006。
[12]唐麗英、王春和，從範例學MINITAB統計分析與應用，二版，新北，博碩出版社，2017。
[13]林敬傑，颱風對太陽光電系統的影響-基礎與支架問題，2015。
[14]內政部營建署，住宅資訊調查研究報告，2005。
[15]International Energy Agency, “World Oil Outlook”, 2008.
[16]Gregg, A.,Parker, T. and Swenson, R.”A real world examination of PV system design and performances,’’ The 31st. IEEE Photovoltaic Specialists Conference,2005.
[17]Marion, B., Adelstein, J. and Boyle, K. “Performance Parameters for Grid-Connected PV systems”, The 31 st. IEEE Photovoltaic Specialists Conference, 2005.