總結

回顧過去對於太陽能發電系統輸出發電量之相關研究，可將前述的介 紹歸納為三種類型（下表 2-4），以下分別針對這三種類型的研究做進一 步的說明：

類型 I 的研究是以物理學和相關科學的理論為依據，輔以實驗結果，

探討各項系統因素，例如 1.4 節所提到的模組傾斜角與方位角，以及氣溫 可能對於系統發電量的影響。

類型 II 則多半以大氣或地球科學的角度切入研究，以各種預測方法推 估地表日照量，包括時間序列、類神經網路及各種啟發式演算法，此類型 的研究大多未深入探討轉換效率，通常是以一定值計算，再乘以地表日照 量後得到系統發電量之預測值，其中以前一節所提及 Zaharim 的研究為代 表。另一種情況則是以地表日照量做為資源限制條件，探討太陽能發電系 統的某一因子應如何進行最佳化設計，例如前一節所提到的 Bohlen 等學者，

在給定日照條件下，探討系統模組的尺寸大小為何。

類型 III 則是目前國內外鮮少有相關研究的形式，搜集地表日照量之 歷史數據，以及實際運作的發電系統相關資料，將氣候與系統因素各自以 不同模型進行預測，最後再整合為發電量的預測值，此即為本研究嘗試進 行的方向，而詳細的研究架構與流程會在下一章進一步說明。

表 2-4 太陽能發電系統之發電量相關研究類型 層面 與

類型

氣候因素

（地表日照量）

系統因素

（轉換效率） 文獻回顧 類型 I

未深入探討氣候預測 的議題，或僅以氣象 歷史資料平均值概估

以工程實驗的觀點切入 研究，而非以資料分析 的方式進行建模預測

物理、電子、材料、

機械等相關領域之 研究

類型 II ^{以模型預測 1. 未深入探討} 2. 僅探討單一因子

1. Zaharim [31]

2. Beyer et al. [19]

類型 III 以模型預測 以模型預測 目前罕有相關研究

第三章 研究方法

太陽能已成為本世紀最重要再生能源之一，歐美、日本等先進國家無 不積極的推動太陽能發電，以減少其他能源的消耗，然而設置一套太陽能 系統所費不貲，但發電所轉售的獲利不敷昂貴的設置成本，是許多廠商投 資太陽能產業時裹足不前的原因，因此一套發電系統在實際運作後，能輸 出多少電能？將是所有相關產業的廠商或投資者有興趣的議題。

誠如 2.7 節所述，過去針對發電量的相關研究中，同時考慮氣候與系 統因素的研究較為罕見，因此本研究不僅同時考慮兩種因素，更進一步的 分別建構轉換效率與地表日照量之預測模型，往後只要了解某一套太陽能 發電系統的內部規格，以及系統設置地點，便能預估未來一段時間內系統 輸出的發電量。

本章 3.1 節說明本研究之研究架構與流程，3.2 節說明如何搜集與整理 系統與氣候資料，第 3.3 節詳述如何利用遺傳規劃法建立轉換效率預測模 型，並說明遺傳規劃法的執行步驟，第 3.4 節則詳述如何以時間序列分析 建立地表日照量預測模型，並說明執行步驟。

3.1 研究架構

本研究將依循以下敘述的流程建構之發電量預測模型，分別搜集並整 理大陽能發電系統與地表日照量資料。在發電系統的資料部份，利用（2-2）

式計算出各系統轉換效率，將有缺漏或異常的資料先行去除後，以遺傳規 劃法建立系統轉換效率的預測模型，為了探討模型的準確性，會將預測結 果與多元迴歸（Multiple Regression）建構的預測模型進行比較。

在地表日照量資料的部份，先搜集中央氣象局發行的氣候資料年報中，

各地區之地表日照量資料，以時間序列分析建構地表日照量的預測模型，

並預測未來各地區的地表日照量。

最後整合氣候與系統因素的預測結果，將系統設置地區的地表日照量