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中租 太陽能 獲 利進入發燒排行的影片

應用長短期記憶神經網路與蟻獅演算法搭配元件模組化設計作居家可用電量最大化之研究

為了解決中租 太陽能 獲 利的問題，作者吳家興 這樣論述：

太陽能在民間的參與比例逐年增高，完全不浪費太陽能源的方法為建築物之外牆裝設太陽能板，但因成本考量，且太陽能板與電池在室內窗戶之間移動更加安全和容易，因此將太陽能板安裝於室內窗戶，為了方便移動和安裝太陽能板，採用小型太陽能板，但室內窗戶並不適合套用常見安裝太陽能板之方法，面臨如何將太陽能板安裝於窗戶上。當設備數量或成本不足以安裝每扇窗戶時，優先安裝發電電流最高的窗戶，如何知道下個時間室內窗戶安裝太陽能板的發電電流，太陽能源的發電預測變得相當重要。各個窗戶尺寸有大有小，如何搭配下一個時間的發電，配置太陽能板與電池的數量以獲得最大之電量。透過上述問題，本論文使用長短期記憶神經網路，藉由訓練模型實現

預測太陽能發電電流之目的，解決如何知道下一時間室內窗戶安裝太陽能板的發電電流，並結合蟻獅演算法，帶入發電電流預測結果計算每扇窗戶應安裝之太陽能板與電池數量，搭配模組化設計之流程方法，簡單設計與改良組裝，使太陽能板快速移動與安裝至室內窗戶，設備之間迅速組裝連接。根據實驗和對照的結果顯示，模型指示安裝太陽能板和電池相較於平均安裝太陽能板和電池，獲得之發電量數倍增加，日後可以直接透過預測與演算，住戶就能最大化的利用太陽能源發電。