再生能源裝置容量的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列線上看、影評和彩蛋懶人包

台灣可再生能源發電保價收購政策研析與探討

為了解決再生能源裝置容量的問題，作者王京明 這樣論述：

　　西元2009年，台灣通過〈再生能源發展條例〉，確立以再生能源發電的饋網電價（FIT）保價收購作為主要的推廣措施，FIT的設定以達成再生能源推廣目標和促進綠能產業的發展為目的，因此訂定合適的價格是此制度成功的關鍵。本文探討台灣FIT制度的成敗經驗，研究方法採用各國實證經驗比較分析外，也對FIT制度的優缺點進行理論剖析，並與再生能源配比義務（RPS）制度進行比較，找出如何改良台灣FIT制度的方法。研究發現，正確的FIT在面臨不確定的市場情況變化時幾乎無法訂定，必須搭配RPS的各項關鍵因素如總量控制、競標程序等，方有可能避免訂價錯誤時所引爆的後遺症。因此，再生能源的發展最終還是必須走向搭配以

市場機制為代表的RPS制度，方有可能有效率地達成再生能源發展的目的。 作者簡介 王京明 　　澳洲西澳大學博士。曾任澳洲西澳農業部研究員；中華經濟研究院能源與環境研究中心副研究員；中華經濟研究院能源與環境研究中心主任；中華經濟研究院大陸研究所研究員；中華經濟研究院國際經濟研究所研究員。現任中華經濟研究院能源與環境研究中心研究員。主要研究領域為能源經濟、系統模擬、資源與環境經濟、最適控制、氣候變遷調適與減量。

再生能源裝置容量進入發燒排行的影片

應用MATLAB/Simulink產生太陽光電陣列故障分類器之訓練資料及其驗證

為了解決再生能源裝置容量的問題，作者李建旻 這樣論述：

本研究探討機器學習技術(Machine Learning Techniques)建立太陽光電系統直流側之故障分類器，所需之訓練資料取得不易之問題，應用MATLAB/Simulink產生故障分類器所需之大量訓練資料，克服在實際場域無法收集到大量之故障資料困難。因此，本研究首先利用MATLAB/Simulink模擬軟體，根據實際案場之佈置、太陽光電模組參數及變流器規格，建立完整之太陽光電系統模擬環境。其次，為驗證模擬資料之有效性，進一步設計正常運轉、遮陰故障、開路故障與短路故障四種不同運轉案例，並於實際場域進行實驗，量測實際之運轉資料，並與模擬資料進行比對分析，結果顯示模擬波形與實際量測資料波形

樣態類似，且其穩定運轉之絕對平均誤差值與絕對平均誤差率落在工程可接受誤差範圍內。再者，利用模擬系統產生訓練資料，提供本研究選擇之基於卷積神經網路(Convolutional Neural Network)故障分類器訓練使用，故障分類器模擬測試準確率為87.29 %。最後，為評估運用模擬資料進行訓練之故障分類器實際性能，以實際之正常運轉、輕微遮陰故障、嚴重遮陰故障與短路故障四種案例進行比較分析。測試結果顯示實際故障分類器準確率為80.0 %，僅略低於模擬測試準確率，證實應用MATLAB/Simulink產生故障分類器所需訓練資料之可行性。