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影響台灣太陽能發電廠效率之因素探討－兼論空氣汙染之調節效應

為了解決台中火力發電廠發電量占比的問題，作者吳思萍 這樣論述：

全球氣候變遷日益嚴重，促使各國減少使用傳統能源，增加再生能源的發展，以達到減碳環保的趨勢，而太陽能又為其中的主要能源，研究台灣太陽能發電廠的發電效率對於目前台灣再生能源發展政策，甚至是全球的環保趨勢皆能有所幫助。本研究欲探討影響台灣本島地區之太陽能發電廠的因素分析。以階層迴歸分析法，依序將日照時數、溫度、裝置容量、區域虛擬變數、空氣汙染變數、區域虛擬變數與空氣汙染變數交互作用之調節變數陸續加入模型中，分析其對於應變數平均每裝置容量之發電量的影響，結果顯示日照時數、溫度及裝置容量具有顯著的正相關；中部地區、雲嘉南地區則呈現負相關。而區域虛擬變數與空氣汙染變數之交互作用項次放入模型後，可證實空氣

汙染對中部地區及雲嘉南地區有顯著的調節效果。 本研究證實日照時數對於太陽能發電廠的高度正相關性，於設置太陽能發電廠時應以該地區之日照為首要考量，再加上裝置容量對平均每裝置容量之發電量亦呈現顯著正相關關係，顯示太陽能電廠發電效率與裝置容量之兼具規模經濟之效益，因此仍須將裝置容量在法規限制的範圍內盡量提升以利更佳提升發電量。此外，由於台灣溫度對太陽能發電廠的發電量是正相關的，溫度及日照時數皆高的高屏地區，相當適合設置太陽能發電廠，而雲嘉南地區因冬季位屬背風侧，擴散條件差，汙染物濃度易上升；中部地區亦有工業污染及台中火力發電廠等，至其空氣污染造成調節效果，影響太陽能發電量，在全世界淨零碳排的趨

勢下，降低空氣汙染不僅維護人民安全，又能提高太陽能發電量，顯然是目前台灣亟待改善的重要議題。

臺灣大型點源與交通移動源污染排放對PM2.5濃度影響

為了解決台中火力發電廠發電量占比的問題，作者林怡成 這樣論述：

臺灣PM2.5高污染事件常發生於秋冬時期，長期暴露於高濃度PM2.5中，人體呼吸系統將受到嚴重破壞，故空氣污染議題備受民眾關注。高污染事件主要受氣象環境與本地排放源的高排放量影響，臺灣氮氧化物(NOX)年排放量以移動源廢氣排放為主、硫氧化物(SOX)年排放量則以工業活動和電力業居多，其中火力發電廠更占全國點源近四成排放量。根據經濟部能源局2018年資料指出，臺灣有近81%的發電量來自化石燃料，53%屬於傳統的燃煤技術，燃燒後的污染物不僅影響周圍環境，亦隨著風場結構帶往下風處。近年來，臺灣政府致力於實現高發電效率和低排放的目標，引進超超臨界（Ultra Super Critical, USC）

燃煤技術應用於林口火力發電廠中，以增加發電量並減少氮氧化物和硫氧化物的排放，此研究的目的是評估USC技術對臺灣空氣污染的影響。林口火力發電廠位於林口台地西側近海處，為了解林口周圍環境污染物特性，參考前人群集分類結果（Hsu and Cheng, 2019）將污染物依天氣型態分類，並使用環保署測站的歷年成份資料與陽明交通大學蔡春進教授提供2020年2月逐時PM2.5資料進行分析與討論。結果顯示，群集3（弱綜觀天氣型態）PM2.5與前驅物質(NOx與SO2)的濃度值最高，其次為群集2（高壓迴流天氣型態）與群集6（副熱帶高壓壟罩天氣型態），PM2.5成份以硫酸鹽與硝酸鹽為主。使用氣象模擬WRF3.8

.1版本與臺灣空氣污染物排放量清冊資訊TEDS10的輸出結果，納入CMAQv5.2進行空氣污染物模擬，個案一時間點為2020年2月12日至13日、個案二為2020年2月24日至25日，此時臺灣氣象環境處於弱綜觀的穩定天氣型態，由於西半部區域位於背風區、空氣擴散條件差，導致該區域空氣品質不佳。為了進一步探討林口發電廠對下風處空氣品質的影響，使用Brute Force Method（BFM）將林口火力發電廠的排放量調整為零（NoLKP組），並與Base組進行比較。林口電廠主要影響雙北、桃園和新竹地區，PM2.5小時平均貢獻量值約0.5~1.5μg/m3。同時，針對USC技術對於周圍環境空氣品質改善

效益，使用2013年林口電廠亞臨界(Subcritical, SC)舊機組排放資料進行空品模擬，計算與Base組之間的差異。結果顯示，北部地區空氣品質改善效益較好，中部地區較差。 當臺灣西部地區高濃度PM2.5事件發生時，其他重工廠與交通移動源的污染排放量高於林口火力電廠許多，欲探討各大型污染源PM2.5貢獻，經由BFM計算各污染源貢獻量，再依照群集結果進行分類。當臺灣處於弱綜觀天氣型態下，各污染源主要影響各自所在的空品區，點源貢獻量占比約1~2%，以台中火力發電廠影響最為顯著；交通移動源貢獻相較於點源PM2.5貢獻量較高，占比約16~23%。