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台電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
台電再生能源裝置容量的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦寫的 台電工程月刊第867期109/11 和陳立誠的 能源與氣候的迷思：2兆元的政策失誤【修訂版】都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自台灣電力股份有限公司 和獨立作家所出版 。
國立臺灣科技大學 電機工程系 張宏展所指導 李建旻的 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 （2021），提出台電再生能源裝置容量關鍵因素是什麼，來自於太陽光電系統、訓練資料產生、故障分類器、卷積神經網路。
而第二篇論文大同大學 電機工程學系(所) 許超雲所指導 沈智偉的 深度學習演算在儲能系統健康度檢測應用的設計與實現 （2021），提出因為有 GAN、儲能系統、異常偵測、Auto-encoder、AI的重點而找出了 台電再生能源裝置容量的解答。
台電工程月刊第867期109/11
為了解決台電再生能源裝置容量 的問題，作者 這樣論述：
台灣政府近期規劃新的能源政策，訂定 2025 年的再生能源發電占比將為全系統發電量的 20%；然而，在高滲透率的再生能源下，傳統需量下的負載曲線則被重塑為一鴨子曲線，電力系統運轉因而面臨更多挑戰。為了因應大量間歇再生能源注入下的挑戰，考慮調度抽蓄水力儲能系統為一有效且可行之方案，因其具有快速反應能力與大裝置容量的抽蓄水力儲能系統可提供有效的調頻備轉能力，能及時填補供電需求。本研究擬採用開源軟體 MATPOWER 中的最佳機組排程工具 MOST，模擬分析在高滲透率的再生能源下，考慮台電兩抽蓄水力電廠之台電系統最佳機組排程，模擬情境將考慮多個再生能源滲透等級與系統負載度程度
。由分析結果可知，現有台電抽蓄水力電廠可在高滲透率的再生能源下，適應地提供機組排程，因應鴨子負載曲線下的發電供需平衡。
台電再生能源裝置容量進入發燒排行的影片
17日晚間又發生無預警停電，5天內發生兩次分區供電窘境。台電解釋，主要是電力供需失衡，用電量比預期高出許多，導致需要降載停電來保護系統。能源學者分析，備轉容量10%，卻發生限電，需重新檢視再生能源發電裝置容量，認列是否太寬鬆。同時指出太陽光電只能白天發電，晚上難以調度，台灣是獨立電網，不能只靠再生能源，一旦用電輛大增，電網容易崩潰。
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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
為了解決台電再生能源裝置容量 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。
能源與氣候的迷思：2兆元的政策失誤【修訂版】
為了解決台電再生能源裝置容量 的問題，作者陳立誠 這樣論述：
提供能源、經濟、暖化、減碳的正確知識 「台灣能源」部落格 陳立誠 提供全面的能源解析 當能源需求與全球溫度 同時上升 我們要如何面對？ 隨著世界人口及經濟不斷成長，全球能源需求也急遽增加，造成大氣中的溫室氣體上升，全球暖化。如何減碳抗暖就成為各國政府能源政策的核心議題。 本書首先解釋電力及交通之碳排及再生能源、核能、碳捕捉、電動車、氫能源等主要減碳途徑。其次由國際條約及經濟分析綜觀全球減碳前景。書中並深入解說暖化的科學基礎，並介紹國內極少報導的懷疑論者的觀點。全書最後並在上述論述基礎上，檢視我國減碳降核能源政策、電力困局並提出建言。 一般書籍多將能源與氣
候議題分開討論，不易掌握問題之全貌。本書為國內唯一將此二重大議題合併討論之書籍，對想深入了解糾葛極深之此二重大議題之讀者，必然極有助益。 本書註釋詳部落格: 台灣能源taiwanenergy.blogspot.com 本書特色 ★ 第一本結合「能源」與「氣候」兩大議題的專書，一次掌握能源政策對台灣未來的重大影響。 ★ 引用聯合國、國科會、台電年度報告等權威數據，讓數字說話，回歸客觀理性。
深度學習演算在儲能系統健康度檢測應用的設計與實現
為了解決台電再生能源裝置容量 的問題，作者沈智偉 這樣論述：
由於目前台灣再生能源政策，再生能源的裝置容量逐年的增加，而可以穩定整個電網、避免再生能源造成電網衝擊的儲能系統，其穩定度及可靠性就是當今迫切並須解決的議題。 根據以往的維運經驗，當儲能電池模組發生問題後，廠商進行更換以及備料的時程往往都頗為耗時、而且必須停機，不僅影響了整個系統的使用，更對於整體電網的穩定造成莫大的衝擊，損失難以估計。本文使用深度學習演算Auto-encoder、並同步參考了GAN(Generative Adversarial Networks )的方法來改良，進行電池模組的異常偵測，同時針對兩種演算法的結果進行效能比較。本文使用了儲能系統實際運作中的場域歷史資料，希望
藉由每秒鐘一筆數據的電壓、電流、功率、SOC…等資訊來訓練模型，用以偵測電池數據異常、提前進行檢修，以消弭維修與停機的損失。 本案場電池櫃總共33櫃，從中提取3個正常機櫃、5個異常機櫃之2021年份的資料進行實驗。得出結果發現本實驗所發展出的改良型GAN演算出的模型對於資料的敏銳度優於Auto-encoder，並同樣的保留異常偵測與提前告警的功能。改良型GAN是較適合本實驗作為異常資料偵測的模型，將持續應用於儲能案場的偵測，以期不斷地優化精進。