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小型太陽能板的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦黃立伍,宋隆豪,WonDerSun寫的 專題製作：機械綜合篇(修訂版)(第二版) 可以從中找到所需的評價。
國立聯合大學 資訊管理學系碩士班 陳宇佐、薛康琳所指導 吳家興的 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 （2020），提出小型太陽能板關鍵因素是什麼，來自於長短期記憶神經網路、蟻獅演算法、模組化技術。
而第二篇論文國立中正大學 電機工程研究所 蔡宗亨所指導 唐維廷的 應用於太陽能能源採集裝置之快速暫態響應 之全域最大功率追蹤系統 （2017），提出因為有 電壓掃描法、部分開迴路電壓法、小型光伏面板、部分遮蔽情形、全域最大功率追蹤的重點而找出了 小型太陽能板的解答。
專題製作：機械綜合篇(修訂版)(第二版)
為了解決小型太陽能板 的問題，作者黃立伍,宋隆豪,WonDerSun 這樣論述：
1.提供僅需按部就班，即可順利完成專題的PIPE-A流程與模組。 2.說明PIPE-A每個模組的核心目標，提供實際範例，以迅速掌握關鍵點。 3.針對書面、網頁及口頭簡報等專題呈現的方式，提供理論及實務技巧，發揮特色及精神。 4.提供專題製作所需完整的撰寫與評量表格，讓師生在理論及實務過程中，培養創新思考模式。 5.提供專題網資源分享平台，讓各類型專題內容相互觀摩，提升專題製作學習成果的整體表現。 6. 本專題製作一書，主要目的為拋磚引玉，讓讀者更多、更好的點子能由此啟發出來，並可在此專題領域裡得到發揮，表現得更完美。 7. 本專題為理
論與實務的融合，整合機械的基礎理論與實作，使學習成果表現有成就感。 8. 鼓勵機械領域的同學，可觸發不同思維角度的研究方向，使專題製作能得到更多元的學習。 9. 從同學專題的蒐集資料、訂定題目、到研究方向，可訓練同學獨立思考，專業知識的整合，在過程中發現問題，並提出改進或解決的方法。 10.從做中學(learning by doing)來了解自己的長處與優點，使對自己有更多的認識，並可以專題成就來肯定自己，達到學以致用的教育目的。
小型太陽能板進入發燒排行的影片
TCAR http://www.tcar.tv
Audi h-tron quattro concept擁有前衛的造型，是Audi SUV未來設計雛型。
內裝大量採用OLED顯示技術打造出Virtual Cockpit全數位虛擬座艙，透過螢幕即可直接操作娛樂、視聽、車況、空調、座椅等功能。
動力部分採用Audi第五代燃料電池科技，是以高效能、輕量化、零污染、小型化為特色，搭配以前、後軸的電動馬達所組成，可分別輸出122hp和189hp的最大功率。
此外，車頂上配置長達1.98m的太陽能板，能源轉換下每年可增加約1,000公里的續航力。
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
為了解決小型太陽能板 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。
應用於太陽能能源採集裝置之快速暫態響應 之全域最大功率追蹤系統
為了解決小型太陽能板 的問題，作者唐維廷 這樣論述：
本篇論文提出一使用快速暫態響應全域最大功率追蹤(Global Maximum Power Point Tracking, GMPPT)系統之太陽能能量採集裝置系統。太陽能是一種被廣泛使用的再生能源。為了維持在最大的轉換效率，最大功率追蹤(MPPT)是必要的。在太陽能模組的應用上，可能會由於雲、鳥或其他物體遮蔽而產生部分遮蔽的現象，在部分遮蔽條件下，可能會導致功率曲線呈現多個峰值的現象產生。傳統的MPPT方法可能會誤判局部最大峰值(LMPP)為全域的最大峰值(GMPP) 。因此，需要一個全域最大功率追蹤系統來追蹤多峰值中所對應的最佳工作點電壓，藉此提高能量提取的效率。本論文所採用的全域最大功率
點演算法是基於電壓掃描法以及部分開迴路電壓法。透過使用升壓轉換器(Boost Converter)，使太陽能板的輸入電壓VPV穩在參考電壓值上，並感測太陽能板電流資訊IPV，利用兩者資訊並透過電路實現演算法便可以得到最大功率點電壓。同時系統會判斷是否有部分遮蔽條件(PSCs)發生，並根據此偵測結果減少GMPPT的偵測時間。且此系統會偵測太陽能模組的照度狀態去決定使用適合的MPPT方法，去改善在低照度時的轉換效率。追蹤至全域最大功率點的時間最長為310μs，系統待機時間為10s，最大功率點電壓追蹤峰值效率>99%。最後，本實驗建構一小型太陽能板模組，透過串聯4塊相同規格的太陽能板，提供開路電壓V
OC為2.08V，最大短路電流ISC為200mA。本論文晶片使用UMC 0.18μm 1P6M CMOS製程，以48 S/B封裝，尺寸為2.4*2 mm2。