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另外網站德國2023年上半年發電量較去年衰減11.4%也說明：統計局分析，2023年上半年太陽能發電量下降的主要原因是，由於2022年上半年日照時數較歷年平均值異常增加，致比較時出現明顯之差異。 傳統能源方面，2023 ...

健行科技大學 電機工程系碩士班 黃厚生所指導 彭羿樵的 水面型太陽光電發電系統效能評估之研究 （2020），提出能源局 日 平均發電量關鍵因素是什麼，來自於水面型太陽光電發電系統、最後發電量、PR值、模組溫度。

而第二篇論文大同大學 資訊經營學系(所) 許超雲、廖漢雄所指導 郭郁鴻的 以K-Means分群法實現太陽能多案場發電預測之整合模型研究 （2020），提出因為有 K-Means分群演算法、機器學習、大量案場管理、太陽能發電量預測的重點而找出了 能源局 日 平均發電量的解答。

最後網站出資太陽能電廠能獲益多少？需要承擔哪些風險？太陽能出資前 ...則補充：全台太陽能發電量比較; 太陽能的售電收益計算; 出資太陽能的報酬率是多少呢？ ... 申請一座太陽能電廠，需要分別向能源局、電力公司、工務局申請、簽 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了能源局 日 平均發電量，大家也想知道這些：

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▎相關資料
➥ 2019-2025預估發電配比（經濟部能源局 能源轉型白皮書 2020.11）
https://energywhitepaper.tw/upload/20201118/1091118_%E8%83%BD%E6%BA%90%E8%BD%89%E5%9E%8B%E7%99%BD%E7%9A%AE%E6%9B%B8%E6%A0%B8%E5%AE%9A%E6%9C%AC.pdf

➥ 2020年再生能源發電概況（經濟部能源局）
https://www.moeaboe.gov.tw/ECW/populace/content/Content.aspx?menu_id=14437

➥ RE100中文參考資料
https://www.re100.org.tw/

▎綠能減碳詳細計算方式如下：
1. 年發電量=裝置容量kW*每日發電量3.4215度/天*365天。每kW日發電量參考能源局太陽光電單一窗口之估計值。
2 .每戶家庭每月平均用電量為292度。平均用電量參考台灣電力公司107年電價與電費支出之估計。
3. 減碳量=發電量*碳排放係數0.509kg/度 。碳排放係數參考經濟部能源局108年最新之估計。
4. 相當種植樹木棵數=減碳量/樹木年吸碳量12公斤。樹木年吸碳量參考能源局太陽光電單一窗口之估計值。

▎穩健收益舉例B方案IRR詳細計算方式如下：
投入180,000元，在20年間按月回收本金利息，預估總回收270,000元，且第20年期滿後不再有任何收益。此時月利率（即內部報酬率）r 的計算方式：

180,000=第1月回收金額/(1+r)^1+第2月回收金額/(1+r)^2+第3月回收金額/(1+r)^3+…+第240月回收金額/(1+r)^240

即投入金額=加總（每月回收金額以月利率用複利方式折現）

月利率r 無法直接用公式算，但可輸入每月預估回收金額後，利用excel的函數(IRR)算出 r=0.379%

則年利率R=4.55%=月利率0.379%*12

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水面型太陽光電發電系統效能評估之研究

為了解決能源局 日 平均發電量的問題，作者彭羿樵 這樣論述：

本論文探討台灣地區近幾年興起的水面型太陽光電發電(PV)系統效能與模組溫度，並與地面型PV系統作比較。水面型PV系統是能源技術的新概念，可降低土地需求、減緩藻類生長，並藉由降低模組溫度來提升發電效能。由於台灣南北氣候差異大，因此本論文將南北PV系統分開討論。北部地區採用新竹3套水面型與5套地面型PV系統，南部地區採用高雄3套水面型與5套地面型PV系統，共計16套。分析其每日每kWp最後發電量及PR值，並推估其模組溫度。分析結果顯示，平均而言，台灣南北地區水面型PV系統每日每kWp最後發電量及PR值比地面型高8.64-11.49%。而水面型PV系統模組溫度比地面型低6.65-11.41oC。

以K-Means分群法實現太陽能多案場發電預測之整合模型研究

為了解決能源局 日 平均發電量的問題，作者郭郁鴻 這樣論述：

太陽能發電預測模型有助於預測未來案場發電趨勢與後續案場管理，由於台灣的國土面積較小，案場與案場之間的距離較緊密，每個案場的氣候日照條件較為類似，如果能維持良好預測準確率的前提下，將多個案場的預測模型整合，來減少案場所需的模型數量，藉此省去維護眾多模型所需的運算資源與時間。本研究希望透過K-Means分群演算法找出彼此發電性質相似的案場，案場分成一組後運用機器學習演算法製成整合模型，實驗結果顯示，以案場名稱為「桃園市立平鎮區第一市場」所屬的分群組別為例，其整合模型進行發電預測時，各種分群依據當中以平均發電量進行分群的準確率最高，案場準確率平均R^2為0.85336，該方法有效的為每一群找出彼此

性質相似案場，並將大量案場所需的總模型數量降低。

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