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國立臺北大學 自然資源與環境管理研究所 錢玉蘭所指導 林信宏的 臺灣太陽光電溫室之成本效益分析 （2021），提出110年太陽能躉購費率關鍵因素是什麼，來自於太陽能、太陽光電系統、太陽光電溫室、SWOT 分析、成本效益分析。
而第二篇論文國立勤益科技大學 電機工程系 趙貴祥所指導 游元睿的 太陽光電模組陣列之新型線上故障診斷系統開發 （2021），提出因為有 太陽光電模組陣列、全域最大功率點追蹤、線上故障診斷系統、粒子群演算法、全部跨接連接的重點而找出了 110年太陽能躉購費率的解答。
臺灣太陽光電溫室之成本效益分析
為了解決110年太陽能躉購費率 的問題，作者林信宏 這樣論述：
人為溫室氣體排放加速溫室效應並造成氣候異常，太陽能發展已成重要課題。臺灣發展太陽光電溫室有望達成能源轉型與糧食生產之雙重益處。近年來，行政院農委會農業試驗所已開始對於光電溫室下的作物生長影響進行相關之試驗。本研究著重以農為本，探討農民對於現有溫室改建為光電溫室之私人財務與社會經濟可行性。 本研究以文獻回顧、深度訪談、SWOT分析與成本效益分析去探討國內光電溫室之發展現況與評估投資可行性。情境方案設定6方案，分別為農業溫室（有機種植方案A1、無機種植方案A2）、固定式光電溫室（有機種植方案B1、無機種植方案B2）、追日式光電溫室（有機種植方案C1、無機種植方案C2），並根據文獻研
究，設定在光電板遮蔽率40%下，作物產量剩餘原70%的保守設定與能維持原產量的樂觀設定。 研究結果顯示，在投資期間為20年下，私人淨效益現值中，樂觀設定之光電溫室皆高於農業溫室種植，其中又以追日式光電溫室之有機種植最高。若農民由投資報酬來看，除非光電溫室的蔬菜產量維持原來產量的八至九成以上（方案B1須達93%、方案B2須達88%、方案C1須達90%、方案C2須達84%），農民才有足夠的誘因興建光電溫室。關於社會成本與效益分析，因須考量政府相關補助與臺電發電系統之迴避成本，故各方案之社會淨效益現值皆低於私人淨效益現值。而敏感度分析的考量變數包括太陽光電期初設置總成本、折現率、蔬菜價格、饋電
價格、不同地區日照量與政策補助，分析結果顯示，蔬菜價格變動對於淨效益現值的影響最為顯著。
太陽光電模組陣列之新型線上故障診斷系統開發
為了解決110年太陽能躉購費率 的問題，作者游元睿 這樣論述：
本論文主要在開發一兼具發電性能改善之太陽光電模組陣列(photovoltaic module arrays, PVMAs)的線上故障診斷系統。考量太陽光電模組陣列之部分模組發生遮蔭或故障情形下會使其 P-V 輸出特性曲線產生多峰值現象，故採用粒子群最佳化(particle swarm optimization, PSO)演算法進行全域最大功率點追蹤(global maximum power point tracking, GMPPT)，以確保模組陣列能輸出最大功率。因太陽光電模組陣列採全部跨接 (total-cross-tied, TCT) 連接，且控制其工作在全域最大功率點(global
maximum power point, GMPP)，故當部分模組發生遮蔭或故障時，可依據其橫跨於模組間之線段電流的方向及大小，即時判斷出受遮蔭或故障模組的位置。首先，以電流感測電路將電流信號送至德州儀器公司所生產之 TMS320F2809 數位信號處理器(digital signal processor, DSP)，並依據其電流方向及大小兩個特徵判斷出被遮蔭或故障模組的正確位置。然後，透過所提出之太陽光電模組陣列即時故障檢測系統，可在複數塊模組發生遮蔭或故障時，藉由將模組陣列採全部跨接連接，減少太陽光電模組陣列之輸出功率損失。而若僅單塊模組發生遮蔭或故障時，則將太陽光電模組陣列改採串併聯連接
(series- parallel, SP)，以提高其發電量。最後，將故障模組之位置透過LED 予以顯示，以便引導維修人員確認故障模組之位置，並快速進行故障排除。