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國立勤益科技大學 電機工程系 張隆益、趙貴祥所指導 王冠文的 太陽光電模組陣列在遮蔭條件下之改良型布穀鳥最大功率追蹤法及其發電量估測 （2021），提出photovoltaic中文關鍵因素是什麼，來自於太陽光電模組陣列、最大功率追蹤器、改良型布穀鳥搜尋演算法、太陽光電發電系統、發電量估測系統。

而第二篇論文崑山科技大學 機械工程研究所 于劍平所指導 唐佳華的 利用影像辨識技術建構太陽能板角度追蹤系統 （2021），提出因為有 太陽能、太陽能光電、影像辨識技術、發電效能、傾斜角度的重點而找出了 photovoltaic中文的解答。

最後網站香港中文大學學術研究文庫- Converis标准配置則補充：Derivitization of pristine graphene for bulk heterojunction polymeric photovoltaic devices. Publication in refereed journal. 香港中文大學研究人員 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了photovoltaic中文，大家也想知道這些：

太陽光電模組陣列在遮蔭條件下之改良型布穀鳥最大功率追蹤法及其發電量估測

為了解決photovoltaic中文的問題，作者王冠文 這樣論述：

本論文主要目的在於研發太陽光電模組陣列(Photovoltaic Module Array, PMA)在遮蔭條件下之最大功率追蹤及其發電量估測系統。由於太陽光電模組陣列發生遮蔭時，太陽光電模組陣列之功率-電壓(P-V)特性曲線將會有一個以上的最大功率點（Maximum Power Point, MPP），若使用一般傳統的最大功率追蹤器可能只會追蹤到局部最大功率點（Local Maximum Power Point, LMPP），而無法追蹤到全域最大功率點（Global Maximum Power Point, GMPP）。因此，本論文首先提出一使用改良型布穀鳥搜尋學習最佳化演算法(Cucko

o Search-Learning-Based Optimization Algorithm, CSLBOA)進行太陽光電模組陣列之最大功率追蹤(Maximum Power Point Tracking, MPPT)，由模擬與實測結果證明所提之改良型布穀鳥搜尋演算法，較傳統之布穀鳥搜尋演算法具有較佳的追蹤速度響應。此外，亦提出一太陽光電模組陣列在遮蔭條件下之發電量估測系統，首先使用Matlab軟體程式建立發電量估測系統並進行發電量模擬，同時亦使用Solar Pro軟體程式進行實際發電量模擬，再由兩者模擬結果進行比照，以驗證系統之發電量估測的可行性。

利用影像辨識技術建構太陽能板角度追蹤系統

為了解決photovoltaic中文的問題，作者唐佳華 這樣論述：

目前太陽能光電設置方向在北半球太陽光電陣列以面對正南、南半球太陽光電陣列以面對正北可得到最高發電效率。但太陽能系統若要取得更高的日照強度，就是要讓陽光垂直照射到太陽能板，所以須讓太陽能板處於最佳傾斜角度，在台灣各地傾斜角度不同，緯度越高時，相應的傾斜角也越大，目前台灣地區的裝設角度大多是向正南向傾斜約 23.5 度或與當地緯度接近即可，以確保最佳發電量。本研究是利用攝影機以影像辨識技術來判斷太陽位置後，藉由機械裝置自動修正太陽能板與太陽之角度，使太陽能板與太陽照射呈垂直角度就可以取得最佳的發電角度進而獲取最大的發電效能。依據實驗數據分析可得本研究設計之太陽能板角度追蹤系統的平均總電量增加百分

比高於傳統固定式角度太陽能板裝置14.37％，證明本研究設計之太陽能板角度追蹤系統確實有效增加太陽能板的發電量。另外，本文設計之太陽能板角度追蹤系統於6:00~7:00及16:30~17:30時段平均最大電量及平均最大電量差值百分比，都優於傳統固定式角度太陽能板裝置。

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