臺灣博碩士論文加值系統

由於台灣民眾與企業對於環境保護的議題越來越重視，促使相關政策的推動力道增加。根據政府所推動之非核家園政策指出，再生能源發電佔比將於2025年達成20%，屆時陸域風力發電將達1.2GW、離岸風力發電達5.5GW。而當再生能源在電網中的比例增長，其不穩定性往往使得再生能源在利用率上成效不佳，可能會對電網供電可靠度帶來重大的考驗。然而隨著環保意識高漲下，不但帶動了國內電動車的成長，也伴隨著大量電池交換站的建置，使得其成為龐大的儲能系統。由於電動車用戶快速的增長，換電需求所帶來的用電品質問題也逐漸顯現。因此，根據電動車電池交換站的儲電特性，本論文利用電池交換站作為儲能站並以風力發電作為電力來源。透過本論文所設計之儲能管理系統，對風電廠裝置容量、儲能站容量、負載以及服務品質承諾的變化進行探討分析，並設計一滿足用戶服務品質之風電廠裝置容量與儲能站容量。最終透過深度學習進行負載預測，比較快充對於儲能站建置的改善效果。

Environmental protection issues have attracted lots of attention in Taiwan. The driving force of related policies has increased continuously. According to the non-nuclear homes policy promoted by the government, the proportion of renewable energy power generation will reach 20% in 2025. By then, onshore wind power will reach 1.2GW and offshore wind power will reach 5.5GW. When the proportion of renewable energy in the power grid increases, its instability often makes the efficiency of the renewable energy utilization poor, which may bring a major test to the reliability of the power grid. However, with the rising awareness of environmental protection, not only the growth of domestic electric vehicles has been driven, but also the construction of a large number of battery exchange stations has made them a huge energy storage system. Due to the rapid growth of electric vehicle users, the power quality problems caused by the demand for replacement of electricity have gradually emerged. Therefore, according to the electricity storage characteristics of the battery exchange station for electric vehicles (EV), this paper uses the battery exchange station as the energy storage station and wind power as the power source. Through the energy storage management system designed in this paper, we will discuss and analyze the relationships between wind-power plant installation capacity, energy storage station capacity, EV load, and service quality commitments. Then a wind-power energy storage station is designed to meet user demands on service quality Finally, load prediction is performed through deep learning to improve storage station efficiency with fast charging.

中文學位論文考試審定書 ii
摘要 iii
Abstract iv
誌謝 v
第一章 緒論 1
1.1 前言 1
1.1.1 環境保護重要性 1
1.1.2 再生能源發展趨勢 4
1.1.3 電動車與電池交換站的潛力 6
1.2 研究動機與目的 7
1.2.1 再生能源的不穩定性 8
1.2.2 電池交換站服務品質問題 8
1.3 論文架構 10
第二章 文獻探討與技術分析 11
2.1 風力發電相關技術探討 11
2.1.1 臺灣風電發展現況 11
2.1.2 風力發電機原理 12
2.1.3 相關風力發電文獻探討 14
2.2 隨機程序與擬合風場 15
2.2.1 常見機率密度函數 15
2.2.2 參數估計方法 16
2.3 能源調度與電池交換站管理技術 17
2.3.1 相關電力管理策略 17
2.3.2 電力調度方法 17
2.3.3 化學能儲能電池 20
2.3.4 市售電動車電池交換站 24
2.4 深度學習與時間序列預測 27
2.4.1 Recurrent Neural Network 27
2.4.2 Long Short-Term Memory 28
2.5 小結 29
第三章 基於深度學習預測負載及提供用電品質承諾的再生能源儲能系統 30
3.1 系統情境 30
3.2 資料蒐集與前處理 33
3.2.1 電池交換站爬蟲與氣象觀測站資料蒐集 33
3.2.2 資料前處理 34
3.2.3 電池交換負載能量計算方法 35
3.2.4 風場擬合與風機發電量 36
3.3 負載預測模型設計 37
3.4 儲能站管理方法 38
3.5 成效評估方法 42
3.5.1 均方根誤差 42
3.5.2 決定係數法 43
3.5.3 平均絕對百分比誤差 43
第四章 實驗結果與分析 44
4.1 實驗目的 44
4.2 地區風場模型驗證 45
4.3 地區電池交換站數據集與負載預測模型 46
4.3.1 電池交換站數據集 46
4.3.2 負載預測模型 47
4.4 儲能管理方法與模擬風電廠驗證 49
4.5 風電廠裝置容量與儲能站容量關係探討 50
4.6 儲能站容量規劃與負載關係探討 52
4.7 儲能站容量與服務品質關係探討 55
4.8 快充功能對儲能站建置的影響 57
4.9 十二月發電量對於滿足率的影響 59
4.9.1 負載數據分析 59
4.9.2 風場模型結果 60
4.9.3 滿足率比較結果 61
4.10 電池數量與滿足率關係 62
第五章 結論與未來展望 63
5.1 研究結論 63
5.2 未來展望 63
參考文獻 64
附件一　論文審查意見 69
附件二　論文比對結果 70
附件三　個人經歷與著作 71

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