國立台灣科技大學-專利商品網-專利技術-太陽光電發電預測系統及方法

技術摘要：

一種結合氣象預報之太陽光電發電預測方法，其包含數據擷取模組、資料庫存取模組、機器學習演算法模組及資料視覺化模組。數據擷取模組，主要功能為利用實際接收部分太陽光電模組與氣象預報模組的相關數據，此模組可減少傳統機器學習對溫度計與照度計等天氣參數量測設備之需求。資料庫溝通存取模組，利用接收並儲存太陽光電模組感測器與氣象預報模組所回傳的太陽光電與氣象預報數據，透過專家系統篩選出具代表性之發電模式，再以歐幾里得距離求得各案場歷史資料中，每日發電特徵應屬於何種天氣型態並進行標記，以還原歷史資料中未被記錄之天氣型態。再輸入欲預測之日期、時間、以及天氣預報，搜尋各案場中符合輸入條件之發電資料，並製成訓練矩陣，以避免將各案場中龐大非相關資料納入訓練矩陣，而增加額外運算成本。機器學習演算法模組則使用節點數最佳化神經網路，透過最佳化演算法找出最適合該筆訓練資料之神經節點數量，利用訓練完成之神經網路，輸入預測之日期、時間，以及天氣預報，以精確預測太陽光電系統發電情形。資料視覺化模組，將機器學習演算法模組回傳的資料進行資料視覺化，透過直覺性的介面呈現資料，協助電廠維運人員快速預測太陽光電系統的發電狀況。

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