近年來，再生能源的探勘與開發正如火如荼地展開。根據我國經濟部能源局之能源產業技術白皮書揭露預計在2025年再生能源佔總發電量20 %。這反映了再生能源將對電力系統的穩定性造成潛在的衝擊。由於分散式電源(DER)的多樣性和多重的電力供應，因此分散式電源彼此間的資訊整合變得更加複雜。目前的太陽光電站點僅以單一控制器儲存太陽光電資訊，將造成大量資訊儲存問題。此外，於私人網域傳輸資訊，將造成網路資訊安全以及能源管理問題。在這種情況下，一種基於IEC 61850可延伸訊息與存在協定(XMPP)雲端平台創新的物聯網(IOT)架構分散式電源管理系統被提出。
本文依照IEC 61850-7-420建置PV模型並依IEC 61850-8-2藉由XMPP協定架構將PV資訊上傳至雲端並可視化PV發電資訊。應用倒傳遞類神經網路於太陽光電系統之發電預測。透過中央氣象局所發佈之天氣預報資訊進行神經網路模型之分類訓練。根據預測結果得知，應用此一方法能使發電預測之誤差下降為平均絕對百分比誤差(MAPE)20 % ~ 50 %之範圍，有利於提升PV發電預測之精準度。

In recent years, exploration and exploitation of renewable energies are running in full swing. According to Bureau of Energy, MOEA, R.O.C., penetration of renewable energies is expected to reach 20 % by 2025. This reflects the potential impact to the power system stability due to the intermittent generation of renewable energies. Moreover, the information integration of such Distributed Energy Resources (DER) are becoming complex because of the diversity and multi-vender’s installations. Currently, PV site data is stored on a single controller, therefore, it will cause an massive information storage problem. Furthermore, using a private network for data communication will create the problem in network information security, and energy management. Under such circumstances, an innovative architecture of IOT based IEC 61850 XMPP Cloud Platform for DER management system is proposed.
In this thesis, PV model will be setup to meet IEC 61850-7-420. In addition, the IEC 61850-8-2 XMPP protocol is also introduced to update and visualize PV data in cloud side. To predict the power generation of solar photovoltaic systems, using the neural networks back propagation to the classification training of neural network models is performed through the released of the weather forecast of the Central Weather Bureau. According to the prediction results, using this method can reduce the errors of power generation forecast between 20% and 50% of Mean Absolute Percentage Error (MAPE), which is beneficial to improve the accuracy of PV generation forecasting.

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