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研究生: 張弘楷
Hung-kai Chang
論文名稱: 結合聚光型太陽能發電系統與水冷系統以改善太陽能使用率
A Combination of Concentrator Photovoltaics and Water Cooling System to Improve Solar Energy Utilization
指導教授: 郭明哲
Ming-Tse Kuo
口試委員: 楊宗銘
Chung-Ming Young
黃仲欽
Jonq-Chin Hwang
學位類別: 碩士
Master
系所名稱: 電資學院 - 電機工程系
Department of Electrical Engineering
論文出版年: 2011
畢業學年度: 100
語文別: 中文
論文頁數: 140
中文關鍵詞: 聚光型太陽能電池水冷系統類神經網路
外文關鍵詞: Concentrator Photovoltaics, Water Cooling System, Neural
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  • 太陽能目前主要應用在熱能方面為太陽能熱水器,光電方面應用在發電,由於太陽能的發電效率並不高,以目前商用的太陽能電池而言,其轉換效率多低於20%,而本論文主要是利用聚光型太陽能電池做光能與熱能的結合,一方面應用於光電整合,增加太陽能電池的發電效率,另一方面利用熱能增加太陽能的使用率,由於聚光型太陽能電池發電時聚光表面會產生大量熱能,本論文所提出的水冷系統可有效進行降溫,利用冷水循環的方式將廢熱導出以達到冷卻效果,測量水冷系統散熱時所造成的水溫度差而得到的水熱功率與系統總消耗功率,以及太陽能電池進行太陽光發電時的發電效率做分析與比較,利用水冷系統水循環散熱可提升太陽能電池約2%~15%發電量,可改善太陽能約2.29%~3.37%發電效率。可提升整體的總能量值約37%~59%,將光電與熱能的應用做結合,同時也具體實現了環保節能的目標,讓太陽光的使用效率增加,最後利用類神經網路(Neural Network)達到最佳化的效率提升。


    The solar energy is mainly used for solar heaters that utilize heat of solar and photovoltaics that utilize sunlight. Because the efficiency of solar power generation is not high, the conversion efficiency of current commercial solar cells is often less than 20%. The thesis mainly concentrated on combination of heat and light in concentrator photovoltaics. On one hand it will be used for optoelectronic integration to increase the efficiency of solar generation; on the other hand the employment of solar heat can also increase utility rate of solar energy. Since the surface of concentrating light in concentrator photovoltaics will produce a lot of heat when it generates electric power, the proposed water cooling systems in the thesis can be effective to lower the temperature. The use of cold water cycles can achieve the cooling effect by exporting heat. To measure the water temperature difference which caused by heat dissipation of the cooling system can get the thermal power of water and power consumption of total system. When solar cells generate the power by using light, the generation efficiency will be analyzed and compared. The total amount of electric power can be improved about 2% to 15% by using heat dissipation of the cooling system and the generating efficiency from light can also be improved about 2.29% to 3.37%. It can also enhance the total energy about 37% to 59%. To combine the optical and thermal applications will achieve the specific energy saving and environmental protection targets in the same time. It will increase the utility rate of sunlight. Finally, the use of neural network will achieve the optimal efficiency.

    摘要……………………………………………………………………Ⅰ 英文摘要………………………………………………………………Ⅱ 誌謝……………………………………………………………………Ⅳ 目錄……………………………………………………………………Ⅴ 表目錄…………………………………………………………………Ⅸ 圖目錄…………………………………………………………………Ⅸ 符號表…………………………………………………………… XVⅢ 第一章 緒論…………………………………………………………1 1.1 研究動機……………………………………………………1 1.2 研究方法……………………………………………………1 1.3 本文大綱……………………………………………………2 第二章 太陽能電池與水冷散熱系統概論…………………………4 2.1 前言…………………………………………………………4 2.2 太陽能電池光電轉換介紹…………………………………5 2.3 太陽能電池光熱轉換介紹…………………………………7 2.4 太陽能電池操作原理探討…………………………………8 2.5 聚光型砷化鎵多接面太陽能電池介紹……………………12 2.6 水冷散熱系統概論…………………………………………16 第三章 類神經網路概論……………………………………………19 3.1 生物神經元模型………………………………………………20 3.2 類神經網路的基本架構………………………………………22 3.3 類神經網路學習規則…………………………………………26 3.4 倒傳遞法則簡介………………………………………………29 3.5 倒傳遞演算法…………………………………………………31 3.6 有彈性的倒傳遞演算法………………………………………33 3.7 共軛梯度演算法………………………………………………34 第四章 太陽能水冷系統環境介紹……………………………… 37 4.1 太陽能水冷系統整體架構介紹………………………37 4.2 太陽能水冷系統開關箱介紹…………………………39 4.3 太陽能水冷系統水循環裝置介紹……………………44 4.4 聚光型太陽能電池裝設水循環設備介紹……………46 4.5 太陽能水冷系統偵測元件介紹………………………49 4.5.1溫度控制器(JCS-33A) …………………………………………49 4.5.2 K-type感溫棒………………………………………………53 4.5.3電壓、電流錶顯示器……………………………………………54 4.6 太陽能水冷系統實現……………………………………………57 4.6.1水冷系統實體介紹………………………………………………57 4.6.2循環水泵(抽水馬達)介紹………………………………………59 4.6.3水加熱功率與水體積計算………………………………………61 4.7 結論………………………………………………………65 第五章 實測與結果………………………………………………66 5.1 實測做法與步驟…………………………………………66 5.1.1 水冷系統與水循環散熱……………………………………65 5.1.2 曝曬溫度與儲水桶溫度量測及監控………………………68 5.1.3 太陽光照度值(LUX測量)………………………………………71 5.1.4 水冷系統功率消耗測量……………………………………… 72 5.1.5 太陽能電池發電效率測量…………………………………… 75 5.2 水冷系統偵測元件數據檢測……………………………77 5.3 實測結果…………………………………………………80 5.3.1 類神經演算法輸入參數與輸出參數………………………81 5.3.2 類神經演算法模擬曲線……………………………………87 5.3.2.1 40~50℃溫度區間模擬結果……………………………… 88 5.3.2.2 50~60℃溫度區間模擬結果……………………………… 91 5.3.2.3 60~70℃溫度區間模擬結果……………………………… 93 5.3.2.4 70~80℃溫度區間模擬結果……………………………… 95 5.3.3 水冷循環系統效能的比較與分析結果……………………98 5.3.4 水冷循環系統啟閉時機分析與探討………………………101 5.3.5 水冷循環系統停機時間分析與討論………………………107 5.3.6 水冷循環系統啟閉時機達到能量提升討論與分析………110 5.4 類神經演算法辨識結果與討論………………………… 114 5.4.1 均方誤差值…………………………………………………117 5.4.2 實際值與測試值之誤差比較………………………………118 5.5 類神經演算法之太陽能電池輸出功率預測…………… 119 5.6 結語……………………………………………………… 124 第六章 結論與未來研究方向…………………………………… 128 6.1 結論………………………………………………………128 6.2 未來研究方向……………………………………………… 131 參考文獻……………………………………………………………… 134 附錄1………………………………………………………………… 138 附錄2………………………………………………………………… 139 作者簡介……………………………………………………………… 140

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    無法下載圖示 全文公開日期 2016/11/29 (校內網路)
    全文公開日期 本全文未授權公開 (校外網路)
    全文公開日期 本全文未授權公開 (國家圖書館:臺灣博碩士論文系統)
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