便攜式太陽能發電機的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

非富勒烯小分子於有機太陽能電池及光感測器之應用

為了解決便攜式太陽能發電機的問題，作者李龢恩 這樣論述：

在這項研究中，我們設計了一種表面相位匹配的透射增強頂部電極-Ag/氧化銦錫（ITO）結構，用於高效和美觀的半透明有機光伏元件（ST-OPV）。通過改變 Ag 和 ITO 層的厚度，我們可以控制透射率曲線並增加 ST-OPV的透明度。於PTB7-Th:IEICO-4F 和 PM6:Y6:PC71BM 兩種主動層下皆具有出色的性能（分別為 8.1% 和 10.2%），具有高明視加權可見光透射率（分別為 36.2% 和 28.6%）。而PM6:Y6:PC71BM 出色的可見光和近紅外光收集進一步實現了新的應用：從太陽能和室內照明中收集雙面能量。並可設計在例如溫室、串聯電池和便攜式設備中具有廣泛的潛

在應用。除了運用在太陽能電池，相同的結構一樣可以運用於光感測器(OPD)元件中。本研究運用PM7搭配IT4F作為主動層，通過改變施體與受體比例以及主動層厚度進行元件優化，實現出暗電流為4.31×10-10 A/cm^2，探測比( Detectivity )可以高達1.01×10^-15 Jones，在線性動態範圍( LDR )在0 V偏壓下可以達到160 dB，在 -1V偏壓下依然有140 dB表現，同時在1000 Hz下依然保持方波的輸出，擁有快速的開關時間(1微秒之內)及訊號處理能力，展現其研究價值。

低成本全自動化太陽能清潔機器人設計及智慧型太陽光電發電短期預測

為了解決便攜式太陽能發電機的問題，作者賴品憲 這樣論述：

臺灣規劃於2025年建置20GW太陽光電發電系統、6.7GW風力發電系統及推動其它再生能源建置以達到再生能源占總發電量20%目標。然而2021年5月臺灣皆於傍晚時間發生兩次大停電，除了人為疏失、氣候變遷及離峰用電日漸遽增因素外，與太陽光電發電系統夜間無法供電及其他發電機組啟動併網需要數小時時間有關，顯見太陽光電發電效益及短期發電量預測與經濟電力調度息息相關。本文主旨在於設計一低成本全自動化太陽能清潔機器人以確保太陽光電發電效益，並研製一智慧型太陽光電發電短期預測機制以精確掌握每小時太陽光電發電量。由於太陽光電發電原理是藉由陽光照射在太陽光電板進而吸收光能使之發電，當太陽光電板因髒污使得陽光無

法完全照射到太陽光電板上時，容易導致發電效率降低。當前唯一能解決該問題的方式，即是擬定相對應的清潔計畫，定時清潔可以有效的去除太陽光電板上的髒汙，使太陽光電發電系統的發電效益維持在一定的水準之上。本文提出一新型太陽能清潔機器人，以低成本且全自動化為目標，不反覆搬運太陽能清潔機器人來降低施工危險性及增加清潔便利性，清潔人員只需要在安全處準備清潔相關設施，透過手機及開關即可遠端對太陽能清潔機器人下達控制命令以達到完整清潔效果。本文所提出太陽能清潔機器人之機構設計簡單，由刷子、側面固定板兩片、三根固定支架、側向輔助輪及馬達組合而成，其操作非常容易，透過實際太陽光電發電系統實測清潔效果並計算發電量改善

率，以驗證本文所設計太陽能清潔機器人之有效性，並與市面上產品的相關性能進行比較以顯現本文所提架構之優越性。為了減少資料傳輸成本，電力營運商的電表資料管理系統通常會延遲時間才取得太陽光電發電系統案場的發電資訊，此作法雖然解決資料傳輸成本的問題，卻對太陽光電發電預測，帶來更高的挑戰性。因電力營運商通常需要即時太陽光電發電量作為電力調度依據，但考量通訊成本無法即時給予對應歷史發電資料，因此本文將提出氣象資料擬合的前處理概念，並結合長短期記憶神經網路模型來進行太陽光電發電量預測，且針對所訓練模型進行實際驗證，將一個完成訓練的模型放置不同太陽光電發電案場來檢測其泛用性。