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國立勤益科技大學 電機工程系 陳鴻誠所指導 李聖峰的 應用HOMER軟體於離島混合式再生能源發電系統規劃 （2021），提出離岸風力發電機價格關鍵因素是什麼，來自於再生能源、HOMER軟體、微電網、最佳容量。
而第二篇論文國立臺灣大學 工程科學及海洋工程學研究所 王昭男所指導 許叡綺的 支持向量機偵測風機葉片表層損傷之研究 （2020），提出因為有 風力發電、支持向量機、梅爾倒頻譜係數、主成分分析、葉片損傷的重點而找出了 離岸風力發電機價格的解答。
最後網站離岸風力發電機專利分析則補充：離岸風力發電機 專利分析. 第三組劉蕙瑜100034519 方品軒101034510 王鈺中101034610. 一、分析目的與檢索策略. 1.1 研究背景與目的. 離岸風電指的是在海域或水域地區， ...
一張圖讀懂風力發電
為了解決離岸風力發電機價格 的問題，作者牛山泉 這樣論述：
5G、AI時代必看入門書 GOOGLE、台積電等各大企業都在研究的綠色能源 ◎第一本圖解專書，由臺灣大學工程科學及海洋工程系教授 林輝政──審訂 ◎臺灣風能學術研討會指定用書 臺灣擁有全世界最看好的風力發電區， 想瞭解這個永續能源的構造與未來發展， 就看這本書！ 風力發電時代來臨！ 你知道嗎？ 全球排名前十大具開發潛能的離岸風場，九個在臺灣沿海。 風力發電被譽為「最乾淨的能源」，被世界各國推崇且急欲跟進。 風力發電具有： （1）豐富 （2）廉價 （3）無窮盡 （4）隨處皆有 （5）無污染 （6）可再生利用…
…等特色。 本書以圖解淺顯易懂地說明風力發電歷史、構造與最新資訊，讓更多人瞭解這項潛力驚人的明日之星。 ◎何謂風力發電 防止地球暖化，取代石油的王牌、世界最早的風力發電、風力發電的用途與環保價值 ◎風與風力發電 哪些風車適合風力發電？風力可以百分之百抽取嗎？生活中的風力發電 ◎風力發電的結構 風車的內部構造為何？風車葉片要幾片才好？風車尺寸與輸出功率有何關聯？風車無時無刻都在旋轉嗎？ ◎風車的種類與使用方式 水平軸風車的種類「螺旋槳型，荷蘭型，多葉片型」、垂直軸風車的種類「桶型轉子型，打蛋型，橫流型」 ◎如何建造風力發電機 風力發電機要建在哪
裡？風車的發電成本如何？ ◎風力發電Q&A 風車能撐過颱風嗎？不會被雷擊嗎？鳥會撞上風車嗎？風車的壽命有幾年？
應用HOMER軟體於離島混合式再生能源發電系統規劃
為了解決離岸風力發電機價格 的問題，作者李聖峰 這樣論述：
本論文以桶盤嶼為例，利用美國國家再生能源實驗室所開發的HOMER 軟體，依據中央氣象局 2021 年的平均風速、日輻射量等實測氣象資料，來規劃太陽能、風力等再生能源發電，並加入儲能系統，在離島地區微電網系統的最佳容量配置問題。此外，還進行了不同柴油發電機容量之最佳配置分析、不同柴油價格變動之最佳配置分析，最後針對海水淡化廠運轉時機對最佳配置的影響作探討。模擬結果顯示，在考慮每度電用電成本(COE)及再生能源佔比，綜合比較分析下，建議可建構柴-風-光-儲混合式發電系統，並且柴油發電機換置 75kW 及 100kW 時初始成本較低，且能有效降低發電成本。另外海水淡化廠運轉時機分析結果顯示，整體總
淨現值成本(NPC)差異不大，但經過運轉調整下，能提升再生能源發電量並降低油耗量。
支持向量機偵測風機葉片表層損傷之研究
為了解決離岸風力發電機價格 的問題，作者許叡綺 這樣論述：
風力發電機價格成本極為昂貴，為降低葉片因環境影響造成故障之維修費用，故建立一套系統來判斷風機葉片表面是否為損壞，及早對葉片表層進行修補，避免因結構破壞而須更換新葉片，造成鉅額費用支出。本實驗收集陸地風機運轉所產生之噪音訊號，並將現場測得之不同風速範圍從4 m/s至10 m/s建立同一套判別標準，量測組數共817組風機運轉噪音，進行梅爾倒頻譜(Mel-Frequency Cepstral)訊號處理，擷取該訊號之梅爾倒頻譜係數(Mel-Frequency Cepstral Coefficients, MFCC)，以此係數及其微分等運算作為葉片之特徵訊號，每一組運轉噪音皆得156個特徵維度；接著，
再透過支持向量機(Support Vector Machine, SVM)，建構偵測並診斷風機葉片表層損傷與否之分類訓練模組，並將所有MFCC特徵係數隨機抽取75%進行SVM模型訓練，剩餘25%樣本為測試資料，希望藉由此機器學習分析方式，提高判斷葉片為正常或損壞之準確率。 透過時頻圖觀察風機運轉之噪音，發現於頻率3100 Hz左右以下之能量相對較大，大多參雜發電機及風機運轉之低頻噪音，為避免該噪音對判斷結果造成影響，可利用高頻段(3100 Hz~12800 Hz)噪音訊號進行分析。經研究顯示，透過MFCC及SVM方法計算，得到葉片運轉之高頻訊號診斷結果準確率為92.3%；另外，也將風機
運轉噪音以全頻段(~12800HZ)訊號進行偵測並診斷葉片損傷資訊，該判斷分類結果準確率為96.8%，較高頻訊號診斷結果準確。由此可知，判斷風機葉片表層損壞與否之方法，以全頻段訊號處理分析較符合實際應用，方能得到較高之診斷準確率。為減少運算量及維度資料儲存量，本研究針對全頻段訊號進行主成分分析法(Principal Components Analysis, PCA)計算，使原本156個維度係數刪去冗餘噪音資料，同時保留貢獻度較大之特徵作為主要訓練模型之數據，最終以12個維度係數進行SVM計算，得到診斷準確率與原本高維度(156維)相比，僅些微之差，可有效作為風機葉片表面損傷之診斷。