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國立臺北大學 自然資源與環境管理研究所在職專班 李育明所指導 蘇幼蕙的 綠電供需之情境分析與相關配套措施研擬 (2021),提出abee官網關鍵因素是什麼,來自於氣候變遷、能源轉型、再生能源、綠色能源、能源供需、電力輔助服務。

而第二篇論文國立彰化師範大學 電機工程學系 楊文然所指導 岳宗德的 應用循環神經網路於冰機消耗功率建模與預測 (2020),提出因為有 8°C冰水主機、LSTM的重點而找出了 abee官網的解答。

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段落章節:

0:00​​ 開場
0:41​​ GHIBLI MHEV試駕
1:01 GHIBLI 車型編成
1:36 GHIBLI MHEV 動力規格
3:19 GHIBLI MHEV 操控
5:51​​ LEVANTE 外觀/車型編成
6:52​​ LEVANTE TROFEO 動力規格
8:37​​ LEVANTE TROFEO 高速過彎體驗
9:08​​ 心得結論

綠電供需之情境分析與相關配套措施研擬

為了解決abee官網的問題,作者蘇幼蕙 這樣論述:

本研究主要擬探討,因應氣候變遷,在溫室氣體淨零排放遠景下,主要針對能源部門之再生能源(Renewable Energy)供給,與工業生產部門之綠能(Green Energy)需求,並以國發會、環保署、經濟部及相關部會於2022年3月30日公布我國「2050淨零排放路徑」為目標,提出綠電供需之情境分析與相關配套措施研擬。多年來,本國政府都以油、煤等化石燃料為發電基礎,近年來的綠電,也就是清潔能源有風力、太陽能、地熱、潮汐、氫能及生質能發電,將因應能源轉型,逐步取代之。然而再生能源具有間歇性問題,佐以有效的輔助服務配套措施的搭配,方能穩定供電,以減緩全球暖化的進程,達到環境、經濟與社會的永續發展

。本研究結果顯示,以五年為一期預估用電需求於高中低成長的情境中,電力供給在高情境下分別是2025年 -0.36%,2030年1.02%,2035年 -5.90%、中情境下分別是2025年 -0.31%,2030年1.12%,2035年 -5.43%、低情境下分別是2025年 -0.26%,2030年1.22%,2035年 -4.97%,不管用電需求在高、中、低哪種情境下,電力供給都是為供電警戒、限電警戒、以及限電準備,預測出來的狀況相當不樂觀。同時大量的再生能源占比的能源發電結構,電力供給的不穩定性,將使得電力需求年趨增加的趨勢,造成電力整體供應的結構性的不牢靠、短缺、與不足,所以,電力裝置容

量明顯的不足,需要再提高。本研究也擬出3大配套措施含離岸風電產業關聯必須落實、容量因數的調整、輔助服務含儲能、需量反應、及備轉容量佐以搭配。同時,再生能源產氫、氫能源發展、氣渦輪機組混氫發電之燃氣電廠混氫、碳封存與捕捉,都將成為再生能源高占比發電的重要解方。關鍵詞:氣候變遷、能源轉型、再生能源、綠色能源、能源供需、電力輔助服務。

應用循環神經網路於冰機消耗功率建模與預測

為了解決abee官網的問題,作者岳宗德 這樣論述:

近年來政府持續推動高科技產業,於北、中、南陸續設置相關科學園區,改變了我國的產業結構及產業升級,促進經濟繁榮但由於相關科學園區內半導體及光電廠等皆需24小時無塵室條件下運轉生產用電,且持續的全球氣候變遷暖化趨勢加深,導致了無塵室內空調耗電激增,演變出夏季用電吃緊、冬季用電過剩現象,本次研究將利用Python寫(Long short-term memory,LSTM)模擬運算建模,當已知未來天氣溫度及濕度為前提下,預測出供給無塵室內空調8°C冰水主機將增減多少用電量。