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基於網路化監控系統於發光二極體之功率控制及其數據化分析的時間序列設計模式

為了解決dc-dc power module的問題，作者蒲里亞 這樣論述：

發光二極體(LEDs)的技術品是有節能效益、照度優、效能優、長壽命優，而被認為是許多光源應用中最佳來源之照明。然而影響LEDs的最大問題所在就是其壽命週期，包括LEDs的光效能下降或突然失效，而不穩定的正向電壓、不足的限制電流和高溫會導致LEDs光衰退的發生。所以能夠即時監控LEDs參數物理變化，以及在特定條件之下控制LEDs的功率及是減少光衰退的方法之一。本論文研究是基於應用Web的網路便利性方式來構建時間序列之參數監控化系統和一個LEDs電源控制系統，以樹莓派(Raspberry Pi)和ESP32作為系統的主要設備。為了讓系統介面給使用者方便來應用，建構兩個用戶界面(UI)，以及參數數

據存取方式和方便管理時間序列之資料庫數據，作為測量物理變化和執行動作由ESP32和ESP8266處理，並將傳輸和執行設備鏈結到系統，而蒐集數據與存取並藉由無線網路鏈結傳遞到Raspberry Pi，以完成更好的移動性與遠程使用MQTT發布/訂閱消息連接協議。因有Web的網路應用程序於即時監測和控制，任何設備可透過Web網路瀏覽器查詢。監控UI使用TIG (Telegraf, InfluxDB, and Grafana)堆疊技術，這是一個平臺的字體縮寫，對時間序列之參數與資料庫數據進行擷取、儲存、繪圖和警示。另外對電源控制UI是基於Web網路之應用方式來做使用HTML語言與Javascript構

建之程式，透過改變LEDs功率進行測試與實驗調整。實驗發現LEDs的驅動器能夠對LEDs使用者提供從0 V到22 V的電壓範圍設定和0 mA 到2,000 mA的電流範圍設定。

應用MATLAB/Simulink產生太陽光電陣列故障分類器之訓練資料及其驗證

為了解決dc-dc power module的問題，作者李建旻 這樣論述：

本研究探討機器學習技術(Machine Learning Techniques)建立太陽光電系統直流側之故障分類器，所需之訓練資料取得不易之問題，應用MATLAB/Simulink產生故障分類器所需之大量訓練資料，克服在實際場域無法收集到大量之故障資料困難。因此，本研究首先利用MATLAB/Simulink模擬軟體，根據實際案場之佈置、太陽光電模組參數及變流器規格，建立完整之太陽光電系統模擬環境。其次，為驗證模擬資料之有效性，進一步設計正常運轉、遮陰故障、開路故障與短路故障四種不同運轉案例，並於實際場域進行實驗，量測實際之運轉資料，並與模擬資料進行比對分析，結果顯示模擬波形與實際量測資料波形

樣態類似，且其穩定運轉之絕對平均誤差值與絕對平均誤差率落在工程可接受誤差範圍內。再者，利用模擬系統產生訓練資料，提供本研究選擇之基於卷積神經網路(Convolutional Neural Network)故障分類器訓練使用，故障分類器模擬測試準確率為87.29 %。最後，為評估運用模擬資料進行訓練之故障分類器實際性能，以實際之正常運轉、輕微遮陰故障、嚴重遮陰故障與短路故障四種案例進行比較分析。測試結果顯示實際故障分類器準確率為80.0 %，僅略低於模擬測試準確率，證實應用MATLAB/Simulink產生故障分類器所需訓練資料之可行性。