臺北科技大學電機工程系所學位論文
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本論文提出一種用於電動載具之電池電量估測技術，可在電池加載時，估測當時之電池電量。在論文中，使用數位訊號處理器設計與實現所需之估測與充電電路，該功率級電路採用降壓型轉換器架構，並應用同步整流以及兩相交錯式控制技術，藉以提高整體效率，並且提升輸出功率等級。 在本論文所提出的電量估測技術中，乃是搭配較為可靠的電池模型進行電量的估測。在實驗上，先使用40Ah鋰釔電池進行量測，並以Chroma Model 17011可編程電池充電/放電測試系統，來驗證本論文所提出的電量估測技術的可行性與準確性。最後採用德州儀器生產的數位訊號處理器DSP-TMS320F28035，實際製作一具輸入9V、定電流輸出10A(0.25C)與20A(0.5C)、且具有所提電量估測技術的同步整流雙相交錯式降壓型轉換器，驗證所研製之充電器功能；由實際實驗證明本論文所提估測技術誤差量小於6%。
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隨著高齡化社會的來臨，因此近年來有關居家照護議題的研究備受關注。本文透過智慧電錶辨識家電負載開啟與關閉的瞬間動作，可以精準掌握家中電器使用情形。之後利用即時的資料分析方式，達到受護者日常作息的行為模式推估。如此做法不用改變居住環境，且完全不會干擾到受護者之生活作息，卻能得到細膩的起居資訊。 本文的具體做法是以智慧電錶為基礎，透過事先建立好的電器用電資訊，使得我們為此研發的嵌入式系統具有家電負載即時辨識功能。此非侵入式監測系統(Non-Intrusive Load Monitoring system, NILM system)，僅需要於電力入口處加裝一只智慧電錶即可。此方式可大幅降低成本，符合經濟效益的需求，可提升拆裝及維護之便利性。住家是高齡受護者每日的生活重心所在，根據受護者平日生活起居特定項目的長期觀察資料，如觀看電視、沐浴、如廁等行為、廚房烹煮、以及臥床時間等等，可以明顯反映出受護者的生理健康狀況。因此本研究將上述提到的生活起居項目對應出客廳、浴室、廚房、臥室等四個區域，合併及累計個別區域的電器監測資料，計算出受護者生活起居項目的活動密度、建置活動密度地圖，由此可以觀察受護者的生活狀況的改變，作為預判生理健康狀況是否改變，或是生理機能是否衰退的依據。
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本論文提出一個基於非區域(non-local)立體匹配之演算法來計算視差圖。非區域方法主要特色在於使用一樹狀結構來傳遞加權過的匹配成本，使其可有全域(global)方法的準確度與區域(local)方法的速度。 本論文定義一個全新的最小生成樹之生成方法。此方法改用8鄰網格建樹法，並藉由左右眼匹配成本資訊提供一信心值，來改變最小生成樹之建樹順序。相較於原始非區域演算法論文，提出方法所估算的視差圖在Middlebury標準測試平台上，錯誤率從5.48%降至4.85%。在視差圖精煉(disparity refinement)部分，本論文也提出多次左右檢查法來有效找出遮擋點以精煉視差圖，錯誤率可從4.85%再降至4.80%。在運算時間不超過原始非區域演算法論文1.24倍的情況下，我們能提供較準確的視差圖。
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直流激磁式磁通切換馬達的運轉原理與轉子繞組式同步馬達類似，都具有交流的電樞及直流的磁場繞組，但其磁場繞組位於定子，轉子則為凸極結構。由於磁場繞組位於定子，直流激磁式磁通切換馬達可以很容易地做弱磁控制；此外，強健的轉子結構及沒有磁鐵，相當適合於電動車輛相關的應用。本文的主要目的是設計一可以應用於輕型電動機車之外轉子直流激磁式磁通切換馬達，其主要規格是根據政府補助輕型小型電動機車規範制定。馬達設計由分析需求之轉矩轉速曲線開始，利用有限元素分析比較決定轉定子槽極數，並根據外觀尺寸的限制做初步的設計。接著利用靈敏度分析決定合適的參數，利用權重改良外觀以得到最佳設計。除了分析及設計之外亦實做出馬達，以實驗驗證是否與設計相符。
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在電力系統的發電、輸電及供電過程中，電能計量是非常重要的一環，而一般高壓用電戶之計費電表組(Meter of Facility, MOF)內除了裝置有效電表及無效電表外，必須裝置高壓比流器(Current Transformer, CT)及高壓比壓器(Potential Transformer, PT)，計量裝置的故障無論是內部元件故障或人為造成接線故障，都將導致不能準確的計算用電戶之電量，因此研究檢測故障的方法非常具有實用性。本研究依各種配線架構方式，模擬多種電表誤接之故障模型，並分析其電力特徵，再以圖控介面程式(Borland C++ Builder, BCB)設計一套診斷錯誤接線之檢驗系統，減少人為判斷錯誤之機率，研究結果顯示此系統可即時準確的判斷異常情況及監測，以供台電公司與用電戶參考之依據。
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無效功率與電壓控制問題對於電力系統而言是非常重要的，適當的調整不僅可以減少有效功率損失，且能改善電壓穩定問題，使得系統操作於穩定的運作範圍內。傳統無效功率的調度方式一般採用調整發電機端電壓、配電變電所內主變壓器有載分接頭位置、以及加裝無效功率補償裝置，從而控制電壓以供給用戶穩定的電壓，提昇系統的供電品質。傳統系統中因僅考慮負載變動對於系統電壓與無效功率的影響，所以相關的技術與理論已經相當成熟，然而在新世代的電力系統中，由於智慧電網以及再生能源的導入，系統無效功率與電壓控制問題將產生新的挑戰以及可能的契機。再生能源由於具有高度的不確定性，因此其產生的電力輸出變化極高，系統電壓控制的問題將顯得更為複雜。此外，再生能源電力轉換器的控制技術亦會影響再生能源輸出的特性。本研究將以隨機變數來描述再生能源的不確定性，並以機率負載潮流以及最佳化演算法來分析含再生能源系統之電壓控制的問題。 本論文採用的最佳化演算法為電荷搜尋演算法，它是一種多重代理人的方法，將代理人視為帶電粒子(Charged Particle, CP)，每個CP基於其適應值與距離從而影響其他CP，藉由計算吸引力以更新位置尋找最佳解，並在一些基準函數與工程問題上驗證其效率。本論文的目標函數是在滿足所有系統運轉的限制式情況下，使輸電損失率最小化，並將發電機的端電壓、變壓器分接頭設定與並聯電容器組當作控制變數，調整電力系統之電壓大小。本論文透過分析模擬IEEE 30-bus証實所提方法之可行性。後續將研究澎湖高占比風力系統，當考量再生能源不確定因素後，探討在電力系統為機率性潮流下的最佳化無效功率之調度。
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政府為推廣再生能源，且將離岸風力列為再生能源發展的主軸，風能公司預計在彰化沿海設置離岸風力發電場。此離岸風力發電場系統架構，主要係由海底電纜並接個別風機，匯集後再經由陸岸地下電纜傳輸至輸電網，因地下電纜及海底電纜具較高之電容特性，開關廠操作時之開關突波與系統發生接地故障所產生之過電壓現象為本論文探討主題。 本論文運用電磁暫態分析程式(Electromagnetic Transients Program, EMTP)之改良程式ATP Draw，建立離岸風力發電場之相關模型。模擬離岸風場之輸電線路投入加壓、切離斷電及接地故障所產生之突波電壓及電流變化，其中斷路器投入及切離操作模式考慮三相同步操作與非同步操作，接地故障係考慮電力系統中最常發生之單相接地故障。 藉由模擬分析結果評估，突波電壓及電流是否對系統設備造成不利影響，並藉由一些改善策略以供風能公司及後續建置之離岸風場參考。
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配合智慧型電網之建置來推行需量反應計畫，可以減少尖峰負載量、輸電線之壅塞，進而減緩新建電廠與輸電線之壓力，也因為尖峰負載量下降，可以維持系統之供電品質與可靠度。 在需量反應計畫中，用戶可以決定住宅中彈性用電的使用時機，利用能源管理系統(Energy Management System)，及配電公司提供的即時電價資訊(Real-Time Pricing)，來做最佳用電排程使總購電支出最小化。 本文提出一個運用於能源管理系統控制器(Energy Management System Controller)的最佳化演算法，顧客可以決定每個家電的起始與中止時間，以此為限制來做用電最佳排程，目標是達到最小電費支出，可減少顧客因手動排程的不方便與減少等待時間的雙重目標。 本文在系統中加入了電池組，利用低電價時充電；高電價時放電，得到使總電費支出最小化，本文以宿舍用電為案例做系統分析，分析結果可證明，本文提出的田口-基因演算法，可用較基因演算法少的世代數，並得到總購電支出更低的排程，在案例中也顯示，電池與太陽能在系統中確實達到可以節省電費的效果。
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社群網路在我們的日常生活中扮演著越來越重要的角色，也漸漸改變社會行為方式。其結果造成社會行為越來越多元化，也就產生越來越多元化的社群。 本論文提出一些基於社會行為（例如：臉書新聞專頁上的點讚與留言行為）之新聞分群演算法。實驗結果顯示留言的社會行為較適用於新聞分群。
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根據內政部的調查報告中指出臺灣地區六十五歲以上人口佔總人口數11.74%，其中實際獨居或僅與配偶同居比例為27.9%，獨居老人的生活照顧是一項被關注的焦點，跌倒偵測更是一個廣泛的研究課題，跌倒不僅危害老年人健康，而且會留下副作用，如內心的陰影，讓他們在日常生活中害怕會再次跌倒。跌倒相關的研究大多以可攜式感測器、影像判別及環境感測器方式，以確定使用者是否有跌倒意外事故發生，但以影像判別及環境感測器方式，考慮諸多的環境不確定因素和成本考量，相對於可攜式感測器的方式不僅可有效獲得身體局部動作資訊，更可大幅降低外在環境因素導致的誤判率。因此，本研究利用智慧型手機設計一套適用於居家環境之跌倒偵測系統，透過智慧型手機內建的重力加速度感測器擷取使用者分析可能會導致意外跌倒的日常活動。本論文提出以區間第二型模糊模型來自動檢測老年人是否發生跌倒，並以多層級判別系統進一步確定老年人活動型態。多層級判別系統利用訊號向量強度和訊號強度面積的方法來區分跌倒、慢跑等激烈動作與其他各項緩和的動作，使得跌倒偵測工作可以進一步簡化，實驗結果顯示所提系統能100%正確識別跌倒，至於正常行走和慢跑活動的準確率分別為92.59%與83.52%。