中正大學資訊工程學系學位論文
國立中正大學,正常發行
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傳統電網中，發電廠端至客戶端的電力供應通常為單向傳輸，稱為集中式電力系統。而集中式電力傳輸系統有個嚴重的缺點，即無法應付電廠發生緊急狀況時，對於用戶端造成不穩定供電時所帶來之缺電影響，故智慧電網已被提出做為上述問題的可行解決方案，並降低此問題所帶來的衝擊。在智慧電網中，電力公司與微電網之間的發(用)電資訊可以彼此分享流通，藉此提高用戶端的用電穩定度並可同時降低發電廠發電的成本。一般而言，智慧電網中包含許多個微電網，各微電網中包含著許多不同類型的小型可再生能源發電機組與用電負載。可再生能源發電機組包含太陽能發電機組、風力發電機組與燃料電池等。而用電負載可區分為住宅區、商業區與工業區等不同形式。然而可再生能源發電機組多受天氣因素的影響而存在著供電穩定性的隱憂，造成電力資源的浪費進而影響供電的品質。因此，能源儲存系統(Energy Storage Systems, ESS) 扮演著解決可再生發電機組供電品質不穩定的重要角色。然而，智慧電網設計始終尚未成熟有兩個重要的原因：(1) 電力基礎設施間缺乏完善的通訊與適應變化的能力 (2) 難以有效地掌握電力市場上的經濟議題。因此，本論文基於服務導向架構(Service-oriented Architecture)之可擴充性的概念，提出智慧電網即服務(Smart Grid as a Service, SGaaS)的新穎架構，此架構不但可以結合傳統電網的供電模式，也同時允許使用者根據不同的用電需求來提出特定的電力服務申請。基於本論文所提出SGaaS之架構，本文進一步探討智慧電網中三個非常重要的研究議題，即如何利用ESS排程來降低用電成本、如何優化電力的交易成本與如何確保各微電網間電力交易的公平性。首先，本文針對微電網中ESS排程提出基於模型預測控制(Model-Predictive Control, MPC)的排程方法，透過準確的用電預測可有效地選擇對於ESS最佳的充放電時機與充放電量。其次，本文針對智慧電網中的先進配電管理系統(Advanced Distribution Management System, ADMS)提出基於模型預測最佳化(Model-Predictive Optimization, MPO)的配電優化策略。透過自回歸整合移動平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model, ARIMA)預測未來的電力情況，可以協助用電方制定未來在電力市場中的交易策略，進而透過粒子群優化演算法(Particle Swarm Optimization, PSO)來找到市場中最佳的交易組合。最後，為了確保微電網在電力交易中的公平性，本文提出一套公平電力資源分配(Fair Energy Resource Allocation, FERA)的交易機制，此方法不但能確保微電網在長期交易的公平性，同時也能減少整體電力交易的成本。 實驗結果中充分顯示本文所提出的三個方法的優勢。與傳統的ESS排程策略比較，本文所提出之基於MPC之ESS排程可節省高達3.4%的用電成本。而基於MPO的配電優化策略搭配基於MPC之ESS排程方法，並利用ARIMA方法預測未來四個時間點的用電量時，可節省高達19.38%的整體用電成本。運用本文所提出之FERA方法於30個微電網間，在最差情況下至少能維持96.22%的交易公平性，然而當前最常被運用於公平電力分配的輪替式(Round Robin-based)方法與優先權式(Priority-based)方法則分別只有57.8%與11.29%的交易公平性。此外，在長期交易中(一萬次交易)，若運用FERA方法與上述兩方法相比則可提供高達51.48%節省成本的機會，然而輪替式與優先權式方法分別僅有14.07%與34.44%。
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智慧電網是由數個微電為電網組成，每個微電網包含數個可再生發電能源、電池儲能系統與電力用戶。在大多數的智慧電網中，電池儲能系統通常扮演著不間斷電源的角色，即備用電源。近年來，電池儲能系統不再只是充當備用電源，而是成為以減少智慧電網用電成本為目標的電力供應來源之一。然而，無論是充放電次數與充放電深度，都成為影響電池儲能系統壽命的主要因素。 因此，為了降低智慧電網的總體成本，其中包含電力買賣成本與電池儲能系統使用成本，因此應該視使用電池儲能系統為成本的支出，並降低電池儲能系統的生命損耗。為了解決總成本的問題，本論文提出一套配電管理架構，並利用模型預測優化應用於具儲能之智慧電網配電管理策略，透過自相關移動平均模型預測未來的電力狀況，再經由基因演算法找到最佳的電力買賣與電池儲能系統的充放電情形。 基於本文所提出之配電管理策略，實驗結果呈現本文所提出之方法具有兩大優勢，分別為降低總體成本與減少電池儲能系統壽命損耗。在預測用電量與發電量部分，本文採用自相關移動平均預測模型，其誤差率小於10%，而此預測模型的平均執行時間為3.13秒。本文所提出之優化方法與Model Predictive Control Look-ahead Dispatch 方法相比，不僅能降低0.85%的總體成本支出，並同時能減少12.18%的電池儲能系統壽命損耗。
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大部分的嵌入式系統屬於ARM架構式的嵌入式系統，通常對低耗能的支援只有Suspend to RAM(STR)這項電源管理機制，一般並不會去實現Suspend to Disk(STD)這樣的機制，但由於羅習五等人的快速開機是以休眠(STD)這個電源管理機制為基礎，系統必須要對STD做支援才能實現休眠式快速開機的功能。 因此本篇論文做了一個假設，假設能夠STR的系統應該能夠STD，因為宏觀地來看這兩個機制，最大的差別在於，STD多了將主記憶體的資料寫入外部空間做儲存，回復時再將資料回寫到記憶體中，所以只要對資料的保存夠完整，系統理當可以支援STD這個電源管理機制。本篇論文對這兩個機制(STR、STD)做了詳細的介紹和比較，並用一個實例來證明上述的假設成立。
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顏色是在視覺化應用裡最普遍用以傳達資訊的媒介，然而，對於此項媒介有使用障礙的色弱及色盲者，在全世界有超過兩億的人口。隨著影像技術的發展，各項相關研究，如模擬色盲者視覺、重新著色和使用圖案加入影像，讓色盲者在觀看影像時有所改善。基於過去的研究基礎，我們發現若結合圖案(pattern)及改變顏色可進一步改善色盲者區分色彩的準確度。因此，在本論文中我們主張對單一影像實作加入圖案及重新著色以改善色盲者視覺是一項有價值的研究議題。 我們提出一套系統結合圖案及改變顏色來幫助色盲患者。首先我們模擬色盲者視覺影像，並根據原影像及模擬影像之間的色彩空間距離資訊判定覆蓋的圖案樣版。為了進一步強化覆蓋圖案後的圖像，我們調整色彩的對比度及圖案線條的一致性，再將已添加圖案的影像針對色相(Hue)通道作重新著色。 在實驗評測中，我們驗證了添加圖案的有效性，並且證明了在不同類型的影像中，不同種類圖案對於幫助色盲者釐清色彩有不同的效果。我們最後也探討了添加圖案之後影像色彩辨識程度的提升效果。
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近年來，隨著電腦從單一核心處理器發展到多核心處理器，其中會存在一些問題，而我們針對核心的使用率來深入探討，為了克服多核心內部，各個核心使用率不平均，我們參考黃淑敏[2]的演算法，來達到省電（降功率）的功能，並解決各個核心使用不平衡的狀況，使得多重線程應用程式能更有效率的被分配到每個核心。 其後利用McPAT去取得消耗功率，洩漏功率的資訊，也可以得知核心內部的元件功率消耗的情況，最後得知，消耗功率減少相比於load balance for dynamic power 平均約8.677%，而相比於origin thread平均約24.79%。
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現今的作業系統為了因應更多不同的需求，系統的設計越來越複雜，導致開機時間也越來越長，因此有了快速開機的需求。一套良好的設計，可以明顯的改善開機時所需等待的時間。本研究所設計的快速開機是建立在系統休眠(Hibernation)這個機制來實現的。 Hibernation的回復過程中，仍需要先由bootloader來載入Linux Kernel，並且會先將Linux初始化過一遍後，才會開始載入hibernation file進行系統回復。但是在回復流程中kernel初始化的目主要是為了讓kernel可以載入hibernation file以便後續的回復動作。加上使用kernel載入hibernation file的過程中主要為讀取hibernation file到記憶體中，並且跳回關機前那一刻的狀態，這兩個部份，在bootloader中亦可達成。因此本研究希望將載入hibernation file的階段移至bootloader的階段，進而可以省略kernel初始化階段所需的時間。
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在現今的智慧卡使用中，有越來越多學者想出許多新方法來達到智慧卡的目的，智慧卡充斥在我們的生活當中，舉凡學校、住宅、交通等等藉此改變了我們消費的生活型態，在學校方面，可以進出圖書館，體育館，宿舍，學校大門等等一卡多用的功能;在住宅方面，有的智慧卡結合了生物資訊，包含指紋、掌紋、虹膜來增加住宅的安全需求;在交通方面，我們平常使用的悠遊卡可以搭乘大眾交通運輸舉凡捷運、公車甚至可以利用存錢機制到各地都有的24小時便利商店消費。有鑑於此，第一篇論文針對Lee學者提出的方法來做修改，發現錯誤的地方並修改之，第二篇論文我們發現智慧卡存在於手機當中，可藉由手機的智慧卡來提供登入和認證服務，我們藉由手機裡的智慧卡應用在醫療資訊系統中，來達成病人免跨出家門即可得到醫療服務，透過手機輸入身分和密碼即可在家中得到醫療服務，這點大大提高了看診的方便性。這兩篇論文中都和其他相近的論文相比較，在不違背安全的條件下，而提出新的方法。
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近年來，智慧製造業快速興起，工具機扮演重要的角色，針對五軸工具機開發防碰撞程式，在機器實際運行時同步執行，以較快的運算速率去計算各軸移動後的結果，判斷有無碰撞發生，避免工具機實際發生碰撞造成巨大損失。 為了能夠即時給予工具機的NC控制器回應，防碰撞程式的運算時間必須超越工具機本身加工的速度。目前主要是使用包覆方法來加速運算，但由於現今的各軸精細度導致三角網格數目上升，單純包覆可能還是無法達到理想的即時效果，並且包覆過後的物體還是和原始物件有所誤差，因此想要藉由實際刪減原始的三角網格來加速運算。 因此我們提出一個方法，藉由找出各軸的外殼來刪減三角網格，除了表面外的內部三角網格一率刪除，因為在碰撞到內部之前必定會先碰撞到外部三角網格。接著透過五軸工具機本身的運動範圍限制再額外刪減不會發生碰撞的三角網格。另外為能夠精確計算表面的三角網格導致花費較多的時間，所以額外使用GPU來優化整個方法的運算速度。根據實驗結果，比起人工耗時又可能有錯誤的情況下，我們的方法是更為精準地去刪減三角網格。
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隨著智慧型手機、平板電腦的普及，人們分享生活大小事的方式已從文字轉變為圖片甚至是影片，而現在人們追求的是互動性更高的〝現場直播〞的方式。我們認為這是接下來的新格式，而非已經存在線上好幾年的那種影片。在這篇論文中，我們利用YouTube提供的API來達到即時串流直播的功能，可以將行動裝置的相機鏡頭畫面即時傳送到YouTube平台供人觀看。另外結合了Google Map提供了一種位置取向的觀看方式，使用者可以隨意地點選地圖上的標示來觀看直播事件。
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隨著電子商務蓬勃發展，阿里巴巴集團淘寶網公布至2016年3月止年度商品交易額（GMV）超越了3萬億元，中國零售平台上年度活躍買家達4.23億戶，網路購物成為最新的趨勢，對於新手賣家而言，商品類別眾多，如果分類到不適合的類別，交易成功機率將大幅下降，因此如何將自己的商品正確分類到適合的類別，讓買家能成功搜尋成為重要的問題，[4]提出之商品單一類別分類，但一樣商品可能分類為多種類別，因此本論文提出商品自動多分類，此法可解決一件商品可能適合上架於多種類別之問題，利用多分類結果提供使用者更多可能之分類做為參考，本論文假設測試資料只有唯一類別解，分別記錄三種情況，分類結果前一、二、三順位有解之狀況，紀錄效率、精確率(Precision)、召回率(Recall)、F度量(F-measure)作為評估標準進行比較，此外也與[4]進行比較，實驗結果顯示所有評估標準皆較佳於[4]提出之方法。