技術學刊 第二十九卷 第四期 民國一○三年 301 Journal of Technology, Vol. 29, No. 4, pp. 301-313 (2014)

時間電價用戶再生能源發電經濟效益評估軟體開發

李聰穎 1, * 陳俊隆 2 詹榮茂 1 林宗毅 1

1明新科技大學電機系 2國立海洋大學輪機系

摘 要

如何依據風場、日照量分佈及用戶的負載特性，為用戶選擇適當容量的風

力發電機及太陽能發電系統，使得用戶投資風力發電機及太陽能發電系統的投

資報酬率最高，是推展風力發電系統及太陽能發電系統的重要工作之一。本研

究發展一套時間電價用戶再生能源經濟效益評估系統，提供時間電價用戶計算

最佳契約容量、風力發電系統發電量、太陽能發電系統發電量、再生能源發電

減碳量、裝置風力及太陽能發電系統可獲得的經濟效益的套裝軟體，研究中以

案例分析驗證本研究所發展軟體之正確性，研究結果可作為時間電價用戶評估

設置再生能源發電系統的軟體工具，也可做為國內推動再生能源發電之參考，

對於國內推廣再生能源發電會有正面的助益。

關鍵詞：時間電價，風力發電機，太陽能發電系統，契約容量，經濟效益。

THE DEVELOPMENT OF SOFTWARE TO ASSESS THE ECONOMIC BENEFITS OF RENEWABLE ENERGY GENERATION FOR

TIME-OF-USE USERS

Tsung-Ying Lee1, * Chun-Lung Chen2 Rong-Mow Jan1 Zong-Yi Lin1 1Department of Electrical Engineering

Minghsin University of Science and Technology Hsin-Chu, Taiwan 30401, R.O.C.

2Department of Marine Engineering National Taiwan Ocean University

Keelung, Taiwan 20224, R.O.C

Key Words: time-of-use rate, wind turbine generator, solar power system, contract capacity, economic benefits.

ABSTRACT

How to select wind turbines and solar power systems with appropriate capacity for households to maximize return on investment for users who have invested in wind turbines and solar power systems is one of the important tasks in the promotion of wind power generation systems and solar power systems. In this study, a set of assessment systems for assessing the economic benefits of renewable energy for time-of-use users was developed to provide software for time-of-use users to calculate the

*通訊作者：李聰穎，e-mail: tylee@must.edu.tw Corresponding author: Tsung-Ying Lee, e-mail: tylee@must.edu.tw

302 技術學刊 第二十九卷 第四期 民國一○三年

best contract capacity, wind power generation system capacity, solar power generation system capacity, power generation and carbon reduction in renewable energy, installation of wind and solar power systems. The accuracy of the software developed in this study was verified through case analysis. The results may serve as a tool for time-of-use users to assess and set up renewable power generation systems and may serve as a reference for domestic promotion of power generation through renewable energy, thereby contributing positively to the promotion of renewable energy.

一、前 言

近幾十年各國工商業快速發展，生產製程及人類活動

產生的大量溫室氣體，導致大氣中的溫室氣體濃度急速爬

升，造成「全球暖化」的問題。此外，近年傳統能源逐漸

耗竭、民生物資受到影響導致價格上漲，造成能源與物資

高價格時代來臨，使政府積極尋求因應對策。

再生能源係指太陽能、生質能、地熱能、海洋能、風

力、非抽蓄式水力…等能源，是一種取代以煤、石油及天

然氣等燃料發電的發電系統。我國屬於島嶼型國家，東北

與西南季風盛行，尤其冬季時東北季風更是為台灣帶來豐

富的風力資源，因此沿海、離島或高山等地皆蘊藏大量的

風能，有鑑於此，近幾年來不論是政府機關亦或是民營企

業，皆致力於風力發電的研究與推廣，很多大型的風力發

電系統陸續商轉，例如台電位於澎湖白沙鄉赤崁地區的澎

湖風力發電廠、台塑位於雲林六輕的風力發電廠[1]。近幾

年來，台電公司及英華威公司更於台灣西部沿海地區大量

裝置大型風力發電機，估計可開發之總裝置容量至少可達

3000 MW以上[2, 3]。

台灣地區冬季的東北季風強烈適合風力發電，但夏季

的風力卻與冬季相去甚遠，所幸夏季的陽光強烈非常適合

發展太陽能發電，對一個時間電價用戶而言，若僅裝置風

力發電系統，則冬季時風力發電系統的發電量豐富，可以

為用戶節省流動電費並降低用戶的尖峰負載，進一步降低

用戶的基本電費 (契約容量) 及超約罰金，但若用戶根據

風力發電系統在冬季發電量而調降契約容量，夏季時將面

臨大量的超約罰金問題。

太陽能發電系統是目前再生能源發電之另一個發展

重點，但受限於太陽能電池單位容量裝置成本過高及太陽

能發電系統易受陰影遮蔽降低發電量等因素，無法準確預

估太陽能發電系統的投資效益，而無法大量推展。本研究

將太陽能發電系統視為風力發電系統的互補系統，太陽能

發電系統可以用來彌補風力發電在夏季發電量不足之問

題，用戶可以使用本研究所發展的軟體，評估裝置不同容

量太陽能發電系統及風力發電系統的效益，亦可使用本研

究所發展的軟體來評估風力及太陽能發電系統對用戶契

約容量選定的影響。透過風力發電及太陽能發電系統在不

同季節的協調運轉進而為時間電價用戶節省流動電費及

超約罰金，並透過選擇較低之契約容量而節省大量的基本

電費。

隨著風力發電系統併入電力系統運轉的容量快速增

加，有關於風力發電系統對電力系統運轉影響之相關研究

目前在國內及國外都非常受到重視，國內有關再生能源發

電經濟效益的主要研究領域包括：(1) 風場與風力發電機

設置地點規劃[4, 5]；(2) 風力發電系統對電力系統運轉的

影響[6]；(3) 風力與柴油發電機混合發電系統應用與分析

[7]；(4) 風力發電對經濟分配計算之影響[8, 9]；(5) 太陽

能電池參數分析與部分遮蔽故障[10]；(6) 太陽能發電系統

應用[11, 12]；(7) 風場及負載特性對時間電價用戶風力發

電機容量選擇的影響等[13, 14]。在國外方面，各先進國家

對於再生能源發電經濟效益的研究，已投入相當久的時間

及相當多的經費，有關於風力發電機在經濟分配問題中的

模型[15]、風力發電機對經濟分配結果的影響[16]、風力發

電機對電力系統運轉風險影響[17]、風力發電機對機組預

定之影響[18]、負載對於太陽能發電系統的影響[19]、太陽

能發電系統監控及運轉[20, 21]等領域，已有相當多的成果

發表。

關於時間電價的研究，國內的研究成果主要著重在負

載管理策略[22]、契約容量選定及對汽電共生系統的影響

[23, 24]；在國外方面，關於時間電價的研究成果，如時間

電價對電價策略的影響[25-27]，及時間電價對電力系統設

備擴建的影響[28]等。

有關於再生能源發電系統效益評估的工具，目前在國

內及國外皆不多見，美國國家再生能源實驗室 (national

renewable energy laboratory, NREL) 所發展的 Homer軟體

[29]，為近年來在再生能源發電效益評估領域，頗受好評

的軟體，此軟體目前仍持續改版，並由 Homer Energy公司

維護[30]。本研究亦將使用 Homer軟體，模擬時間電價用

戶所在位置的全年太陽光強度及風速資料，做為計算及分

析之用。雖然 Homer軟體已經是一套相當完備的軟體，但

對於國內時間電價用戶而言，在使用上仍有一些限制及不

足的地方，例如：(1) Homer的費率結構，無法完全符合台

電公司的時間電價費率結構，Homer將週六及週日視為一

個時段 (weekend)，但台電公司的週六及週日時段，又再

細分為離峰及週六半尖峰時段；(2) Homer無法考慮風力發

電機的尾流效應，對於一個風機設置密度較高的風場而

李聰穎、陳俊隆、詹榮茂和林宗毅：時間電價用戶再生能源發電經濟效益評估軟體開發 303

言，尾流效應會降低風機的實際出力；(3) Homer沒有計算

減少排碳量的功能，而排碳量計算為未來評估電力用戶節

能減碳成效的重要指標之一；(4) Homer無法考慮陰影遮蔽

對太陽能模組輸出的影響；(5) Homer無法考慮太陽光與太

陽能模組法線向量夾角變化時，對太陽能模組輸出的影

響，但是此因素實際上會對太陽能模組輸出功率造成很大

的影響。

本研究發展一套時間電價用戶再生能源經濟效益評

估系統，此電腦軟體具有下列主要功能：(1) 計算時間電

價用戶最佳契約容量；(2) 計算風力發電系統發電量；(3)

計算太陽能發電系統發電量；(4) 評估裝置風力及太陽能

發電系統可獲得的經濟效益；(5) 時間電價用戶設置再生

能源發電系統可以減少的排碳量分析。研究中以時間電價

用戶的負載資料、模擬之太陽能發電系統及模擬之風力發

電系統為例，驗證本研究所發展軟體的實用性及正確性，

研究結果可作為時間電價用戶評估設置再生能源發電系統

的軟體工具，也可做為國內推動再生能源發電之參考，對

於國內推廣再生能源發電會有正面的助益。

二、研究方法

本研究發展一套在時間電價結構下的再生能源發電

效益評估軟體系統，此軟體可以適用於台電系統時間電價

用戶費率，並可以將尾流效應對風力發電機輸出電力的影

響、陰影遮蔽對太陽能發電系統輸出電力的影響等因素列

入考慮。提供電力用戶分析設置再生能源發電系統可以節

省的電費支出、契約容量變化及設置再生能源發電系統可

以減少的排碳量等資訊。圖 1為時間電價用戶再生能源發

電效益評估軟體的架構圖，本系統分為資料庫及評估系統

兩大部分；資料庫的部分包括資料輸入及管理子系統、系

統說明子系統、分析結果繪圖子系統；評估系統包括時間

電價用戶契約容量選定子系統、設置再生能源發電系統減

少排碳量分析子系統、太陽能發電系統發電量計算子系

統、風力發電系統發電量計算子系統及再生能源發電效益

評估子系統。

1. 時間電價用戶契約容量選定

對一個時間電價用戶而言，其總電費支出可分為契約

容量電費、流動電費、功因調整及因超約用電而須支出的

超約罰金。在這些電費的支出中，流動電費的支出取決於

用戶在不同時段中消耗的電能的多寡，契約容量電費的支

出則由用戶與電力公司所簽訂的各時段的契約容量有關，

超約罰金則與用戶在各時段的最大用電量及各時段所簽定

的契約容量有關，而功因調整則與用戶的功率因數有直接

的關係。對於一個沒有裝設儲能裝置或執行負載管理策略

的用戶而言，其各時段的總用電量及最大負載值並無法加

以控制 (亦即功因調整及流動電費的部份無法加以調

整)，因此適當的選擇各時段的契約容量乃成為降低用戶電

圖 1 時間電價用戶再生能源發電效益評估軟體架構圖

費支出成本的一個重要步驟及方法。時間電價用戶對於最

佳契約容量如何訂定的方法不一定十分了解，用戶往往選

擇不適當的契約容量而平白支付不必要的契約容量電費

(契約容量訂定太大了) 或因訂定的契約容量太小而支付

了大量的超約罰金；電力公司則因為用戶設定不適當的契

約容量，無法精確估算電力系統的設置容量，陡然增加設

備投資的浪費或升高電力系統運轉的風險。計算用戶最佳

契約容量的第一步是列出契約容量選定的目標函數，以三

段式時間電價為例，契約容量選定的目標函數如下式所示：

12

1[ ( , , , )

( , , , )]

ii

i i i i i

Minimize TDC BR XP XM XO XOS

PR PP PM PO POS

==

+

∑ (1)

( , , , )

[( ) 0.5( )], 1, 2, ,12

i i i iBR XP XM XO XOS BP XP BM XM BO

XO XOS XM XP i

= × + × +

× + − + = �

(2)

式 (2) 中 [(XO + XOS) − 0.5(XM + XP)] 計得之值為負時，則按零計算。其中，TDC為用戶一年所需支付的契約

容量電費 (含超約罰金)；BPi (XP, XM, XO, XOS)為當用戶

的契約容量為 XP、XM、XO 及 XOS 時，第 i 個月的契約

容量電費支出；XP 為經常 (尖峰) 契約容量；XM 為半尖

峰契約容量；XO 為離峰契約容量；XOS 為週六半尖峰契

約容量；PRi (PPi, PMi, POi, POSi) 為當第 i個月各時段的

最大負載值分別為 PPi、PMi、POi及 POSi時，用戶必須支

付的超約罰金；PPi、PMi、POi及 POSi為第 i 個月中，用

戶在尖峰時段、半尖峰時段、離峰時段及週六半尖峰時段

的最大負載值；BPi、BMi、BOi為第 i個月的尖峰時段、半

尖峰時段及離峰時段 (或週六半尖峰時段) 契約容量電價

(每個月 NT$/kW)。

2. 設置再生能源發電系統減少排碳量分析

碳交易是京都議定書為促進全球溫室氣體排減，以國

際公法作為依據的溫室氣體排減量交易。二氧化碳在六種

被要求排減的溫室氣體中佔最大宗，碳交易是以每噸二氧

化碳當量為計算單位，所以通稱為「碳交易」。其交易市場

304 技術學刊 第二十九卷 第四期 民國一○三年

圖 2 日照間距剖面圖[33]

稱為碳市 (carbon market)。為達到全球溫室氣體減量的最

終目的，在「聯合國氣候變化框架公約」的法律架構約定

了三種排減機制，分別為清潔發展機制 (clean development

mechanism, CDM)、聯合履行 (joint implementation, JI)及排

放交易 (emissions trade, ET)。有鑑於台灣臭氧、懸浮微粒

污染嚴重，環保署於 2009年公告「固定污染源空氣污染物

削減量差額認可保留、抵換及交易辦法」，工廠煙囪排放出

粒狀污染物、硫氧化物、氮氧化物、揮發性有機物等四大

污染物，未來將仿照溫減法草案碳交易機制，也開放進行

交易。有鑑於此，若能在用戶評估設置再生能源發電系統

時，可以提供用戶設置再生能源發電系統減少排碳量分

析，則對於提升用戶設置再生能源發電系統的意願有正面

的助益。本研究發展的設置再生能源發電系統減少排碳量

分析子系統的分析過程如下：

STEP 1： 由資料庫子系統讀入用戶負載資料，包括各月各

時段最大需量值、各月各時段總用電量及用電費

率等資料。

STEP 2： 由資料庫子系統讀入在不同時段 (尖峰、半尖

峰、離峰及週六半尖峰) 太陽能發電系統發電量

及風力發電系統發電量。

STEP 3： 以水火力發電協調電腦軟體系統[31, 32]、電力公

司發電機組參數及電力公司的負載資料，根據電

力公司各時段的發電能源配比及使用各種常見

燃料發電的碳排放量，分析電力公司各時段每生

產一度電的碳排放量。

STEP 4： 根據 STEP 2及 STEP 3的結果，計算太陽能發電

系統發電量及風力發電系統發電量的等效減碳

量。

STEP 5： 輸出減碳量計算結果至資料庫中，作為用戶設置

太陽能發電系統及風力發電系統的參考。

3. 太陽能發電系統發電量計算

太陽光強度、建築物陰影、太陽光與太陽能模組的夾

角，是影響太陽能模組輸出功率的重要因素，若要精確的

計算太陽能發電系統發電量，必需儘可能將這些因素加

以考量。當太陽能模組受到建築物或樹木陰影遮蔽時，太

圖 3 日照間距圖[33]

陽能模組的輸出功率必然會降低。圖 2為建築物的日照間

距，h 為太陽照射的仰角；H 為建築物高度；m 為日照間

距臨界點；SD為日照間距。

在圖 2中，日照間距臨界點 (m) 左方為陽光可照射區，

日照間距 (SD) 地區為陽光遮蔽區。在建築學中，計算建築

物的日照間距要考慮到建築的朝向、建築物的高度與長度以

及當地的地理經緯度等各種因素。若在地平面上，有一前一

後兩棟建築物如圖 3所示，圖 3(a) 為建築物俯瞰圖；圖 3(b)

為建築物側面 3D透視圖，其中 A為太陽方位與正南方的

夾角；θ為後棟建築物法線與正南方的夾角；γ為後棟建築物法線與太陽方位的夾角。根據三角幾何，日照間距如式

(3) 所示[33]。

cot( ) cos( )SD H H γ= ⋅ ⋅ (3)

其中，SD為日照間距；H為前棟建築物高度；h為太陽仰

角；γ為後棟建築物法線與太陽方位的夾角。在圖 3 所示之太陽方位與太陽仰角會隨時間改變而變化，方程式 (4)

李聰穎、陳俊隆、詹榮茂和林宗毅：時間電價用戶再生能源發電經濟效益評估軟體開發 305

及 (5) 分別為天文學中用來計算太陽方位與太陽仰角的

公式[34]。

1 sin( )tansin cos( ) cos tan

LMSTAn

LMST

αϕ α ϕ δ

− −= − − (4)

1sin [sin sin cos cos cos( )]h LMSTϕ δ ϕ δ α−= + − (5)

其中，An是太陽的方位角，定義為從北方沿著地平線順時

針量度的角度；LMST 為觀測者所在地方平均恆星時，與

觀測者所在位置的地理經度有關；α是赤經；ϕ是觀測者所在位置的地理緯度；δ是赤緯；h是太陽仰角或高度角，是從觀測者所在位置和太陽中心的連線與地平面的夾角。

當太陽光與太陽能模組法線的夾角變化時，太陽能模

組的輸出功率亦會受到影響，不同太陽光與太陽能模組法

線夾角的輸出變化如式 (6) 所示[34, 35]：

cos( )vp PP Pm θ= × (6)

其中，Pvp為太陽能模組輸出功率；Pm為未考慮θP時的太陽能模組輸出功率；θP為太陽光和太陽能模組法線夾角。假設太陽能模組法線向量是 PV

����

，定義太陽位置向量為

Sun�����

，兩個向量長度皆為 1，亦即 PV����

= 1且 Sun�����

= 1。

太陽與太陽能模組法線向量的夾角θP，如式 (7) 所示[34, 35]：

1cos ( )p Sun PVθ−= ⋅

����� ����

(7)

4. 風力發電系統發電量計算

風力發電機的發電原理是利用空氣流動時產生風

壓，以推動風力發電機的葉片旋轉，進而帶動發電機轉動

發電[36]。理論上，單一風力發電機實功率發電量和風速

的三次方成正比，完整的輸出功率如公式 (8) 所示：

31

2 p m gP Ax V Cρ η η= ⋅ ⋅ ⋅ ⋅ ⋅ ⋅ (8)

其中，P 為風力發電機的輸出功率 (kw)；ρ為空氣密度 (kg/m3)；Ax為旋葉轉動之受力截面積 (m2)；V為到達風機

時之風速 (m/s)；Cp 為風力發電機截取風能轉換係數；ηm為葉片與發電機的傳動軸效率；ηg為發電機的效率。因此若不考慮風機的尾流效應，則當風場中有 N 台風力發電

機，風場總輸出功率如下式 (9)：

1

N

t iiP P

==∑ (9)

其中 Pt為風力發電機總輸出功率；Pi為第 i台風力發電機

圖 4 風況玫瑰圖

圖 5 尾流效應示意圖

輸出功率。要評估風場風力發電機發電情況，必需要有一

年以上的平均風向及風速資料，圖 4為風向分佈資料圖，

本研究是將風向分成 8區，且在模擬結果時，採不同情況

下的風向，使風場風力發電機擺設位置有所變化。在風速

資料方面的取得，是以每月平均風速資料做為基準，並利

用 Homer軟體[29, 30]模擬出每日平均風速。評估整個風場

風速時，除了要考慮風速資料外，還需顧慮風向所引起的

尾流效應。即使風場的迎風面風速是一樣的，但因風場前

後的風機相互阻擋，所以每台風機的風速皆不相同。圖 5

為尾流效應示意圖，是根據 Katic等人[37]的推導模型所顯

示，其中尾流效應會隨著兩部風機間的距離越長，而影響

的強度漸漸變弱，但影響區域卻慢慢變大。

根據動量守恆原理來推導，當迎風面下游的風機被上

游風機阻擋時，下游的風力發電機風速會降低，如式 (10)

所示[38, 39]：

( )2

0 1 1 1 2x tD

V V CD kX

= − − − + (10)

306 技術學刊 第二十九卷 第四期 民國一○三年

其中 Vx為下游風機的風速；V0為上游風機的風速；Ct為風

機的推力係數 (thrust coefficient)；D 為上游風機葉片直

徑；X 為前後兩台風機軸心間的距離；k 為尾流衰減係數

(wake decay constant)。但當下游一台風力發電機被多台風

力發電機阻擋時，會形成多筆尾流效應的交互作用，此問

題可表示成當一台風力發電機被 N台風力發電機阻擋時，

最後一台風力發電機的風速如下式 (11)：

2

0 10

1 1N i

x i

VV V

V=

= − −

∑ (11)

而最後一台風力發電機的風速與第一台風力發電機風速比

值如下式 (12) [38, 39]：

2

10 0

1 1Nx ii

V V

V V=

− = −

∑ (12)

5. 效益評估

效益評估功能，提供用戶分析設置太陽能發電系統及

(或) 風力發電系統的效益。用戶可由已輸入的資料庫中，

選擇所要評估的太陽能發電系統及 (或) 風力發電系統，

電腦程式將依據用戶的選擇，分析用戶設置太陽能發電系

統及 (或) 風力發電系統可以獲得的效益及所需投資的費

用，分析結果做為用戶設置再生能源發電系統的參考。效

益評估的步驟如下：

STEP 1： 根據用戶的負載資料，計算用戶最佳契約容量。

STEP 2： 計算風機成本、風機發電量及風機可為用戶節省

的電費支出及收益。

STEP 3： 計算太陽能發電系統成本、太陽能發電系統發電

量及太陽能發電系統可為用戶節省的電費支出

及收益。

STEP 4： 考慮太陽能發電系統及風力發電系統，評估設置

太陽能發電系統及風力發電系統之投資效益。本

研究以 BCR 為評估指標，BCR 的定義如下式

(13)：

BCR = (WGSV + PVSV)/(WGCT + PVCT) (13)

其中，WGSV表示風力發電系統每年可節省的電

費及收益；WGCT表示風力發電系統年度建廠及

運轉成本；PVSV 表示太陽能發電系統每年可節

省的電費及收益；PVCT 表示太陽能發電系統年

度建廠及運轉成本。風力發電及太陽能發電所節

省的電費計算，係根據台電公司高壓用戶三段式

時間電價費率設定。風力發電及太陽能發電的收

益則包括碳權交易收入及售電給電力公司的收

入。

圖 6 時間電價用戶再生能源發電經濟效益評估軟體主畫面

6. 時間電價用戶再生能源發電經濟效益評估軟體使用

限制

本軟體係針對台電系統時間電價用戶設計，因此目前

所設定的時間電價費率結構係為台電公司三段式時間電價

費率，未來將更進一步擴展，期能涵蓋更多的費率結構，

提升使用者的方便性。除此之外，此軟體有關風機擺放位

置、太陽能模組遮蔽計算上的限制以及其它軟體使用上的

限制說明如下：

(一) 最大風機數限定為 200台、風場的格子數最大為 35 × 35，系統內建全台灣各主要測候站在不同高度之 125

個風速資料檔，包括全台灣各主要測候站在 10 m、20

m、30 m、40 m、50 m及風速計高度的風速資料，其

中，10 m、20 m、30 m、40 m及 50 m的風速資料係

根據風速計高度的風速資料，使用對數律 (log law)

轉換公式修正而得。部分測候站未提供風速計高度資

料，則僅內建測候站提供之風速資料。軟體系統亦內

建指數律 (power law) 及對數律轉換公式，提供使用

者產生未在內建高度內之其它高度風速。使用者也可

以自行建立風速檔，並使用資料庫功能匯入系統，但

每個風速檔皆必需包括全年各小時風速資料。

(二) 有關太陽能模組遮蔽計算部分，目前只考慮建築物位

於太陽能模組南方的狀況。系統內建全台灣各主要測

候站 25 個光強度資料檔，使用者也可以自行建立光

強度檔，並使用資料庫功能匯入系統，但每個光強度

檔皆必需包括全年各小時光強度資料。

(三) 太陽光電發電設備及風力發電設備電能躉購費率依

不同分類而有不同的電能躉購費率，此軟體可由使用

者自行依需求輸入躉購費率值。

(四) 本軟體僅能使用於微軟公司之視窗作業系統。

三、結果與討論

本研究以一個時間電價用戶的負載資料、一座模擬之

太陽能發電系統及模擬之風力發電系統為例，驗證本研究

所提出方法之正確性，並加以說明及討論。圖 6為本研究

李聰穎、陳俊隆、詹榮茂和林宗毅：時間電價用戶再生能源發電經濟效益評估軟體開發 307

表一 不同契約容量的全年電費支出

經常契約 (kW) 半尖峰契約 (kW) 離峰契約 (kW) 週六半尖峰契約 (kW) 電費支出 (NT$)

30008 770 1006 0 562595172

32408 1770 1006 0 560064652

32408 770 0 0 559061892

32408 770 1006 0 558877052*

32408 770 1006 15584 558877442

圖 7 契約容量計算子系統畫面

所發展的時間電價用戶再生能源發電經濟效益評估軟體的

主畫面。

1. 時間電價用戶契約容量選定案例分析

本節以一個模擬時間電價用戶的負載資料，測試本研

究所發展軟體的時間電價用戶契約容量選定子系統。此用

戶的全年尖峰時段、半尖峰時段、離峰及週六半尖峰的最

大用電量分為 32769、34144、34858及 33636 kW，計算結

果顯示用戶全年各時段的最佳契約容量分別為 32408、

770、1006 及 0 kW，用戶全年總電費支出為 558,877,052

元。為了驗証結果的正確性，研究中計算在不同契約容量

條件下用戶的電費支出，並與契約容量選定子系統的計算

結果比較。表一列出部分契約容量條件下，用戶的全年電

費支出。由此表可看出，時間電價用戶契約容量選定子系

統的計算結果，為用戶的最佳契約容量。

契約容量計算子系統亦可計算時間電價用戶設置再

生能源發電系統之後的最佳契約容量，使用本研究發展的

電腦程式分析上述時間電價用戶設置 3000 kW太陽能發電

系統及 3台 1000 kW風力發電機，計算結果顯示新的契約

圖 8 風力發電系統發電量計算子系統畫面

容量為 31544、539、1869及 0 kW，用戶全年總電費支出

為 537,423,050元。設置再生能源發電系統每年可以為用戶

節省 21,454,002 元，並降低經常 (尖峰) 契約容量 864

kW。圖 7為上述時間電價用戶設置 3000 kW太陽能發電

系統及 3台 1000 kW風力發電機的畫面。

2. 風力發電系統發電量計算

本測試以新竹地區長及寬各 1 km 的風場為例，在風

場中設置不同數量的風力發電機，探討尾流效應對風力發

電機出力的影響。風速資料係根據中央氣象局公佈的全台

灣各地區各月平均風速資料[40]，將此資料輸入 Homer 軟

體，模擬全年各小時的風速資料。圖 8為風力發電系統發

電量計算子系統畫面，為了方便比較測試結果，本測試將

風向分別設定為固定北風、東北及西南風各一半機率及隨

機風向等三種情境，風力發電機容量為 1000 kW，距地面

高度設定為 40 m。表二為在此風場中設置 1-9台風力發電

機，風場全年總發電量及每一台風力發電機全年平均發電

量的比較。由此表可看出，當風場的風力發電機數量增加，

則風場全年發電量增加，但是每一台風力發電機的平均發

電量下降，此乃後排風機受前排風機阻擋而導致尾流效應

所致，當風力發電機數量增加時，尾流效應加劇，此可由

表二中的風力發電機平均發電量隨風力發電機數量增加而

遞減的現象得知。此表中有一較特別的現象，當風向固定

為北風時，如果風機數小於等於 3台，則風機的平均發電

308 技術學刊 第二十九卷 第四期 民國一○三年

表二 風力發電系統發電量 (發電量單位：kWh)

風向固定為北風 風向為東北風及西南風 隨機風向

風機數量 全年發電量 每一風機 發電量

風機數量 全年發電量 每一風機 發電量

風機數量 全年發電量 每一風機 發電量

1 1704794 1704794 1 1614587 1614587 1 1614588 1614588

2 3409587 1704794 2 2912440 1456220 2 3018320 1509160

3 5114381 1704794 3 4207607 1402536 3 4354385 1451462

4 6249202 1562300 4 5481260 1370315 4 5634388 1408597

5 7384023 1476805 5 6752227 1350445 5 6899944 1379989

6 8518844 1419807 6 7977254 1329542 6 8119824 1353304

7 9653665 1379095 7 9136274 1305182 7 9310625 1330089

8 10788460 1348558 8 10295295 1286912 8 10445942 1305743

9 11923307 1324812 9 11430116 1270013 9 11595205 1288356

表三 太陽能發電系統設置方位及仰角與全年發電量的關係 (發電量單位：kWh)

方位 仰角 (度) 全年發電量 方位 仰角 (度) 全年發電量

正北 0 12078.1 正南 0 12078.1 正北 23.5 9372.3 正南 23.5 12790.1 正北 45 5712.2 正南 45 11598.0 正東 0 12078.1 正西 0 12078.1 正東 23.5 10579.4 正西 23.5 11747.8 正東 45 8232.7 正西 45 10016.4

*建築物高度設定為 0

圖 9 太陽能發電系統發電量計算子系統畫面

量不變。原因是在本研究中，將此風場分成 3*3的格子，

每一列最多可以設置 3台風力發電機。當風力發電機數量

小於等於 3台時，風力發電機不會受到尾流效應的影響。

但是，當風力發電機數量大於 3台，則第二列風機會被第

一列風機阻檔，尾流效應導致第二列風力發電機的發電量

小於第一列風力發電機。

80009000

1000011000120001300014000

0 2 4 6 8 10

圖 10 建築物高度與太陽能發電系統全年發電量的關係圖

3. 太陽能發電系統發電量計算

本測試以一個設置在新竹地區，容量為 12 kW的太陽

能發電系統為例，測試陰影遮蔽及太陽能發電系統設置仰

角對太陽能發電系統輸出電能的影響。光強度資料係將太

陽能發電系統地點的經度及緯度輸入 Homer 軟體，由

Homer軟體模擬該地區全年各小時的光強度資料。圖 9為

太陽能發電系統發電量計算子系統畫面，表三為太陽能發

電系統設置方位及仰角與全年發電量的關係。由此表可以

發現，當太陽能發電系統設置方位朝向正南及仰角為 23.5

度時，全年的發電量最大，此結果與工程師的經驗相符合。

圖 10為設置方位朝向正南及仰角為 23.5度時，在太陽

能發電系統的正南邊設置一個與太陽能發電系統距離 5 m

的建築物，不同建築物高度條件下的太陽能發電系統全年

李聰穎、陳俊隆、詹榮茂和林宗毅：時間電價用戶再生能源發電經濟效益評估軟體開發 309

表四 太陽能發電系統經濟效益評估 (折現率 5%)

情境 (a)：太陽能發電僅用來做為時間電價用戶廠內用電且不考慮碳權交易

地區 容量 BCR BCR (25%成本) 地區 容量 BCR BCR (25%成本)

新竹 1000 kW 0.1487 0.5947 梧棲 1000 kW 0.1517 0.6068 新竹 3000 kW 0.1428 0.5711 梧棲 3000 kW 0.1455 0.5822

情境 (b)：太陽能發電全數售予電力公司且不考慮碳權交易

地區 容量 BCR BCR (25%成本) 地區 容量 BCR BCR (25%成本)

新竹 1000 kW 0.2878 1.1510 梧棲 1000 kW 0.2968 1.1870 新竹 3000 kW 0.2878 1.1510 梧棲 3000 kW 0.2968 1.1870

情境 (c)：太陽能發電僅用來做為時間電價用戶廠內用電且考慮碳權交易

地區 容量 BCR BCR (25%成本) 地區 容量 BCR BCR (25%成本)

新竹 1000 kW 0.1502 0.6009 梧棲 1000 kW 0.1533 0.6131 新竹 3000 kW 0.1443 0.5773 梧棲 3000 kW 0.1471 0.5885

情境 (d)：太陽能發電全數售予電力公司且考慮碳權交易

地區 容量 BCR BCR (25%成本) 地區 容量 BCR BCR (25%成本)

新竹 1000 kW 0.2893 1.1572 梧棲 1000 kW 0.2984 1.1934 新竹 3000 kW 0.2893 1.1572 梧棲 3000 kW 0.2984 1.1934

發電量。由於改變建築物高度會影響太陽能發電系統受陰

影遮蔽的狀況，因此圖 10的結果可以用來分析陰影遮蔽對

太陽能發電系統發電量的影響。圖 10的結果顯示，當建築

物的高度增加時，太陽能發電系統的發電量會逐漸下降，

且當建築物高度大於太陽能發電系統與建築物的距離時，

太陽能發電系統的發電量會突然快速下降。因此為了避免

建築物的陰影影響太陽能發電系統全年發電量，當太陽能

發電系統周圍有建築物時，太陽能發電系統與建築物的距

離應大於建築物的高度。

4. 再生能源發電效益評估

本測試以第 1節的時間電價用戶為例，探討在不同地

區設置太陽能發電系統及風力發電系統的經濟效益，在此

測試中，假設太陽能發電系統的單位容量建置成本為 20萬

元／kW，風力發電系統的單位容量建置成本為 5 萬元／

kW，兩者的使用壽命皆為 20 年，每年的運轉及維護成本

為建廠成本的 3%，折現率為 5%。風力發電及太陽能發電

所節省的電費計算，係根據台電公司高壓用戶三段式時間

電價費率設定。風力發電及太陽能發電售電給電力公司的

價格參考能源局公佈的數值，分別設定為 2.5924 NT$/kwh

及 5.9776 NT$/kwh [41]。風力發電及太陽能發電可減少的

碳排放量，可以進行碳權交易，交易價格為 60.0 NT$／噸

[42]。太陽能發電不考慮建築物陰影遮蔽問題。再生能源

發電系統的 BCR值計算，分成四種不同的情境加以探討，

分別為：(a) 再生能源發電僅用來做為時間電價用戶廠內

用電且不考慮碳權交易；(b) 再生能源發電全數售予電力

公司且不考慮碳權交易；(c) 再生能源發電僅用來做為時

間電價用戶廠內用電且考慮碳權交易；(d) 再生能源發電

全數售予電力公司且考慮碳權交易。

圖 11 再生能源發電效益評估子系統設定畫面

圖 11為再生能源發電效益評估子系統的設定畫面。

表四為分別在新竹及梧棲地區設置 1000 kW及 3000 kW太

陽能發電系統的經濟效益評估結果，表五為分別在新竹及

梧棲地區設置 1000 kW及 3000 kW風力發電系統的經濟效

益評估結果。比較表四及表五的結果顯示：(1) 太陽能發

電系統的 BCR明顯較風力發電系統低，主要的原因是單位

容量建置成本 (萬元/kW) 較高所致；(2) 梧棲的風力發電

系統的 BCR約為新竹的 2倍，此點顯示所在地域對風力發

電系統的影響遠較太陽能發電系統大；(3) 太陽能發電系

統在情境 (b) 及 (d) 中，BCR值與容量無關，原因是由於

本案例不考慮建築物陰影遮蔽問題，在此二種情境太陽能

發電的收益正比於容量，而裝置成本亦正比於容量；(4) 太

310 技術學刊 第二十九卷 第四期 民國一○三年

表五 風力發電系統經濟效益評估 (折現率 5%)

情境 (a)：風力發電僅用來做為時間電價用戶廠內用電且不考慮碳權交易

地區 容量 BCR 地區 容量 BCR

新竹 1000 kW 0.7506 梧棲 1000 kW 1.8136 新竹 3000 kW 0.6548 梧棲 3000 kW 1.6394

情境 (b)：風力發電全數售予電力公司且不考慮碳權交易

地區 容量 BCR 地區 容量 BCR

新竹 1000 kW 0.8018 梧棲 1000 kW 2.0085 新竹 3000 kW 0.7363 梧棲 3000 kW 1.8749

情境 (c)：風力發電僅用來做為時間電價用戶廠內用電且考慮碳權交易

地區 容量 BCR 地區 容量 BCR

新竹 1000 kW 0.7619 梧棲 1000 kW 1.8380 新竹 3000 kW 0.6638 梧棲 3000 kW 1.6622

情境 (d)：風力發電全數售予電力公司且考慮碳權交易

地區 容量 BCR 地區 容量 BCR

新竹 1000 kW 0.8131 梧棲 1000 kW 2.0329 新竹 3000 kW 0.7453 梧棲 3000 kW 1.8977

圖 12 新竹地區太陽能發電系統設置成本與 BCR 的關係

陽能發電系統在情境 (a) 及 (c) 中，容量變大則 BCR 變

小，原因是在此二個情境中，太陽能發電僅用來做為時間

電價用戶廠內用電，其收益包括減少用戶基本電費及流動

電費支出，因此收益部分並非完全正比於容量；(5) 風力

發電的 BCR值皆隨著裝置容量變大而變小，原因是在一個

固定面積的場地內裝置容量變大則尾流效應變大，導致每

單位裝置容量的發電量降低所致；(6) 影響 BCR值最大的

因素為是否將再生能源發電全數售予電力公司；(7) 考慮

碳權交易，會增加 BCR 值；(8) 各情境的 BCR 值的關係

為情境 (d) > 情境 (b) > 情境 (c) > 情境 (a)。

由於太陽能發電系統的 BCR遠低於 1.0，因此更進一

步以新竹地區為例，分析設置成本與 BCR 的關係，圖 12

為新竹地區太陽能發電系統設置成本與 BCR的關係。圖中

顯示，若要讓新竹地區的太陽能發電系統 BCR 可以達

1.0，則在情境 (a) 及 (c) 中，太陽能發電設置成本約需降

至 10%~20%附近；而在情境 (b) 及 (d) 中，太陽能發電

設置成本約需降至 20%~30%附近。

圖 13 再生能源發電減碳量分析子系統設定畫面

5. 再生能源發電減碳量分析

本研究以二種方式分析再生能源發電減碳量，第一種

方式是根據能源局公佈的平均每度電排碳量，計算再生能

源發電減碳量[43]；第二種方式使用水火力發電協調電腦

軟體系統[31, 32]及 CARMA (Carbon Monitoring for Action)

公佈的電廠碳排放量，計算電力公司各時段每生產一度電

的碳排放量[44]。圖 13為再生能源發電減碳量分析子系統

設定畫面，表六為在台灣本島及澎湖地區設置 600 kW太

陽能發電系統的減碳量分析，表七為在台灣本島及澎湖地

區設置 1000 kW風力發電系統的減碳量分析。由表六及表

李聰穎、陳俊隆、詹榮茂和林宗毅：時間電價用戶再生能源發電經濟效益評估軟體開發 311

表六 太陽能發電系統減碳量分析 表七 風力發電系統減碳量分析

地區 a (噸/kW．年) b (噸/kW．年) 地區 a (噸/kW．年) b (噸/kW．年)

新竹 0.6509 0.5679 新竹 1.0433 0.8964

台北 0.5840 0.5102 台北 0.7544 0.6491

花蓮 0.5402 0.4720 花蓮 0.5182 0.4457

澎湖 0.6429 0.5605 澎湖 2.3845 2.0448

台南 0.7134 0.6218 台南 1.0801 0.9309

嘉義 0.6450 0.5620 嘉義 0.6259 0.5406

高雄 0.6605 0.5760 高雄 0.7026 0.6072

梧棲 0.6710 0.5850 梧棲 2.6136 2.2426

台東 0.6048 0.5279 台東 0.3136 0.2696

恆春 0.6523 0.5691 恆春 1.6449 1.4114

a：根據能源局公佈的平均每度電排碳量，計算太陽能發電每 kW設置容量的年減碳量。 b：根據 CARMA公佈的電廠排碳量，計算太陽能發電每 kW設置容量的年減碳量。

七的結果可以發現：(1) 使用第一種方式所得到的減碳量

較大；(2) 風力發電的平均減碳量較太陽能發電多；(3) 台

南地區設置太陽能發電所得到的減碳量最大；(4) 梧棲地

區設置風力發電所得到的減碳量最大。

四、結 論

再生能源為未來的主要能源來源，台灣的風力資源及

太陽能豐富，非常適合發展風力發電機及太陽能發電系統

發電，也是國家的重要能源政策之一。而如何高效率的使

用風力發電機所產生的電能並與太陽能發電系統所產生的

電能有效協調，則為推動風力發電機發電及太陽能發電系

統的重要因素，唯有能將風力發電機及太陽能發電系統所

產生的電能做最有效率的運用，使用戶獲得最大的經濟利

益，才能吸引用戶裝置風力發電機及太陽能發電系統。本

研究所發展的軟體，提供用戶分析不同風場特性及日照量

分佈下，用戶裝置風力發電機及太陽能發電系統的效益，

並可根據時間電價用戶的負載特性，為用戶選擇最佳契約

容量，使用戶獲得最大的利益。此軟體也可用以評估用戶

設置再生能源發電系統減少排碳量，對於推動再生能源發

電有很大的助益。

本研究將所發展的電腦軟體應用於時間電價用戶設

置再生能源發電系統的分析，結果如下：

1. 時間電價用戶契約容量選定子系統的計算結果，為用

戶的最佳契約容量。

2. 設置再生能源發電系統每年可以為用戶節省電費，並

降低經常契約容量。

3. 當風力發電機數量增加時，尾流效應加劇，風力發電

機平均發電量隨風力發電機數量增加而遞減。

4. 為了避免建築物的陰影遮蔭影響太陽能發電系統全年

發電量，當太陽能發電系統周圍有建築物時，太陽能

發電系統與建築物的距離應大於建築物的高度。

5. 太陽能發電系統的 BCR明顯較風力發電系統低，主要

的原因是單位容量設置成本 (萬元/kW) 較高所致。

6. 當考慮建築物陰影遮蔽問題，例如在都會區的用戶或

是周圍有大型建築物的用戶，週遭還境 (如建築物) 對

太陽能發電系統發電量的影響不容忽視。

7. 影響 BCR值最大的因素為是否將再生能源發電全數售

予電力公司。

8. 所在地域對風力發電系統的影響遠較太陽能發電系統

大。

9. 風力發電的平均減碳量較太陽能發電多。

10. 台南地區設置太陽能發電所得到的減碳量最大。

11. 梧棲地區設置風力發電所得到的減碳量最大。

誌 謝

本研究承國科會專題研究計畫 (NSC 99-2221-E-159-

025) 經費補助謹此致謝。

符號索引

A 太陽方位與正南方的夾角 (度)

Ax 旋葉轉動之受力截面積 (m2)

BMi 第 i 個月的半尖峰時段契約容量電價 (每個月

NT$/kW)

BOi 第 i個月的離峰時段 (或週六半尖峰時段) 契約

容量電價 (每個月 NT$/kW)

BPi 第 i 個月的尖峰時段契約容量電價 (每個月

NT$/kW)

BRi(⋅) 第 i個月的契約容量電費支出 (NT$) Cp 風力發電機截取風能轉換係數

Ct 風機的推力係數 (thrust coefficient)

D 上游風機葉片直徑 (m)

h 太陽仰角 (度)

H 前棟建築物高度 (m)

312 技術學刊 第二十九卷 第四期 民國一○三年

k 尾流衰減係數 (wake decay constant)

P 風力發電機的發電量 (kW)

Pi 第 i台風力發電機發電量 (kW)

Pm 未考慮θp時的太陽能模組輸出功率 (kW) PMi 用戶在第 i個月半尖峰時段的最大負載值 (kW)

POi 用戶在第 i個月離峰時段的最大負載值 (kW)

POSi 用戶在第 i 個月週六半尖峰時段的最大負載值

(kW)

PPi 用戶在第 i個月尖峰時段的最大負載值 (kW)

PRi(⋅) 第 i個月用戶必須支付的超約罰金 (NT$) Pt 風力發電機總輸出功率 (kW)

PVCT 太陽能發電系統年度建廠及運轉成本 (NT$)

Pvp 太能模組輸出功率 (kW)

PVSV 太陽能發電系統每年可節省的電費及收益

(NT$)

SD 日照間距 (m)

TDC 用戶一年所需支付的契約容量電費 (NT$)

V 到達風機時之風速 (m/s)

V0 上游風機的風速 (m/s)

Vx 下游風機的風速 (m/s)

WGCT 風力發電系統年度建廠及運轉成本 (NT$)

WGSV 風力發電系統每年可節省的電費及收益 (NT$)

X 前後兩台風機軸心間的距離 (m)

XM 半尖峰契約容量 (kW)

XO 離峰契約容量 (kW)

XOS 週六半尖峰契約容量 (kW)

XP 經常 (尖峰) 契約容量 (kW)

γ 後棟建築物法線與太陽方位的夾角 (度) ηg 發電機的效率 ηm 葉片與發電機的傳動軸效率 θ 後棟建築物法線與正南方的夾角 (度) θp 太陽光和太陽能模組法線夾角 (度) ρ 空氣密度 (kg/m3)

參考文獻

1. 洪保元，「澎湖中屯與雲林麥寮風力發電場運轉實績比

較」，台電工程月刊，第 652期，第 73-77頁 (2002)。

2. 台灣電力公司，http://www.taipower.com.tw。

3. 英華威有限公司，http://www.infra-vest.com。

4. 黃厚生、江青瓚和陳俊達，「考慮尾流效應之大型風場

發電量評估」，中華民國第二十六屆電力工程研討會論

文集，桃園，第 982-986頁 (2005)。

5. 李清吟、陳昭榮、吳元康、蔡少宏和徐琨瑋，「基因演

算法應用於風場風力機最佳排列」，中華民國第三十二

屆電力工程研討會論文集，新北市，第 739-743 頁

(2011)。

6. 莊政宏、林求忠、莊裕發、劉運鴻和張忠良，「台電系

統可承受間歇性再生能源容量之評估作法」，中華民國

第三十二屆電力工程研討會論文集，新北市，第814-819

頁 (2011)。

7. 陳鴻誠、張隆益、邱健琮和張聖雄，「風力-柴油機混合

發電系統動態分析」，中華民國第二十八屆電力工程研

討會論文集，高雄，第 E10.6-1-E10.6-5頁 (2007)。

8. 廖國清、歐武超、鄭勛庭和趙鄭春，「求解含風力發電

之電力系統經濟調度-應用改良之粒子群演算法」，中華

民國第二十八屆電力工程研討會論文集，高雄，第

E4.5-1-E4.5-5頁 (2007)。

9. Chen, C. L., “Simulated Annealing-Based Optimal Wind-

Thermal Coordination Scheduling,” IEE Proceedings:

Generation, Transmission and Distribution, Vol. 1, No. 3,

pp. 447-455 (2007).

10. 蒲仲偉，「太陽能電池參數分析與部分遮蔽故障之研

究」，碩士論文，雲林科技大學電機工程所，雲林

(2004)。

11. 鄭超元，「風力能與太陽能發電之路燈之研究」，碩士

論文，國立臺北科技大學電機工程所，台北 (2005)。

12. 朱政仁、呂文隆和吳英秦，「太陽能緊急照明燈之研

製」，中華民國第二十六屆電力工程研討會論文集，桃

園，第 39-43頁 (2005)。

13. Lee, T. Y. and Chen, N., “Optimal Utility Contracts for

Time-of-Use rates Industrial Customers,” Journal of the

Chinese Institute of Electrical Engineering, Vol. 1, No. 4,

pp. 247-257 (1994).

14. Lee, T. Y. and Chen, N., “Determination of Optimal

Contract Capacities and Optimal Sizes of Battery Energy

Storage Systems for Time-of-Use Rates Industrial Cus-

tomers,” IEEE Transactions on Energy Conversion, Vol.

10, No. 3, pp. 562-568 (1995).

15. Hetzer, J., Yu, D. C., and Bhattarai K., “An Economic

Dispatch Model Incorporating Wind Power,” IEEE Trans-

actions on Energy Conversion, Vol. 23, No. 2, pp. 603-

611 (2008).

16. Liu, Y. and Shang, T., “Economic Dispatch of Power

System Incorporating Wind Power Plant,” Proceedings of

International Power Engineering Conference (IPEC 2007),

Nanyang Technological University, Singapore, pp. 159-

162 (2007).

17. Wang, L. F. and Singh, C., “Tradeoff Between Risk and

Cost in Economic Dispatch Including Wind Power Pene-

tration Using Particle Swarm Optimization,” Proceedings

of IEEE International Conference on Power System Tech-

nology (PowerCon06), Chongqing, China, pp. 1-7 (2006).

18. Ummels, B. C., Gibescu, M., Pelgrum, E., Kling, W. L.,

and Brand, A. J., “Impacts of Wind Power on Thermal

Generation Unit Commitment and Dispatch,” IEEE Trans-

李聰穎、陳俊隆、詹榮茂和林宗毅：時間電價用戶再生能源發電經濟效益評估軟體開發 313

actions on Energy Conversion, Vol. 22, No. 1, pp. 44-51

(2007).

19. Momoh, J. A., Wang, Y., and Eddy-Posey, F., “Optimal

Power Dispatch of Photovoltaic System with Random Load,”

Proceedings of IEEE Power Engineering Society General

Meeting, Denver, CO, Vol. 2, pp. 1939-1945 (2004).

20. Roy, S., “Optimal Planning for Utility Generation by

Photovoltaic Sources Spread Across Multiple Sites,”

IEEE Transactions on Energy Conversion, Vol. 21, No. 1,

pp. 181-186 (2006).

21. Chen, Y. M., Lee, C. H., and Wu, H. C., “Calculation of the

Optimum Installation Angle for Fixed Solar-Cell Panels

Based on the Genetic Algorithm and the Simulated-

Annealing Method,” IEEE Transactions on Energy Con-

version, Vol. 20, No. 2, pp. 467-473 (2005).

22. 楊正光和蘇榮泰，「The Strategy of Clipping or Shifting

Peak Load in Taipower」，電力負載管理彙編 (二)，第

199-213頁 (1991)。

23. 黃世杰、黃瑞初、石武雄和陳建良，「最佳契約容量策

略訂定之研究」，中華民國第十七屆電力工程研討會論

文集，新竹，第 203-207頁 (1996)。

24. 李聰穎，「線路補助費對三段式時間電價用戶最佳契約

容量選定之影響」，中華民國第十八屆電力工程研討會

論文集，台北，第 239-243頁 (1997)。

25. Campbell, K. and Taylor, R. W., “The Impact of Time-of-

Use Bulk Supply Electricity Prices on a Neighboring

Cogenerating Utility,” AFRICON '92 Proceedings of the 3rd

AFRICON Conference, South Africa pp. 596-600 (1992).

26. He, Y. Q. and David, A. K., “Time-of-Use Electricity

Pricing Based on Global Optimization for Generation

Expansion Planning,” Proceedings of 4th International

Conference on Advances in Power System Control, Op-

eration and Management, APSCOM-97, Hong Kong , Vol.

2, pp. 668-673 (1997).

27. Sheen, J. N., Chen, C. S., and Wang, T. Y., “Response of

Large Industrial Customers to Electricity Pricing by Vol-

untary Time-of-Use in Taiwan,” IEE Proceedings: Gen-

eration, Transmission and Distribution, Vol. 142, No. 2,

pp. 157-166 (1995).

28. Kaya, Y. and Asano, H., “Electric Power System Planning

Under Time-of-Use Rates,” IEEE Transactions on Power

Systems, Vol. 4, No. 3, pp. 943-949 (1989).

29. National Renewable Energy Laboratory, U.S., HOMER-

The Optimization Model for Distributed Power- Getting

Started Guide V2.0 (2003).

30. HOMER ENERGY, http://www.homerenergy.com/index.asp.

31. Lee, T. Y., “Short Term Hydroelectric Power System

Scheduling with Wind Turbine Generators Using Multi-

Pass Iteration Particle Swarm Optimization Approach,”

Energy Conversion and Management, Vol. 49, No. 4, pp.

751-760 (2008).

32. Lee, T. Y., “Optimal Spinning Reserve for a Wind-Thermal

Power System Using EIPSO,” IEEE Transactions on Power

Systems, Vol. 22, No. 4, pp. 1612-1621 (2007).

33. 卜毅，建築日照設計，科技圖書股份有限公司，台北

(1994)。

34. 錢家宏、李聰穎、詹榮茂、陳俊隆和朱天鵬，「太陽能

發電系統效能評估」，中華民國第三十屆電力工程研討

會論文集 (第一冊)，桃園，文章編號 A009，第 49-53

頁 (2009)。

35. 吳建仕、李聰穎、陳俊隆、詹榮茂和朱天鵬，「太陽能

模組發電模型研究」，中華民國第三十屆電力工程研討

會論文集(第一冊)，桃園，文章編號 A008，第 44-48

頁 (2009)。

36. Slootwg, J. G., de Haan, S. W. H., Polinder, H., and Kling,

W. L., “General Model for Representing Variable Speed

Wind Turbines in Power System Dynamics Simulation,”

IEEE Transaction on Power systems, Vol. 18, No. 1, pp.

144-151 (2003).

37. Katic, I., Hojstrup, J., and Jensen, N. O., “A Simple Model

for Cluster Efficiency,” Proceedings of the European

Wind Energy Association Conference and Exhibition, pp.

407-410 (1986).

38. Lee, W. H. and Walter, G. S., Distributed Power Genera-

tion: Planning and Evaluation, Marcel Dekker, New York

(2000).

39. Billinton, R. and Karki, R., “Capacity Expansion of Small

Isolated Power Systems Using PV and Wind Energy,”

IEEE Transactions on Power Systems, Vol. 16, No. 4, pp.

892-897 (2001).

40. 中央氣象局網站，http://www.cwb.gov.tw/。

41. 行政院公報編印中心，「中華民國一百零二年度再生能

源電能躉購費率及其計算公式」，行政院公報財政經濟

篇，第 018 卷，第 231期，第 46812-46815頁 (2012)。

42. 林惠民、詹東昇、許李陽和許祐瑄，「整合再生能源與

碳交易之動態經濟調度研究」，中華民國第三十三屆電

力工程研討會論文集，台北，第 1524-1531頁 (2012)。

43. 經濟部能源局，「99 年度電力排放係數」，http://www.

moeaboe.gov.tw。

44. CARMA網站，http://carma.org。

2013年 02月 06日 收稿

2013年 02月 25日 初審

2013年 04月 03日 複審

2013年 05月 20日 接受