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利用灰色模型及數據包絡分析之台灣太陽能光電發電廠之預測及效能評估

為了解決fossil評價的問題，作者雷蒙 這樣論述：

全球工業化迅速發展，導致能源生產短缺。由於工業化，能源和消費水平高於預期，並在台灣和世界範圍內發揮重要作用。隨著環境和能源危機帶來的嚴重威脅，改善和發展可再生能源作為傳統化石能源替代品的決心有所增強。其次，作為增加使用可再生能源以取代燃煤能源的關鍵組成部分，能源部門一直在得到改善。日前，高比例的能源消耗來自於作為能源來源的化石燃料。在這方面，太陽能是當今最有前途的可再生能源之。台灣的《可再生能源發展法案》是一項計劃，旨在在全國范圍內鼓勵綠色技術，並引領工業革命，到2025年將可再生能源的20％轉化為太陽能的三分之二。本論文旨在評估台灣地區九座太陽能光電發電廠在2018年至2020年期間之績效

。此外，本論文亦以衛星數據及發電量預測全球水平輻射（GHI），以評估台灣地區九家太陽能光電發電站在2021-2025年間的未來表現。本文采用灰色模型（GM（1,1））和數據包絡分析（DEA）的Epsilon基測度EBM模型分別對9家太陽能光電電站的績效進行預測和評價。本文采用EBM模型對選取的9家太陽能光電電站在2018年至2020年的績效進行評價。然後，利用衛星數據中2年的全球水平輻照歷史數據和所選太陽能光電電站3年的歷史數據，利用GM（1,1）預測全球水平輻照和發電量。此外，衛星數據和產生的能量的全球水平輻照將與實際表面積和模塊數量相結合，使用EBM模型預測和評估9個太陽能光電電站在202

1年至2025年的未來性能。本論文之研究結果顯示，循證醫學模型及GM（1,1）模型可作為評估台灣九家太陽能光電發電廠過往及未來績效的有效工具。而太陽能光電電站的發電量下降幅度大於0.5％本文雖然成功地對太陽能光電電站的性能進行了評價，但仍存在一些局限性，需要進一步研究。由於數據有限，只關注宏觀層面的分析，也可以增加微觀層面的分析，更好的分析太陽能光電發電廠。在未來的研究中，GM（1,1）和EBM模型可以應用到其他國家或地區，進一步分析模型的適用性，因為預測和評價的結果會因地區而異。因此，本文的研究將有助於研究人員，電廠業主和運營管理者對太陽能光電電站的運行維護管理和發展提供幫助。本研究將指導決

策，以維持和發展現有的太陽能光電發電廠。在不久的將來，本研究亦將GM（1,1）及EBM模型推廣至菲律賓，因台灣在景觀，環境，氣候及太陽輻照等方面存在差異，並將物聯網及機器學習應用於評估太陽能光電發電廠的效能。

研發費用與獲利之關聯－以台灣化學產業為例

為了解決fossil評價的問題，作者龍筱芬 這樣論述：

為探討組織每年研究發展支出與營業績效之關聯性，本研究選取化學產業台灣45家原始樣本公司，其中有效樣本公司為29家;包括上市工業化學、上櫃公開化學、公開發行化學工業，以及一間興櫃化學C公司。研究樣本公司之營業期間為2008年至2020年，初始觀察值共377筆，以建構多個解釋公司績效的模型，方法選用Panel Data 迴歸方法分析，被解釋變數「每股盈餘」的定義為稅後淨利與在外流通股數之比率，並以資本額、從業員工、營業收入、本期淨利、當期研發支出、前期研發支出、前二期研發支出等作為解釋變數。除此之外，也額外增加了外部因素，包括經濟成長率以及通貨膨脹率來探討研究結果。實證結果發現：(1)當期的研發

支出費用無法對該公司營業額產生顯著影響。(2)變數前二期研發支出對每股盈餘有顯著正相關。(3) 在只考慮時間因素的 Panel Data模型中，解釋能力最佳，證實化學產業是一個高度整合上中下游的產業，產業間彼此互相影響，該年度外部經濟的景氣好壞也對盈餘高低有所影響。