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研究生: 黃志智
HUANG, CHIH-CHIH
論文名稱: 基於大數據與蒙地卡羅模擬之太陽能電場設計優化:支架高度與傾角之財務韌性分析
Optimizing Mounting Height and Tilt Angles for Solar Plants: A Data-Driven Monte Carlo Simulation Approach
指導教授: 顏盟峯
Yen, Meng-Feng
學位類別: 碩士
Master
系所名稱: 管理學院 - 高階管理碩士在職專班(EMBA)
Executive Master of Business Administration (EMBA)
論文出版年: 2026
畢業學年度: 114
語文別: 中文
論文頁數: 109
中文關鍵詞: 蒙地卡羅模擬農漁電共生內部報酬率(IRR)積塵損失財務韌性
外文關鍵詞: Monte Carlo Simulation, Agrivoltaics, Internal Rate of Return (IRR), Soiling Loss, Financial Resilience
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  • 面對全球能源轉型浪潮與台灣 2050 淨零排放政策目標,太陽能光電產業發展重心已從單純追求裝置容量極大化,逐步轉向土地利用效率與投資報酬率 (IRR) 的精細化管理。然而,在大型地面型太陽能電場(特別是農漁電共生類型)的工程設計中,支架高度與模組傾角往往受限於土地複合利用之實務需求,迄今缺乏系統性的經濟最佳化評估方法論。
    本研究以亞太地區領先之再生能源開發商——ABC 能源股份有限公司 (ABC Energy) 位於台灣中南部之大型案場為實證對象,運用 2023 年 6 月至 2024 年 12 月期間超過 200 萬筆分鐘級 SCADA 實測數據,結合美國國家再生能源實驗室 (NREL) 熱模型與流體力學邊界層理論,建構涵蓋氣候風險(環境溫度變異)與維運不確定性(積塵損失)之蒙地卡羅模擬模型。
    本研究證實支架越高則獲利越低,為符合「農電共生」法規要求的高度(4.5公尺),預期報酬率將比一般開發方案減少1.94%,這明確量化了合規的代價。在面板設計上,雖然10度傾角的結構成本略高,但其增加的日照增益足以補回成本,在各種情境下都比8度方案更具財務優勢。值得注意的是,落塵損失是影響獲利最關鍵的風險因子,貢獻了高達64%的收益波動,特別是在乾旱年份對收益的衝擊遠大於氣溫或日照變化。最終結果顯示,農漁電共生方案(10度傾角搭配4.5公尺高度)雖然報酬率略降,但其報酬風險比極佳,且具備「免申請雜項執照」的行政便利,是兼顧開發效率與財務穩健的最佳選擇。本成果不僅驗證了ABC能源(股)公司現行設計的合理性,更為未來農漁電共生案場建立了一套兼顧法規與經濟效益的決策框架。

    Amidst the global energy transition and Taiwan’s 2050 Net-Zero emissions targets, the solar photovoltaic (PV) industry has shifted its focus from maximizing installed capacity to the precise management of land-use efficiency and Internal Rate of Return (IRR). However, in the engineering design of large-scale ground-mounted PV systems—particularly agrivoltaics models—parameters such as mounting height and tilt angle are often constrained by dual land-use requirements. To date, a systematic methodology for economic optimization under such constraints has been lacking.
    This study conducts an empirical analysis of a large-scale project in Central and Southern Taiwan developed by ABC Energy, a leading renewable energy developer in the Asia-Pacific region. Using over two million minute-level SCADA data points from June 2023 to December 2024 and integrating the NREL thermal model with boundary-layer fluid dynamics, this research constructs a Monte Carlo simulation model that accounts for climate risks (ambient temperature variance) and operational uncertainties (soiling loss).
    The results demonstrate that mounting height is inversely correlated with profitability. Specifically, complying with the 4.5-meter height requirement for agrivoltaics results in a 1.94% reduction in expected IRR, effectively quantifying the "cost of compliance." Regarding panel design, although a 10-degree tilt incurs slightly higher structural costs than an 8-degree setup, the resulting irradiance gains optimize overall financial performance across all scenarios. Notably, soiling loss was identified as the most critical risk factor, contributing to 64% of yield variance; its impact during dry years significantly outweighs that of temperature or irradiance fluctuations. Ultimately, the agrivoltaics configuration (10° tilt at 4.5m height) proves to be the optimal choice. Despite a marginal reduction in absolute returns, it offers an exceptional risk-reward ratio and the administrative advantage of being exempt from miscellaneous licenses, striking the best balance between development efficiency and financial resilience. These findings not only validate the rationality of ABC Energy’s current design decisions but also provide a quantitative decision-making framework for future agrivoltaics and fisher-solar projects.

    摘要 i Extended Abstract ii 誌謝 vi 表目錄 x 圖目錄 xii 第一章 緒論 1 第一節 研究背景 1 第二節 研究目的與問題 2 第三節 研究對象介紹 3 第四節 研究內容與流程 5 第二章 文獻回顧 7 第一節 太陽能產業與政策發展概況 7 壹、 全球趨勢:從補貼驅動邁向平價上網的效率競賽 7 貳、 台灣政策情境:土地稀缺與複合利用的挑戰 7 參、 亞熱帶氣候特徵對工程設計的影響 8 第二節 太陽能發電理論與標準 8 壹、 Marion (2010) PVWatts模型 8 貳、 標準測試條件(STC)與等效日照時數(PSH) 9 參、 模組傾斜角度與POA的函數關係 10 肆、 傾角效率修正模型—田口損失函數 10 伍、 本研究的傾角設定 11 第三節 隨機參數與統計模型 12 壹、 大氣環境溫度與溫度修正因子 12 貳、 支架高度與模組溫升模型 13 參、 積塵損失的統計特性 15 第四節 系統固定損失 16 系統損失的文獻依據 16 第五節 優化方法與財務評估 17 壹、 蒙地卡羅模擬方法 17 貳、 內部報酬率(IRR) 18 第三章 研究方法與數據 19 第一節 研究問題、假說與整體研究架構 19 壹、 研究目標 19 貳、 研究流程與架構 19 參、 研究問題與假說 21 肆、 優化問題的數學表述 21 伍、 研究範圍與邊界條件 22 第二節 資料來源與前處理 23 壹、 研究對象與基本資訊 23 貳、 隨機變數統計分布 27 第三節 設計參數與隨機變數設定 28 壹、 決策變數空間 28 貳、 隨機變數設定 30 參、 隨機變數詳細說明 30 肆、 固定參數彙總 33 第四節 模擬與財務評估模型 33 壹、 蒙地卡羅模擬架構 33 貳、 Crystal Ball模擬設定 35 參、 發電量計算模型 35 肆、 財務評估模型 37 伍、 模擬關鍵假設與參數 41 陸、 輸出統計指標 41 第五節 最終優化與決策分析步驟 42 壹、 從模擬結果提取統計指標 42 貳、 優化決策準則 42 參、 五步驟優化流程 43 肆、 傾角成本敏感度分析架構 45 第四章 研究結果與分析 46 第一節 設計參數對投資報酬率的影響 46 壹、 傾角對IRR的影響 46 貳、 支架高度對IRR的影響 47 參、 傾角成本敏感度情境比較 49 第二節 積塵損失與不確定性分析 53 壹、 積塵損失之統計特性與分布設定 54 貳、 積塵情境對IRR的敏感度分析 55 參、 H3假說驗證 58 肆、 環境溫度對IRR的影響 58 伍、 蒙地卡羅模擬之IRR不確定性分布 59 陸、 兩隨機變數之相對重要性 60 第三節 財務韌性綜合評估 62 壹、 財務韌性評估框架與指標體系 62 貳、 期望獲利與基礎比較 63 參、 下檔風險評估 64 肆、 投資獲利確定性與安全邊界分析 67 伍、 綜合韌性評級 69 第四節 最適設計參數識別與假說驗證 71 壹、 設計方案之E[IRR]分布總覽 72 貳、 無約束情境之最適設計參數(A組) 73 參、 農電共生情境之最適設計參數(B組) 74 肆、 成本敏感度對最適設計參數的影響 76 伍、 研究假說驗證 78 第五節 最適設計參數推薦與實務應用 82 壹、 最適設計參數彙整 83 貳、 與既有案場設計之比較 85 參、 農漁電共生案場設計建議 85 肆、 風險管理建議 86 伍、 小結 87 第五章 結論與建議 88 第一節 研究結論 88 壹、 傾角效益確立: 88 貳、 高度與成本的權衡: 88 參、 農電共生的量化代價與行政紅利: 88 肆、 約束條件下的最適化: 89 第二節 研究貢獻 89 壹、 學術與方法貢獻 89 貳、 實務貢獻 89 第三節 管理意涵與建議 90 壹、 對投資人的建議-分眾策略 90 貳、 對維運管理的建議-動態清洗 90 參、 對政策制定者的建議-法規一致性與去污名化 90 第四節 研究限制 91 第五節 未來研究方向 92 參考文獻 93 中文文獻 93 英文文獻 93

    中文文獻
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