面對全球暖化議題的影響，我國政府近年來積極發展再生能源產業，其中以太陽光電為主要的發展方向。在太陽光電中，又以屋頂型的發展較迅速，本論文將探討影響屋頂型太陽光電的因子，盼可因而提升整體太陽光電的發電量。
本研究首先採用沅碁光電股份有限公司協助提供的2018年至2020年屋頂型太陽光電發電量日資料數據，針對單位發電量與天氣變數，使用統計計量的方式進行分析。其次，再以Tableau資料視覺化軟體進行靜態與動態圖表的呈現，以全面瞭解對於屋頂型太陽光電發電量的天氣影響因子。另外，本文也將使用經濟部能源局每年依法公告之躉購費率，針對政策的發展趨勢與對太陽光電裝置容量的關係進行探討，再運用Tableau資料視覺化軟體進行呈現。
根據靜態分析的結果顯示，臺灣本島地區的屋頂型太陽光電單位發電量與全天空日射量及日照時數之間呈現正向關係。與懸浮微粒(PM10)、總雲量及降水量之間則呈現負向關係。至於動態分析的結果則顯示，北部地區的太陽光電在發電效率上整體低於南部地區。另外，北部地區的發電量在冬夏季之間差距甚大，而中、南部地區則較為平緩。
最後，在政府推動的躉購費率制度面向，屋頂型太陽光電的躉購費率價格在各裝置容量下皆呈現隨時間遞減的趨勢，而我國的太陽光電累積裝置容量則隨著躉購費率的推行而提升，這顯示躉購費率為屋頂型太陽光電發電量的一項正向影響因子。

Faced with the impact of global warming issues, the government of Taiwan has been actively developing the renewable energy industry in recent years, with solar photovoltaics as the main development direction. The paper focuses on the exploration of the impact factors of rooftop photovoltaic to increase solar power generation.
This research will first use the daily data of rooftop photovoltaic power generation from 2018 to 2020 assisted by SunEdge PV Co, LTD., analyze the unit power generation and weather variables using statistical methods. Then use Tableau, a data visualization software, to present static and dynamic charts to fully understand the weather influencing factors on rooftop photovoltaic power generation. The second part will use the price of feed-in tariff (FIT) announced by the Bureau of Energy, Ministry of Economic Affairs, R.O.C. every year. Aiming at the development trend of the policy, discuss the relationship between with the capacity of the solar power plant, then use Tableau software to present.
According to static analysis results, unit solar power generation has a positive relationship between global radiation and insolation duration, and a negative correlation with PM10, cloud amount, and precipitation. The dynamic analysis results show that the power generation efficiency of the solar power plant in northern Taiwan is lower than in southern. Also, the power generation efficiency in the northern region has a large gap between summer and winter.
Finally, the results show the price of feed-in tariff (FIT) decreasing with time. Meanwhile, the capacity of rooftop photovoltaic in Taiwan also increases. It will show that the feed-in tariff policy is a positive influence factor for rooftop photovoltaic power generation.

第一章 緒論 1
1.1 研究背景 1
1.1.1 再生能源發展背景 1
1.1.2 太陽光電發展及技術背景 4
1.1.2.1 太陽光電的發展背景 4
1.1.2.2 太陽能電池的技術背景 7
1.1.3 視覺化分析的發展背景 9
1.1.4 躉購費率發展背景與趨勢 10
1.2 研究目的 11
1.3 研究動機 13
1.4 研究架構 15
1.5 研究內容 17
第二章 文獻回顧 18
2.1 再生能源的相關文獻 18
2.2 太陽光電的相關文獻 20
2.2.1 太陽光電系統 20
2.2.2 影響太陽光電的發電因子 21
2.3 躉購費率的相關文獻 25
2.4 視覺化應用分析的相關文獻 27
2.5 小結 29
第三章 研究方法 42
3.1 實證方法與模型 42
3.1.1 實證分析研究方法 42
3.1.1.1 使用混合資料原因 42
3.1.1.2 混合資料基礎模型架構 43
3.1.2 逐步迴歸分析法 43
3.2 視覺化工具與方法 44
3.2.1 Tableau視覺化軟體 44
3.2.2 Tableau分析方法 51
3.2.2.1 Tableau基本視覺化圖表 51
3.2.2.2 Tableau函數 53
第四章 資料來源與實證模型 56
4.1 資料來源 56
4.1.1 屋頂型太陽光電發電量 56
4.1.1.1 電廠地理資訊 57
4.1.1.2 電廠硬體設備資訊 58
4.1.1.3 電廠發電量資訊 59
4.1.2 環境氣象變數 60
4.1.2.1 氣象觀測站地理資訊 60
4.1.2.2 環境氣象變數 61
4.1.3 空氣品質變數 64
4.1.3.1 空氣品質觀測站地理資訊 64
4.1.3.2 空氣品質變數 65
4.1.4 資料變數與地理修正資料彙整 67
4.1.5 再生能源躉購費率 68
4.2 實證模型 70
4.2.1 實證模型的建立 70
4.2.2 影響屋頂型太陽光電自變數的預期結果 71
第五章 計量與視覺化分析結果 73
5.1 影響屋頂型太陽光電發電因子分析結果 73
5.1.1 實證的結果與分析 73
5.1.2 視覺化分析結果 77
5.1.2.1 視覺化分析所使用到的圖表形態 78
5.1.2.2 全臺地區太陽光電廠視覺化分析 88
5.1.2.3 各地區太陽光電廠視覺化分析 94
5.1.2.4 代表性個別屋頂型太陽光電廠的分析結果 106
5.2 再生能源躉購費率視覺化分析結果 144
5.2.1 我國躉購費率政策 144
5.2.2 躉購費率政策對裝置容量的影響 150
第六章 結論與建議 152
6.1 結論 152
6.2 建議與後續研究 153
參考文獻 154
一、中文文獻 154
二、英文文獻 155
三、網路資料 157
附錄 159
附錄一 屋頂型太陽光電各裝置容量下最大區間躉購費率發展趨勢 159
附錄二 其餘個別太陽光電廠的分析結果 163

表目錄
表2-1 再生能源相關文獻整理 30
表2-2 太陽光電相關文獻整理 32
表2-3 躉購費率相關文獻整理 38
表2-4 視覺化分析相關文獻整理 40
表4-1 全電廠地理資訊 57
表4-2 全電廠硬體設備資訊 59
表4-3 全電廠氣象觀測站地理資訊 61
表4-4 風速分級 62
表4-5 風向角度與文字轉換 63
表4-6 全電廠中央監測站地理資訊 65
表4-7 懸浮微粒(PM10)污染濃度指標 66
表4-8 變數基本資訊統整 67
表4-9 三大變數地理資訊統整 68
表4-10 自變數預期影響彙整 71
表5-1 太陽光電廠模型估計結果 74
表5-2 全臺地區光電廠裝置容量(KW)排名 89

圖目錄
圖1-1 2000年-2020年全球再生能源累積裝置容量(MW) 2
圖1-2 2000年-2020年臺灣地區再生能源累積裝置容量(MW) 3
圖1-3 2000年-2020年臺灣地區再生能源(凸顯太陽光電)累積裝置容量(MW) 5
圖1-4 2000年-2020年臺灣地區太陽光電累積裝置容量 11
圖1-5 研究架構圖 16
圖3-1 TABLEAU資料庫連動介面 45
圖3-2 TABLEAU資料列或欄的最大限制 46
圖3-3 能夠進行不同層面的分析 47
圖3-4 臺灣縣市鄉鎮圖 48
圖3-5 國際再生能源競標報告 49
圖3-6 TABLEAU MOBILE 50
圖4-1 全電廠地理位置分布圖 58
圖5-1 符號與填色地圖 79
圖5-2 趨勢圓點圖 80
圖5-3 趨勢折線圖 81
圖5-4 趨勢雙軸圖 82
圖5-5 趨勢長條圖 83
圖5-6 趨勢盒鬚圖 84
圖5-7 散佈圖 87
圖5-8 全臺地區光電廠裝置容量分佈圖 90
圖5-9 全地區光電廠單位發電量、全天空日射量與日照時數 91
圖5-10 屋頂型太陽光電發電量的影響因子 93
圖5-11 2018年至2020年光電廠單位發電量趨勢 95
圖5-12 2018年至2020年光電廠全天空日射量趨勢 95
圖5-13 2018年至2020年光電廠日照時數趨勢 96
圖5-14 2018年至2020年光電廠PM10趨勢 97
圖5-15 2018年至2020年光電廠總雲量趨勢 98
圖5-16 2018年至2020年光電廠降水量趨勢 98
圖5-17 2018年至2020年光電廠氣溫趨勢 99
圖5-18 2018年至2020年北部地區光電廠綜合變數分析 101
圖5-19 2018年至2020年中部地區光電廠綜合變數分析 103
圖5-20 2018年至2020年南部地區光電廠綜合變數分析 106
圖5-21 屋頂型太陽光電桃園中壢廠綜合分析(2018夏季) 110
圖5-22 屋頂型太陽光電桃園中壢廠綜合分析(2019夏季) 111
圖5-23 屋頂型太陽光電桃園中壢廠綜合分析(2020夏季) 112
圖5-24 2018年、2019年及2020年8月份北部地區重大災害事件 113
圖5-25 屋頂型太陽光電桃園中壢廠綜合分析(2018冬季) 115
圖5-26 屋頂型太陽光電桃園中壢廠綜合分析(2019冬季) 116
圖5-27 屋頂型太陽光電桃園中壢廠綜合分析(2020冬季) 117
圖5-28 屋頂型太陽光電桃園中壢廠綜合分析(全) 119
圖5-29 屋頂型太陽光電臺中西屯廠綜合分析(2018夏季) 122
圖5-30 屋頂型太陽光電臺中西屯廠綜合分析(2019夏季) 123
圖5-31 屋頂型太陽光電臺中西屯廠綜合分析(2020夏季) 124
圖5-32 2018年、2019年及2020年8月份中部地區重大災害事件 125
圖5-33 屋頂型太陽光電臺中西屯廠綜合分析(2018冬季) 127
圖5-34 屋頂型太陽光電臺中西屯廠綜合分析(2019冬季) 128
圖5-35 屋頂型太陽光電臺中西屯廠綜合分析(2020冬季) 129
圖5-36 屋頂型太陽光電臺中西屯廠綜合分析(全) 131
圖5-37 屋頂型太陽光電高雄左營廠綜合分析(2018夏季) 134
圖5-38 屋頂型太陽光電高雄左營廠綜合分析(2019夏季) 135
圖5-39 屋頂型太陽光電高雄左營廠綜合分析(2020夏季) 136
圖5-40 2018年、2019年及2020年8月份南部地區重大災害事件 137
圖5-41 屋頂型太陽光電高雄左營廠綜合分析(2018冬季) 139
圖5-42 屋頂型太陽光電高雄左營廠綜合分析(2019冬季) 140
圖5-43 屋頂型太陽光電高雄左營廠綜合分析(2020冬季) 141
圖5-44 屋頂型太陽光電高雄左營廠綜合分析(全) 143
圖5-45 屋頂型太陽光電各裝置容量基本躉購費率 145
圖5-46 屋頂型太陽光電各裝置容量下最大區間躉購費率發展趨勢 149
圖5-47 躉購費率(NTD)與累積裝置容量(MW)走勢圖 150

一、中文文獻
1.白宇冰、王秋瑩、呂瑞濤、朱宏偉與康飛宇(2016)，「鈣鈦礦太陽能電池研究進展」，中國科學期刊，第61卷第4-5期，第489-500頁。
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3.吳嘉興與邱曉瑩(2014)，「台灣發展太陽光電產業之關鍵成功因素分析」，管理資訊計算，第3卷第2期，第78-95頁。
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7.章詩、王小平、王麗軍、朱玉傳、林石裕、顧應展、田健健與周成琳(2010)，「薄膜太陽能電池的研究進展」，材料導報，第24卷第5A期，第126-131頁。
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二、英文文獻
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4.Demirbas, A. (2009) “Global renewable energy projections”, Energy Sources, Part B, vol.4, No.2, pp.212-224
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三、網路資料
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2.台灣環境資訊協會，環境資訊中心(2021)，「政院上調屋頂型光電目標至8GW」，取自：https://e-info.org.tw/node/229646。
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7.經濟部能源局，公民電廠資訊網(2020)，「再生能源發電業與第三型自用發電設備的差異」，取自：https://www.cre.org.tw/xmdoc/cont?xsmsid=0I313668892559573811&sid=0I324412275009344702。
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