科技與工程學院

Permanent URI for this communityhttp://rportal.lib.ntnu.edu.tw/handle/20.500.12235/5

沿革

科技與工程學院(原名為科技學院)於87學年度成立,其目標除致力於科技與工程教育師資培育外,亦積極培育與科技產業有關之工程及管理專業人才。學院成立之初在原有之工業教育學系、工業科技教育學系、圖文傳播學系等三系下,自91學年度增設「機電科技研究所」,該所於93學年度起設立學士班並更名為「機電科技學系」。本學院於93學年度亦增設「應用電子科技研究所」,並於96學年度合併工教系電機電子組成立「應用電子科技學系」。此外,「工業科技教育學系」於98學年度更名為「科技應用與人力資源發展學系」朝向培育科技產業之人力資源專才。之後,本院為配合本校轉型之規劃,增加學生於科技與工程產業職場的競爭,本院之「機電科技學系」與「應用電子科技學系」逐漸朝工程技術發展,兩系並於103學年度起分別更名為「機電工程學系」及「電機工程學系」。同年,本學院名稱亦由原「科技學院」更名為「科技與工程學院」。至此,本院發展之重點涵蓋教育(技職教育/科技教育/工程教育)、科技及工程等三大領域,並定位為以技術為本位之應用型學院。

107學年度,為配合本校轉型規劃,「光電科技研究所」由原隸屬於理學院改為隸屬本(科技與工程)學院,另增設2學程,分別為「車輛與能源工程學士學位學程」及「光電工程學士學位學程」。

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    基於深度學習之光流法應用於全天空影像之日射量估計與預測
    (2023) 陳家豪; Chen, Chia-Hao
    因應太陽能發電日益重要,又因太陽能發電量受制於日射量的影響,同時考量太陽能發電是間歇性的能源,故提出一種基於深度學習光流應用於全天空影像之日射量估計與預測的方法。由於日射量變化容易受到天氣狀況影響,本文藉由全天空影像,建立一個以影像特徵為基礎之日射量估計與預測系統,其影像特徵包括,利用紅藍比例法計算影像中雲層比例、雲層厚度,及藉太陽位置演算法得到影像中太陽位置,分析太陽附近雲層特徵,萃取全域與局部的雲層權重。同時用基於深度學習的光流法推算雲層移動的狀態,並製作未來數分鐘之天空預測圖像,將這些預測圖像作長短期記憶(LSTM)之輸入特徵,日射量作為訓練輸出,其深度學習光流法是透過卷積神經網路來實現。本文將資料集區分為月、季、半年與一年,分別進行10分鐘至60分鐘的日射量預測。同時,本文使用多個效能指標評估效果,包括平均絕對誤差(Mean Absolute Error)、均方根誤差(Root Mean Square Error)與判定係數(R^2)。最後,與文獻的方法進行比較,本文所提的方法具有較好的結果。