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淡江大學 水資源及環境工程學系碩士班 張麗秋所指導 陳映安的 運用非優勢排序遺傳演算法於水庫防洪操作與發電之規劃 （2018），提出翡翠水庫放水關鍵因素是什麼，來自於遺傳演算法、水庫操作、發電、防洪、最佳化。
而第二篇論文國立雲林科技大學 工業工程與管理系 呂學毅所指導 蔡明達的 使用時間序列模型建置引流濃濁度異常監控智能系統 （2017），提出因為有 引流、智能濁度感測系統、時間序列模型、ARIMA的重點而找出了 翡翠水庫放水的解答。
翡翠水庫放水進入發燒排行的影片
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運用非優勢排序遺傳演算法於水庫防洪操作與發電之規劃
為了解決翡翠水庫放水 的問題，作者陳映安 這樣論述：
台灣長期受到颱風侵擾，平均每年3至4場，雖為台灣最嚴重的天然災害之一，也是最重要水資源之一。由於台灣地形山高坡陡、河短流急，水資源保存不易，加上台灣相當缺乏天然能源，在現今綠能意識高漲的環境下，如何有效利用資源為相當重要的議題之一，本研究探討水庫於颱洪期間除考慮減洪與蓄水外，同時考慮水力發電量，使得水庫在颱洪期間可達減災、蓄水與產能之最大效益。 本研究主要目的為探討在颱洪期間水庫多目標之最佳操作策略，以最大發電量、最大洪峰消減率、最少操作次數等四項目標，透過非優勢排序遺傳演算法(Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm II，NSGA-II)搜尋最佳操
作策略。本研究以翡翠水庫為例，並訂定四項目標函數與限制式進行最佳放流歷程搜尋，與原始操作進行比較，結果顯示NSGA-II搜尋解在不違反任何限制式下，在24場颱風場次之NSGA-II放流歷程與原始操作相比，比較四項目標皆優於原始操作；在洪水來臨前預先放水不但可提高發電營利，同時降低水位以容納洪峰來臨時大量的洪水使洪峰消減率提高；洪峰過後逐漸關閉閘門降低頻繁的操作次數，並使水位逐漸蓄回目標水位；因此，無論颱風大小場次，透過NSGA-II皆能有效地搜尋水庫最佳防洪操作策略，可在少量的操作次數下，同時滿足減洪、發電與蓄水之功能。
使用時間序列模型建置引流濃濁度異常監控智能系統
為了解決翡翠水庫放水 的問題，作者蔡明達 這樣論述：
引流手術是外科的一種治療手段，一般的醫院在引流的階段時，總是需要透過護理人員或醫師格外的去觀測病患的狀況，在引流時可能遇到因為病患生理狀態的改變因素，需要隨時的去監控病患引流狀況，只能用目視法監測，如果突然發生狀況，無法即時呼叫護理人員過來查看，這一來一往所消耗掉的時間，可能導致病情惡化。 本研究對於引流階段，產生突發狀況時，並基於智能健康照顧之物聯網的概念，建立「智能濁度感測系統」，分為三段研究步驟：（1）感測裝置建立、（2）無線接收資料、（3）資料分析。透過實驗所蒐集到的資料彙整並分析，再運用時間序列自我回歸移動平均法的預測誤差，並使用其誤差值建立一管制圖，最後搭配行動APP裝置
，使系統能夠在出狀況時作出即時反應。根據實驗結果，推薦使用ARIMA(0,2,2)模型，於濃濁度偵測上， ARIMA(0,2,2)在偵測濃濁度變化較大的情形，有較靈敏的感測情況，將其運用在引流系統上，能有效地偵測到下次產生變化的狀況。 透過建置這個系統，能夠在行動APP裝置即時得知病患目前的狀況，並且能夠降低醫護人員對於工作的負荷量，節省時間不需要時時刻刻盯在旁邊，在發生狀況時能作出即時的反應處理。關鍵字：引流、智能濁度感測系統、時間序列模型、ARIMA