TWI364519B - Function detection method - Google Patents

Description

•4 1364519 t 六、發明說明： 【發明所屬之技術領域】 • 本發明係關於一種性能檢測方法，詳而言之，係為一 種高準確度的空調設備之性能特性檢測方法。 【先前技術】 近年來，隨著經濟的起飛與產業的快速發展，用電量 • 與用電需求也隨著大幅增加。但是由於發電容易產生環境 • 污染（例如：二氧化碳的排放所造成氣候暖化）、電廠的土 ^ 地取得不易，且電力來源的開發速度與輸配電系統的建設 腳步並無法滿足日益增加的用電量與用電需求，以致供電 量常常發生不足，而導致了於尖峰用電時段需要限制用電 量的措施。因此，如何有效地節約電能來避免供電量不足， 遂成為社會各界努力的目標。 根據統計，各種用電設備中通常又以空調設備所佔的 用電比例最大，舉例而言，實際的半導體廠房中的用電設 φ 備有製程設備、測試設備及/或空調設備，而空調設備（例 如：恆溫水槽、空調系統、冰水主機等）通常佔了該半導 體廠房用電總量的百分之二十七以上，因此可以合理推 知，從提高空調設備的使用效率為主要目標來著手，即為 一種有效的節約電能之方法。 而若欲提高空調設備的使用效率，除了依據不同的使 用環境來選擇性能最適合的空調設備之外，也必須準確、 即時地得知該空調設備的性能特性，進而得以依據該空調 設備的性能特性調整該空調設備之使用方式。或者是提前 111303 1364519 維修性能狀況出問題的空調設備，以避免電能無形中的耗-損或者是空調設備臨時發生故障。然而，現有的空調設備 之性能檢測方法，大多是依據空調設備供應商於出廠時所 測試的運轉參數（例如：冷凍能力等），配合空調設備之維 護人貝的經驗來予以分析及檢測以得知該空調設備的性能 特性。 惟，現今實際的空調設備大多使用於多變量的使用環 境中，且大多的空調設備（例如冰水主機）於出廠前所作 之檢測資訊，僅於特定的測試環境具有參考價值。再者， 空調設備之運轉特性，亦會隨著設計架構、運轉時間以及 保養狀況等因素而有所改變，例如會隨著運轉時數、維護 保養品質、冰水主機的效率、周邊設備的變化或工作班次 而跟著改變。當然，空調設備的系統運作情形亦會隨著環 境之外氣因素，例如氣候、溫度、濕度、季節性循環等因 素而有所變化。 因此，若利用現有的檢測方式來檢測空調設備的性能 特性（例如人為、歷史經驗法則），不但準確度不高，也無 法即時、有效地掌握空調設備的運作情形，且無法彈性地 調整空調設備的使用方式，亦無法提供相關的維修或保養 人員彈性地調整空調設備的保養排程。 是故，如何提供一種應用於空調設備之性能檢測方 法，能即時'準確、有效地掌握空調設備的性能特性，以 彈性地調整空調設備的使用方式及/或保養排程、降低空調 設備發生臨時故障的機率，進而避免成本的損耗與電能的 4 1Π303 1364519 赛費，遂成為各界亟待解決之課題。 【發明内容】 • 為解決上述各界亟待解決之課題，本發明提供一種性 能檢測方法，係對空調設備在實際運轉狀態下所擷取到之 實際運轉參數進行檢測、分析，進而得知該空調設備之性 能特性，該性能檢測方法包括以下步驟··（ 1)於該空調設 備在標準運轉狀態時，擷取該空調設備之標準運轉參數； (2)依據該空調設備之標準運轉參數，產生該空調設備於 ® 標準運轉狀態下的性能模型；（3 )依據該性能模型對擷取 到之該實際運轉參數進行分析，並判斷出該空調設備的性 能特性；以及（4)若判斷出該空調設備的性能特性發生異 常時，予以警示，而若判斷出該空調設備的性能特性係為 正常時，擷取該空調設備在實際運轉狀態下之實際性能並 返回該步驟（3 )，進而持續地進行檢測。 於本發明之一較佳實施態樣，該空調設備係為冷氣 φ 機、中央空調系統及/或冰水主機。而該標準運轉參數與該 實際運轉參數，係分別為該空調設備於標準運轉狀態與實 際運轉狀態的耗電比例（Power Rate)、耗電量、能源效率 比值（Energy Efficiency Rate)、性能係數（Coefficient of Performance)、冷凌負荷（Part Load Ratio ; PLR)、每冷;東 。頓所消耗的電功率、冷卻水出回水溫度、冷卻水流量、冰 水出回水溫度、冰水流量、冷媒壓力及/或外氣溫濕度等。 於本發明之另一較佳實施態樣，該性能模型係可以趨 勢圖及/或曲線圖之形式來予以呈現。此外，係可利用落點 ]11303 1364519 分析、_分巍/·聯性純 到之該空調設備之實際運轉參數進行分析。 因此，相較於習知技術，本發明之性能檢測方法，不 但“ 了檢測的準確度，可即時、有效地掌握空綱 性=性與運作情形，提供相關的維修或保養人員料地 用方式及/或保養排程，進而減低空調設 形，並避免電能的浪費與成本的損耗。 式，由特定的具體實施例說明本發明之實施方 式熟悉此技術之人士可由本說明書所揭示之内容 瞭解2明之其他優點與功效。本發明亦可藉由其他二不同 的具體貫施例加以施行或應用。 ·- -般常見的空調設備，其主要可分為產出物質率统盘 冷部物質系統’而該空調設備係藉由產出 卻 物質系統之間的熱交換作用，不斷產出適合的產出物Γ Γ冰水、冷氣等。舉例而言，冷氣機、中央空調系統與 冰水主機，皆為一般常見的空調設備。 ·… 請參考第！圖，其係清楚示意出冰水主機】，且 水主機1係包含產出物質系統與冷卻物質系統U。 如圖所示，該冰水主撼_ 1么 Λ人王機1係稭由產出物質系統 Γ物質系統11之間的熱交換作用，將高溫冰水降溫以輸 s ^即可利用該低溫冰水提供後續相關的 衣心或廠似施予以利用（利㈣低溫冰水予以降溫 然’亦可使用相關的量測設備量測出該冰水主機]之心 1Π303 6 1364519 溫度、外氣相對濕度、冷媒水質、高溫冰水溫度、冷媒入 水溫度、冷媒出水溫度以及低溫冰水溫度等運轉參數。 請參閱第2圖，其係繪示本發明之性能檢測方法之步 驟流程示意圖，且該性能檢測方法係可應用於空調設備上。

於步驟S21中，於該空調設備標準的、日常的運轉狀 態時，擷取複數個空調設備之標準運轉參數，並可予以儲 存。該空調設備係可為冷氣機、中央空調系統及/或冰水主 機（如第1圖所示）。而該標準運轉參數係可為該空調設備 於標準的運轉狀態下之耗電比例（Power Rate )、平均耗電 量、能源效率比值（Energy Efficiency Rate)、性能係數 (Coefficient of Performance )、冷床負荷（Part Load Ratio)、每冷凍°頓所消耗的電功率、冷卻水出回水溫度、 冷卻水流量、冰水出回水溫度、冰水流量、冷媒壓力及/ 或外氣溫濕度等。於本發明之一較佳實施態樣，該步驟S21 係可長時間地以定期、持續之方式，並透過相關的參數擷 取裝置（未圖示）來擷取該空調設備的標準運轉參數，並 可將該標準運轉參數予以儲存。此外，於步驟S21中亦可 設定說明訊息之步驟，該說明訊息包括異常情形、造成該 異常情形的原因，以及該異常情形之處理措施及/或相關的 保養說明，並可予以儲存（例如：可以表格之形式儲存於 相關的資料庫中）。接著進至步驟S22。 於步驟S22中，依據複數個該空調設備之標準運轉參 數，產生該空調設備於正常運轉狀態下的性能模型（如以 下第3圖及第4圖所示）。詳而言之，係可利用所操取到之 7 111303 1364519 複數個該空調設備之標準運轉參數其中至少兩個，加以整-理與歸納以形成一該空調設備於正常運轉狀態下的性能模 型（例如數學模型與趨勢函式）。較佳地，該性能模型係可 以趨勢圖或曲線圖之形式來予以呈現，且可將該性能模型 予以儲存。接著進至步驟S23。 於步驟S23中，係於該空調設備實際的運轉狀態下， 擷取複數個該空調設備的實際運轉參數。該實際運轉參數 係可為該空調設備於實際的運轉狀態下之耗電比例、平均 耗電量、能源效率比值、性能係數、冷凍負荷、每冷凍噸 所消耗的電功率、冷卻水出回水溫度、冷卻水流量、冰水 出回水溫度、冰水流量、冷媒壓力及/或外氣溫濕度等。較 佳地，該步驟S23係可以持續、定期的方式，或者是隨機 啟動的方式，並透過相關的參數擷取裝置來擷取該空調設 備於實際運轉狀態下的實際運轉參數，並可將所擷取到之 該實際運轉參數予以儲存。接著進至步驟S24。 於步驟S24中，依據該性能模型來對所擷取到的實際 運轉參數進行分析，進而可判斷出該空調設備的性能特性 及/或運作情形是否發生異常。因此，若判斷出該空調設備 的性能特性及/或運作情形發生異常狀況時，進至步驟 S25 ;若判斷出該空調設備的性能特性係為正常時，則返 回步驟S23進而持續地進行檢測的步驟。 於本發明之較佳實施態樣，係可以落點分析法來對所 擷取到的實際運轉參數進行分析。而落點分析可包括單一 數值落點分析與數值間關聯落點分析。舉例而言，利用單 8 Π1303 1364519 一數值落點分析可分析出外氣溫度、外氣相對濕度、冰水 入水溫度、冰水出水溫度、冷媒入水溫度以及冷媒出水溫 度等運轉參數是否偏高或偏低，以及偏高或偏低之權重數 值。而利用數值間關聯落點分析可藉由比對過去相似的狀 況下之外氣溫度與冷媒出水溫度，進而得知外氣溫度與冷 媒出水溫度的關聯性是否偏高或偏低，以及偏高或偏低之 權重數值。接著，再利用人工智慧、基因演算法及/或類神 經網路即可判斷出該性能特性發生了異常狀況，進一步亦 可利用人工智慧、基因演算法及/或類神經網路，得知性能 特性發生異常的原因（如下表1、2所列示）。值得一提的 是，於得知性能特性發生異常的原因後，復可將其原因歸 納於相關的知識庫（未圖示）中，以利後續進行設備診斷、 知識庫判斷，進而預防更嚴重的問題發生。 表1(單一數值落點分析） 外氣溫度 外氣相對濕度 冷媒水質 冰水入水溫度 正常(權重0) 正常(權重0) 正常(權重0) 正常(權重0) 冷媒入水溫度 冷媒出水溫度 冰水出水溫度 偏高(權重+1) 偏面(權重+1) 正常(權重0) 表2 (數值間落點分析） 冷媒入水溫度 外氣相對濕度 偏南(權重+】） 正常(權重0) 9 川303 « 亦可::口:i發明之另一較佳實施·態樣，於步驟S24中 來對所擷取到的實際選轉參數進行分析 寺方式 :二或類神經網路等方式來判斷該 W生月匕4寸性及/或運作情形是 n又爾 異常的房因，或者是提,得知且避免;生出發生 ::::得知.___:= = 識庫物Z知術’續續_備診斷及知 於步驟S25中，甚4,,丨^ , 或運作情形發生該^設備祕能特性及/ 簡訊等）。舉例而1 才貝1可提出警示（例如：警報、 作情形、狀況設備的性能特性或運 出警示的同時，二出Γ提出警示。較佳地，當提 述所提供之相關的星能的異常原因，且依據該前 的故障處理料及_目_;;成/^=、因’以及預定 策。詳而言之，可以的處理對 地師選出最有可能的異常㈣ 二二^法，自動 議較佳的故障處理措施及養的原因’進而建 員或保養人員進行檢測、維=養步ν ’以利相關的維修人 ‘ >或保養。如下表3所列示。 1Π303 10 i3645l9

表3 異 常情形 --'~~~·' 造成異常的可能原因 —-----_ 「 -- —- 建議的故障處理措施及/或 保養步驟 遽轉效率 偏低 ^___—--- (水冷式)水管堵塞或水 流太慢。（氣冷式）散 熱片髒汙或散熱風扇 故障。 ------- (水冷式）請清洗過濾器；請 更換修理浮球；請檢查水 位；請清理冷凝器。（氣冷 式）請清潔或更換散熱片。 凃媒温度 過高 大氣濕球過高、風扇故 障或冷卻塔通風不良。 請加大水塔；請檢^ 請淨空水塔空氣出入口。 請檢修冰水機是否 障。 冰水溫度 過高 一____ ----— 冰水機不當運轉。 冷媒溫差 過大 冷媒流量過小。 ~-— 請檢修濾閥是否堵塞 基即建請清洗濾閥；請檢杳 間門是否可正常開啟；請清 洗水垢。 冷媒量不 足 高壓過高或低壓過低。 建議可充填冷媒。 ---—^ 請參閱第3圖係清楚緣示出該空調設備於標準的運轉 狀態下，以相關的參數擷取裝置長時間地、定期、持續: 擷取該空調設備之標準運轉夢數（耗電比例與冷凍負荷） 後’再經過整理與歸納後所產生的性能模型（數學模型 ]] Π1303 1364519 形係可〜== 斷出空調設備的性能特性或運作情 演算法來 表現值）位於該趨勢線之上方=，點（量測 備之性能特性與運轉狀況越來越差。當然，亦== =/或麵等分析方式，來分析該空調設備的實“ 轉麥數與標準運轉參數之間的關係。 不 請參閱第6圖係清楚繪示出利用如第 來對操取到的實際運轉參數進行分析 —二==丄= 亚非位於較佳區域中，因此，即可判斷出p〜、見值） 能特性、運作情形或運轉狀況可能發生了 生 亦可利相歸分析及/或_雜分析等 〃田… :調=?實=轉參數與標準運轉參數之=: 付^的疋，於性能係數（y#〇與冷;東負荷（ 構成的性能曲線巾，曲線的料區 能特性的較佳表現區域。 Μ …周叹備的性 综上所述，本發明之性能檢測方法具有以下優點. 提』=。可透過自動化與規範化的檢S’程序， ⑺預先警示。藉由分析可判斷出 特性或運作情形是否發生異常’或者是是否即將 重的故障。因此，即可彈性地調整不適當的使时式與調艾 Π1303 13 4排軽，進而節省電能的損耗與避免空調設備發生臨 、故障或更嚴4的故障之情形。 (3 )快速處理。可快速協助相關的維修人員 人員恤诽敕、* 只·^ 1示臀 、、、屋4可能故障之原因，進而自動提供至少—種較 乜的建議處理對策。 古據此，不但可解決一般習知技術中檢測結果準確度不 :::問題，亦可即時、準確、有效地掌握空調設備的：能 、運作情形與運轉狀況，並據此彈性地調整空調設備 =使用方式及/或保養触’以及降心糖備發生臨時故 早的機率’進而避免成本的損耗與電能的浪費。 惟，上述實施例僅為例示性說明本發明之原理及其功 效:而非用於限制本發明。奸熟習此項技術之人均^在 ==背本發明之精神及範訂，對上述實施例進行修飾與 【圖式簡單說明】 第1圖係為冰水主機之架構示意圖； 第2圖絲本發明之_檢财法之步驟流程示意 第3圖係為耗電比例與冷;東負荷之性能模型示音圖. 第4圖係為性能係數與冷;東負荷之性能模型示意圖·’

第5圖係為利用耗電比例與冷;東負荷之性能模型進 落點分析之示意圖；以及 T 第6圖係為利用性能係數與冷清負荷之性能模型 落點分析之示意圖。 】】】3〇3 1364519 【主要元件符號說明】 1 冰水主機 10 產出物質系統 11 冷卻物質系統 S21〜S25 步驟

15 ]]]303

Claims (1)

1364519 - 第98125627號專利申請案 101年2月ifa修正替換頁 七、申請專利範圍： 1. 一種性能檢測方法，係對空調設備在實際運轉狀態下 所擷取到之實際運轉參數檢測該空調設備之性能特 性，該性能檢測方法包括以下步驟： (1 )擷取該空調設備在標準運轉狀態下的複數個 標準運轉參數； (2) 依據該空調設備之複數個標準運轉參數之至 少二者，產生該空調設備於標準運轉狀態下的性能模 型； (3) 依據該性能模型對擷取到的該實際運轉參數 進行分析，並判斷出該空調設備的性能特性；以及 (4) 於判斷出該空調設備的性能特性係為異常 時，予以警示，而於判斷出該空調設備的性能特性係 為正常時，擷取該空調設備在實際運轉狀態下之該實 際運轉參數並返回該步驟（3)。 2. 如申請專利範圍第1項之性能檢測方法，復包括設定 說明訊息之步驟，該說明訊息包括異常情形、造成該 異常情形的原因，以及該異常情形之處理措施及/或保 養說明。 3. 如申請專利範圍第2項之性能檢測方法，其中，於判 斷出該空調設備的性能特性發生異常時復包括依據該 性能特性的異常情形自該說明訊息取得與該異常情形 相應之内容的步驟，以建議處理對策。 4. 如申請專利範圍第1項之性能檢測方法，復包括依據 16 111303(修正版) 1364519 f 第98125627號專利申請案 ' 101年2月15"日修正替換頁 該空調設備之標準運轉參數儲存該標準運轉參數以及 該性能模型之步驟。 5. 如申請專利範圍第4項之性能檢測方法，其中，該性 能模型係為趨勢圖及/或曲線圖。 6. 如申請專利範圍第1項之性能檢測方法，其中，係以 定期及/或持續之方式擷取該標準運轉參數以及該實 際運轉參數。

如申請專利範圍第4或6項之性能檢測方法，其中， 該標準運轉參數係為該空調設備於標準運轉狀態時之 耗電比例（Power Rate)、平均耗電量、能源效率比值 (Energy Efficiency Rate)、性能係數（coefficient of Performance)、冷柬負荷（Part Load Ratio)、每冷冰嘲 所消耗的電功率、冷卻水出回水溫度、冷卻水流量、‘ 冰水出回水溫度、冰水流量、冷媒壓力及/或外氣溫濕 度。 φ 8.如申請專利範圍第1項之性能檢測方法，其中，係利 用落點分析、回歸分析及/或關聯性分析對所擷取到之 该實際運轉參數進行分析。 9.如申請專利範圍第6或8項之性能檢測方法，其中， 該實際運轉參數係為該空調設備於實際運轉狀態時之 耗電比例、平均耗電量、能源效率比值、性能係數、 冷凍負荷、每冷凍噸所消耗的電功率、冷卻水出回水 溫度、冷卻水流量、冰水出回水溫度、冰水流量、冷 媒壓力及/或外氣溫濕度。 17 111303(修正版) 1364519 第98125627>專利申請案 101年2月修正管換頁 10.如申請專利範圍第1項之性能檢測方法，其中，該空 調設備係為冷暖氣機、空調箱、熱泵、冷卻水塔、中 央空調系統及/或冰水主機。 18 111303(修正版) 1364519 r年曰修復)正替換頁

低溫^林 高溫

第1圖

111303 1364519

S21 S22 S23 S24 S25

第2圖 111303 2 1364519 y月/日修(E)正替換頁 70.00% 60.00% 50.00% '40.00% 30.00% JJ S ^ 20.00% 10.00% 0.00% ^

0.00% 10.00% 20.00% 30.00% 40.00% 50.00% 60.00% 70.00% 80.00% y = 0.167x2+ 0.7659X + 0.0222 R2 = 〇Ιδ756 PLR

第3圖 111303 3 1364519 、°窣>•月V(曰修(¾正替換頁 COP

第4圖

4 111303 1364519 ，月Θ曰修(¾正替換頁

耗電比例(％)

第5圖 5 111303 1364519 COP

第6圖

111303 6