TCTA038:深度学习之冰水系统节能技术

冰水系统由冰水主机、冷却水塔以及水泵等主要设备所组成，是个巨大的复杂系统。各个设备透过循环管路相互影响；并且相同之设备，其运转特性亦有差异。传统上，常使用热力学公式，搭配传统最佳化搜寻法进行参数估测及寻找最佳的节能操作点。可是此法所建立的系统运作模式与实际的复杂冰水系统误差不小，势必难以找出冰水系统真正的最佳节能点。本研究充分利用冰水系统的运转大数据，引入深度学习技术，建立冰水主机、冷却水塔与冷却水泵，各个子系统的运转模型。透过各模型之间输入与输出的关系，寻找出最佳的冰水主机负载率、冷凝器进出水温差以及冷却水塔冷却水出水温，使整体的冰水系统得以工作在最低耗能点，进而达到节能的目的。本文以台湾友达光电面板厂提供之冰水系统实际运转数据为案例，计算结果显示，在能源效率上，相较于该面板厂2019年的总耗电量，冷却水循环参数优化节省0.89%，冰水主机负载调配优化节省0.33%的耗电量。另外，冰水主机总冰水温优化，在干球温度为25.8、湿球温度为19.4的天气下，能帮助该面板厂的冰水系统，节省1.2 %的耗电量。此项节能效益会随着天候以及厂区热负荷不同而有所差异。

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