TCTA038:深度學習之冰水系統節能技術

       冰水系統由冰水主機、冷卻水塔以及水泵等主要設備所組成，是個巨大的複雜系統。各個設備透過循環管路相互影響；並且相同之設備，其運轉特性亦有差異。傳統上，常使用熱力學公式，搭配傳統最佳化搜尋法進行參數估測及尋找最佳的節能操作點。可是此法所建立的系統運作模式與實際的複雜冰水系統誤差不小，勢必難以找出冰水系統真正的最佳節能點。本研究充分利用冰水系統的運轉大數據，引入深度學習技術，建立冰水主機、冷卻水塔與冷卻水泵，各個子系統的運轉模型。透過各模型之間輸入與輸出的關係，尋找出最佳的冰水主機負載率、冷凝器進出水溫差以及冷卻水塔冷卻水出水溫，使整體的冰水系統得以工作在最低耗能點，進而達到節能的目的。本文以台灣友達光電面板廠提供之冰水系統實際運轉數據為案例，計算結果顯示，在能源效率上，相較於該面板廠2019年的總耗電量，冷卻水循環參數優化節省0.89%，冰水主機負載調配優化節省0.33%的耗電量。另外，冰水主機總冰水溫優化，在乾球溫度為25.8、濕球溫度為19.4的天氣下，能幫助該面板廠的冰水系統，節省1.2 %的耗電量。此項節能效益會隨著天候以及廠區熱負荷不同而有所差異。

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