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Tech
Notes
技術專文

圖十五、用電負載分佈監測 圖十六、製程設備負載監控架構

TSMC network
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HUB

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0~5 amp cabling Pumping Line Pumping Line Pumping Line Pumping Line Pumping Line
HUB CR L30
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Busway Busway

J J J
Spend $3.00 purchasing a new bulb B B B
CSF L20

Exhaust
PIU : Plug-In Unit
PM : Power Meter
CT : ЩࢻᏣ
: Ethernet
: CT ÷ PM ܝପጤ
: EMS scope USF L10

負載設備健康診斷分析 圓廠規模而言，如要瞭解所有製程 複雜，每種演算方法有其缺點及 參考文獻 [6] S. Drenker and A. Kader, “Nonintrusive
機台用電狀況及模式，如 圖十六所 限制，目前僅限於學術研究及一 Monitoring of Electric Loads”, IEEE
可以比對相同品牌、相同型號的電 [1] Hsueh-Hsien Chang, A New Computer Applications in Power, vol.
示之製程設備負載監控架構，必須 般工業負載用電監測，並尚未完全 Measurement Method for Power 12, pp. 47-51, 1999.
器用電特性，分析其用電效率並判
增設電錶及相關施工費用將會超過 符合工業用電實際應用需求。為了 Signaturesof Nonintrusive Demand [7] 黃仁鵬；郭英哲；楊怡和，應用倒傳遞
讀耗電原因（例如是否需維修或過 Monitoringand Load Identification, 類神經網路於網路教學之自動化學習效
新台幣五千萬元以上（含電錶、比 能符合複雜的半導體廠負載用電監 IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRY 果評量，南台科技大學資訊管理研究
於老舊），提供使用者節能建議。 APPLICATIONS, VOL . 48, NO. 2, 所 國際學術研討會 資訊科技與實務，
壓器比流器及施工費用），但如能 測需求，電紋特徵辨識技術必須加 MARCH/APRIL 2012. 2004。
至於辨識演算也正朝設備老化、電 導入此技術並整合目前電力監控系 入半導體廠負載用電特性來調整、 [2] John W. M. Cheng, An Alternative Use [8] 曹孝櫟；陳勇旗，基於智慧電表技術之
力故障診斷分析功能來發展，可供 統，針對製程機台運轉特性及模式 優化辨識演算法或搭配其他辨識技 of Power Quality Information - Load 智慧與綠能家庭（建築）管理、控制與
Signature Studies & Applications, IEEE
應用服務，交通大學資訊工程系研究計
系統維修時使用較少人力及縮短故 來優化辨識演算法，將會對電力監 術來發展適合工業負載用電的辨識 978-1-4673-1943-0/12/$31.00, 2012. 畫，2010。
障確認時間，尤其是對戶外供電迴 控及能源管理有鉅大助益，並且能 系統。針對未來半導體晶圓廠的能 [3] 蔡孟伸；林郁修，一種人供智慧技術之
自適應非侵入式負載特徵萃取之方法，
路故障維修使用顯著，例如戶外路 利用既設監控設備來建置更完善電 源管理，掌握所有設備機台能源使 國立臺北科技大學專利證書號數：TW
I427547 B，October 2010。
燈維修更換。 力管理系統，以期發揮最大成本效 用情形是必須的，故建立一套系統 [4] 陳世杰；彭百君；張仁謙；王俊雄，
化、符合成本效益的電力負載監測 Development of Real-time Intelligent
而於工業應用方面，如前文所提， 益，降低成本。 Power Quality Monitoring and Non-
系統將有助於能源管理及系統操作
仍以侵入式監測方式架構電力監控 intrusive Energy Managing System，中
運轉，而電紋特徵辨識技術便是具 原大學 電機系研究計畫編號：NSC-92-
系統，對於末端負載用電狀況掌握 2213-E-033-017，August 2003。
潛力的發展方向，所以未來可透由 柏 如 ，
ADAPTER OPERATION
程度則端賴電錶安裝多寡而定。也 產學技術合作，針對製程機台負載 [5] 施 STATUS IDENTIFICATION BASED ON
因工業用電與生產製程息息相關， 結論 特性來發展適合半導體晶圓廠的電 CURRENT VARIATION，大同大學通訊
工程研究所碩士論文，February 2013。
系統架構複雜且能夠反覆學習的機 紋特徵辨識演算法，進而全面掌握
會相對少，辨識方法較繁瑣複雜， 製程機台用電情形，甚至負載用電
進而會影響辨識度較低，故尚未導 電紋特徵辨識技術可簡化目前負載 效率、設備健康 / 老化診斷分析、
入電紋特徵辨識技術。以半導體晶 監測系統的建置成本，雖然流程較 設備故障分析等。

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