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 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
                   1. JB ࢑ңٿԞ໲ PIU & SWB
                   ġġġңႬႬࢻᆀขၦਠ
                   2. ؑঐJBѠৡા60ಣPM, ߒ                                                Dry         Local
                   ġġġ෉೤დѬཽԋ၇6 ಣPM,   SI          Power      DATASQL     EMS         Pump        Scrubber
                   ġġġڐᎸҦhookupٸᄃርሰؒ
                   ġġġԋ၇
                   3. CTʖPMܝጤҦHookupܼ
                   ġġġᐡѯԋ၇ਣڂΤHookup
                   ġġġึєscope
                                                              HUB

 Save $4.76 per month


                                       0~5 amp cabling  Pumping Line  Pumping Line  Pumping Line  Pumping Line  Pumping Line
                          HUB                                                                 CR L30
 Consume 260.71% more electricity

                                          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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