綜觀上述國內外文獻，有關現有冰水主機經驗模式之預測研究，已有 許多的學者提出。然而在文獻中一般會分別討論冰水側(chilled water side) 或冷卻水側節能(cooling water side)，少有全系統節能分析之討論。其部分 研究提出需更改現有半導體廠冰水主機系統架構以進行節能，此在進行量 產中的廠房是不易實現的；另一部份由於沒有考慮到現場有限的可控制參 數以及可控參數之特性，其所得之控制方式往往無法有效的實施。
本實驗主要考量操作面上的修改模式，也就是在不更改現有已經在從 事量產的半導體廠的架構下，利用半導體廠務監控系統的歷史資料庫所蒐 集之冰水主機及冷卻水塔運轉紀錄，進行建模分析，以求取冰水主機及冷 卻水塔在每一個時間點的 COP 值，並建立每一台冰水主機及冷卻水塔之運 轉性能曲線，再利用回歸計算尋找出每一步冰水主機及冷卻水塔之最高運 轉效率，之後利用統計方法分析冰水主機與冷卻水塔 COP 與系統中可控制 變數、環境變數之關係，建立全系統耗能之預估模型。利用可控制系統參 數的設定，如：冰機開台數、冷卻水塔開台數、冷卻水塔冷卻水出水水溫 等，使操作人員能夠在某一外氣環境及某負載需求下得知最節省系統整體 耗能的系統配置方式，使冷卻水塔風扇、泵浦、冰水主機運轉之效能配合 實際冰水負載做最合適搭配，達到節省能源耗損之目的。
因此，本研究的成果將可做為冰水系統運轉性能的預測、節能改善的 評估等應用之參考依據。
2 2.物理模式 2.1 冰水系統架構說明
目前一般的空調系統大部分是藉由冰水系統將空調空間所需的空調 負荷轉移至冰水主機上，再經由冷卻水系統將負荷移轉至外部環境中，主 要元件配置及操作原理，如圖 2-1 所示，基本上包含五道熱量交換的循環 系統，分別有室內熱負載與冰水盤管進行熱交換；冰水與冷媒在蒸發器中 進行熱交換；之後冷媒與冷卻水在冰水主機的冷凝器中進行熱交換；最後 則是冷卻水和室外空氣在冷卻水塔中進行熱交換。若是以運轉特性來區 分，又可以分類成冰水循環系統、冰水主機循環系統、冷卻水循環系統。
冰水循環系統將冰水機(CHILLER)製造的冰水利用冰水循環泵浦輸送各區 域的負載盤管，利用冰水循環使負載（潔淨室空調、非潔淨室空調、製程 冷卻）達到熱交換的目的。冷卻水循環系統是由冷卻水泵浦及冷卻水塔所 組成主要是將冰水機冷凝器的熱予以移除。而冷卻水塔為一種排熱裝置，
係使水與空氣接觸，而有部分水蒸發進入空氣，達到將水冷卻之目的的設 備。為了增加水的表面積，可利用噴嘴（Nozzle）將水噴灑，或者使用多 片檔板使水潑濺，造成大量的液滴，這些液滴有極大的表面積與空氣接 觸，增加熱傳接觸面積，使得由冰水主機側高溫的水能在冷卻水塔中由低 溫的空氣降溫，將主機所吸收或產生的熱能排放置大氣中，由於水具有高 潛熱熱能，加上取得容易，而空氣具有吸濕能力，因此冷卻水塔為散熱最 有效且最方便的工具。所謂的冰水負載側又依目的不同，可分成冷卻用和 空調用，由於半導體廠內冰水負載與冰水系統間關係較複雜，在此先不做 討論，本文乃是針對上述 1~3 熱交換程序〝進行整體冰水系統運轉效能評 估〞提出嶄新的節約能源方法，減少空調系統的電力使用量，降彽尖峰用 電的壓力。
在圖 2-1 冰水主機系統中共有四大類型之轉動設備，此四大類型之轉 動設備所耗費能量分別佔冰水主機系統之比例，分別為 M1(冷卻水塔風扇 10％)、M2(冷卻水泵 15％)、M3(冰水主機壓縮機 60％)以及 M4(冰水泵 15
％)，
2.2 冰水系統設備架構
本研究主要針對冰機全系統進行節能方案之實施，除冰水主機本身的 運轉效能提升外，與冰水主機有關之冰水泵、冷卻水泵、冷卻水塔之運轉 效能也都一併考慮。而系統之建模及測試系統案例為國內某半導體廠，其 系統設計冷凍容量於尖峰時段約為 15000 冷凍噸，主要供應性質為無塵室 空調系統、辦公大樓空調及製程冷卻等多功能使用，為了符合製程上 CLASS 100 潔淨室之溫度 23℃、相對溼度 43％RH 之特殊負載需求條件，
其系統設備架構如圖 2-2 所示。
為了使系統利於分析建模，因此將系統區分為冷凍負載、冰水主機及 冷卻水塔，其主要設備有下列幾項：
冰水主機（CH-1~12）：12 台 1250RT 離心式冰水主機，使用 R-123 冷 媒，其中有 5 台為熱回收機型。其性能規格為冷卻水流量 970 CMH，進水 溫度 32℃，出水溫度 37℃之條件時，可產生冰水 430 CMH 及進水溫度 14
℃的情況下，可使出水溫度維持在 5℃，冷凍能力達到 1250RT，最大耗電 量為 798KW。
一次冰水泵浦（CCP1~12）：12 台泵浦規格均為流量 Q＝430CMH、揚程 H＝12m、馬達馬力 HP＝25hp。
二次冰水泵浦（SCCP1~6）：6 台泵浦規格均為流量 Q＝1205CMH、揚程 H＝43m、馬達馬力 HP＝250hp，採用變頻方式驅動。
冷卻水泵浦（CWP1~12）：12 台泵浦規格均為流量 Q＝970CMH、揚程 H
＝12m、馬達馬力 HP＝100hp。
冷卻水塔（CT1~13）：13 台冷卻水塔，其性能規格為流量 4024GPM，
在外氣濕球溫度 29℃時，可以使入水溫度為 37℃之冷卻水溫降至 32℃，
最大耗電量為 75hp。
冰水系統採一次側/二次側（primary-second system）方式設計，一 次側冰水泵浦隨著冰水主機的起停開關，二次側泵浦隨著負載之變化進行 恆壓變頻控制。
符號說明：
Tchwr Tchws
負載盤管（4）
condenser evaporator
compressor condenser
evaporator
compressor Cooling Tower 1 Cooling Tower 1
condenser
evaporator
compressor condenser
evaporator
compressor Cooling
Tower 2 Cooling Tower 2
Load
(空調系統，冷藏庫系統，CDA系統，
PCW，UPW，PV，無塵室冷卻盤管)
1 2
圖 2-2 一般冰水主機系統設備架構
3 3.統計分析方法 3.1 主成份分析
主成份分析(Principal Component Analysis，PCA)是一種多變數分析方 法，其主要的概念是將數據中各個變數及影響因子加以結合，而找出變數
的特徵值及特徵向量，就可以瞭解數據的分佈情形。
共 變 異 係 數 矩 陣 Sxx計 算 特 徵 值 及 特 徵 向 量， 可 以 以 奇 異 值 分 解 (Singular Value Decomposition，SVD)方法分解成特徵值矩陣Λ與特徵向量 矩陣P，所以共變異係數矩陣可以改寫如式（3）：
數，例如當λ1＞λ2＞λ3＞L＞λJ時，我們即可發現影響系統的主要變數有兩 的負荷向量(Latent Vector 或 Loading Vector)，亦為 的特徵向量， 為一 誤差值(Residual Matrix)。如果系統包含
t
ip
i法，並且可以將原始的變數投影到新的座標上，求出新的變數值，也就是 主成分變數值。
所以主成分分析主要的功能有以下三點：
1. 找出多變數系統中真正主宰系統變化的變數 2. 降低多變數問題的維度
3. 排除變數間的相關性
以三維空間為例，圖 3-2 中辨識一個三維空間中的橢球，相當於擁有 三 個 互 不 相 關 變 數 的 資 料 點 在 三 維 空間 分 佈 的 某 個 問 下 的 信 賴 區 間 (Confidence Interval)界限，可以想像成資料點的分佈區域。
當變數間具有線性關係的時候，資料點受到此關係式的限制，就收縮 到如圖 3-3 的一個寬間橢圓面上了，也就是橢球與代表此線性關係式的平 面相交的部分，由圖中可以發現，從原來座標軸的任何一個方向去觀察這 個橢圓面，都不如存垂直於此橢圓面的方向觀察來的清晰，而主成分分析 即是以座標轉換的方法，將座標轉成如圖 3-4 所示的橢圓，如此便可以僅 僅以二維座標系描述這個資料點的分佈情況，以達到減低問題的複雜度以 及清晰地監控資料點分佈狀況的目的。
圖 3-1 資料X與P1及P2方向線的關係圖
圖 3-2 三維空間中的橢球
圖 3-3 三維空間中的傾斜橢球
圖 3-4 主成份二維空間中的橢球
3.2 部分最小平方分析
部分最小平方法（Partial Least Square, PLS）是一種延伸自 PCA 技術 的回歸模式，用來準確的建立多變數矩陣 X 與 Y 的關係。
3.2.1 部分最小平方分析演算
3.2.1.1 資料前處理
將資料量值的比例縮放(Scaling)，主要使用的方法是 unit variance (UV) scaling 方法，主要目的是讓資料量值分布置中(Mean-centering) ，使得量 值分佈較大的數值與量值分佈較小數值擁有相同的影響程度，如圖 3-5 所 示。
3.2.1.2 主成分計算
利用如同主成分分析法之技術計算第一個主成分，如下圖 3-7 所示。
接著利用回歸計算一，找出各量值對於第一個主成分的投影量 t1，利用 t1 與 y 進行回歸得到數學式子：c1t1= y^(1)，求取回歸模型結果 c1，如圖 3-8 所示。再利用回歸計算二，取得先前利用單一主成份所的之預測模型，計 算其殘差(y- y^(1)=f1)作為新的預測標的，如圖 3-9 所示。此時對 X 建構 第二個主成分找出各量值對於第二個主成分的投影量 t2，利用 t2 與 f1 進 行回歸得到數學式子：c2t2= f1，求取回歸模型結果 c2，如所示。經過上 述分析後可以得到回歸式：c1t1+c2t2= y^(2)，利用該模型預測所得之 y 與 y^(2)作圖，若是落於 45 度角線表示預測準確，得到如所示之最終模型。
若是自變數之主成份超過兩個以上亦可以依據此方式進行分析，找出最為 合適之。
m e a s u re d v a lu e s &
" le n g th "
u n it v a r ia n c e s c a li n g
m e a n -c e n te r in g
0
圖 3-6 PLS-資料前處理[43]
PC1
x2 x3
x1 projection
of observation i
圖 3-7 PLS-主成分一計算[43]
圖 3-8 PLS-回歸演算一[43]
圖 3-9 PLS-第一次建模殘差計算[43]
圖 3-10 PLS-回歸演算二[43]
圖 3-11 PLS-建模結果驗證[43]
3.3 系統模型建構
用統計方法分析 COP 與系統中可控變數、環境變數之關係，以求取 COP 預估模型。
在此各台冰水主機冷凍負載與耗電量之單位皆相同（kJ/hr），故CCOP 為一
(Tchri-Tchsi)×Fchw×Cp×1,000
中Tchri為各台冰機冰水回水 1
該數值來自於資料庫。Tchsi為各台冰機冰水出水水溫。該數值來自 於資料庫。Fchw為各台冰機之冰水泵浦所能供給之水流量，該數值來自於 設 備 規 格 。 Cp 為 水 的 定 壓 比 熱 ， 一 般 而 言 水 在 25 ℃ 的 定 壓 比 熱 為 4.18(kJ/kg-k)。最後需乘上 1000 指的是水的密度單位換算值。所以各台冰 水主機耗電量的計算方式為式（9）：
V×I×3^0.5×P.F.×3,600/1,000 中 V 指的是各台冰水主機
瞭解了模型的自變參數後，便從資料庫擷取相對應的下列數值，冰水
由於冰水主機的CCOP預估模式包含有兩個模型的輔助方能有正確的
由於冰水主機的CCOP預估模式包含有兩個模型的輔助方能有正確的