KR101902586B1

KR101902586B1 - 냉각수 설비 동작을 위한 적격화 시스템 및 방법

Info

Publication number: KR101902586B1
Application number: KR1020127004774A
Authority: KR
Inventors: 로버트 히긴스
Original assignee: 지멘스 인더스트리, 인크.
Priority date: 2009-07-23
Filing date: 2010-05-13
Publication date: 2018-09-28
Also published as: BR112012001256B1; EP2457177A4; MX2012001013A; KR20120051040A; US20110022241A1; AU2010275034B2; CN102498484B; CA2768733C; ES2747957T3; CA2768733A1; EP2457177A1; EP2457177B1; WO2011011032A1; IN2012DN00634A; AU2010275034A1; DK2457177T3; CN102498484A; SG177698A1; HK1171530A1; US8417392B2

Abstract

냉각수 설비에 대한 하나 이상의 업그레이드들 또는 변경들의 효과들을 결정하기 위한 적격화 시스템이 본 명세서에 개시된다. 적격화 시스템은 냉각수 설비의 동작 로그들로부터 다양한 데이터를 수집할 수 있다. 데이터는 스테이지들에서 수집될 수 있으며, 적어도 하나의 제1 스테이지를 이용하여, 대표 로그 데이터를 식별하는 데 사용되는 데이터를 수집할 수 있다. 이어서, 대표 로그 데이터를 이용하여, 정확한 분석을 수행하여, 하나 이상의 업그레이드들 또는 변경들의 효과들을 결정할 수 있다. 이러한 방식으로, 적격화 시스템은 데이터 입력을 줄이면서 정확한 분석을 제공한다. 또한, 적격화 시스템은 다양한 양의 데이터를 수신하여, 예를 들어 그의 분석에서 퍼센트 에러 등을 줄일 수 있다.

Description

냉각수 설비 동작을 위한 적격화 시스템 및 방법{QUALIFICATION SYSTEM AND METHOD FOR CHILLED WATER PLANT OPERATIONS}

<관련 출원들의 상호 참조>

본원은 2009년 7월 23일자로 Demand Flow Pumping이라는 표제로 출원된 미국 특허 출원 제12/507,806호의 부분 계속 출원인, 2010년 4월 12일자로 Qualification System And Method For Chilled Water Plant Operations라는 표제로 출원된 미국 특허 출원 제12/758,780호에 대한 우선권 및 그 이익을 주장한다.

본 발명은 장비 동작 절차들을 위한 적격화 및 검증 시스템들에 관한 것으로서, 특히 냉각수 설비 동작들을 위한 적격화 시스템 및 방법에 관한 것이다.

빌딩 시스템들, 산업 기계류 및 기타 장비는 출력을 생성하기 위해 에너지를 소비한다. 예를 들어, 빌딩 또는 캠퍼스 냉각수 설비는 전기 또는 기타 에너지를 이용하여 냉각수를 생성함으로써 빌딩 또는 캠퍼스 내의 환경을 제어한다. 그러한 장비는 통상적으로 그의 스케일로 인해 상당한 양의 에너지를 사용한다. 따라서, 그러한 장비의 동작 비용은 상당하다. 장비 제조자들 및 운영자들에 의한 노력들이 효율을 증가시킴으로써 에너지 사용을 줄였지만, 추가적인 효율 이득들이 달성될 수 있다.

효율 이득들은 장비를 재구성하거나 교체함으로써 달성될 수 있다. 그러나, 이것은 통상적으로 많은 비용이 든다. 따라서, 제조자들 및 운영자들은 종종 액션을 취하기 전에 장비 재구성 또는 교체의 이익들과 비교하여 비용들을 평가하려고 시도한다.

아래의 설명으로부터, 본 발명은 종래 기술과 관련된 결함들을 해결하면서, 종래 기술의 구성들로 예측되지 않거나 가능하지 않은 많은 추가적인 장점 및 이익을 제공한다는 것이 명백해질 것이다.

하나 이상의 냉각수 설비 업그레이드들의 효과(들)를 결정하기 위한 적격화 시스템이 본 명세서에서 개시된다. 적격화 시스템은 업그레이드의 효과가 정확하게 결정될 수 있게 한다. 하나 이상의 실시예들에서, 적격화 시스템은 감소된 데이터 세트를 이용하여 업그레이드들의 효과의 정확한 표현을 생성할 수 있다. 이것은 업그레이드들의 효과가 매우 빠르고 효율적으로 결정될 수 있게 한다. 게다가, 적격화 시스템은 실제의 냉각수 설비 로그(log) 데이터의 다양한 타입들 및 양들을 이용하여 특정 냉각수 설비에 대한 정확한 분석을 생성할 수 있다. 적격화 시스템은 추가적인 로그 데이터를 수신하여, 하나 이상의 실시예들에서 요구되는 바와 같은 에러의 마진들을 줄일 수 있다.

적격화 시스템은 다양한 방식으로 구성될 수 있다. 예컨대, 일 실시예에서는, 하나 이상의 장비 업그레이드들에 대한 적격화 시스템이 제공된다. 적격화 시스템은 프로세서 및 프로세서에 의해 실행될 수 있는 기계 판독 가능 코드를 저장하는 메모리 장치를 포함할 수 있다. 기계 판독 가능 코드는 냉각수 설비의 하나 이상의 컴포넌트들에 대한 사양 데이터를 수신하고, 하나 이상의 기간 동안의 냉각수 설비의 하나 이상의 컴포넌트들 상의 부하를 나타내는 부하 데이터를 수신하고, 부하 데이터를 요약함으로써 하나 이상의 기간 동안의 하나 이상의 요약된 부하 값들을 결정하기 위한 하나 이상의 명령어들을 포함할 수 있다.

사양 데이터는 적어도 냉각수 설비의 냉각기들에 대한 설계 사양들을 포함할 수 있다는 점에 유의한다. 예를 들어, 설계 사양들은 에너지 사용, 출력, 물 공급 온도들 및 물 반환 온도들과 같은 사양들일 수 있다. 부하 데이터는 냉각수 설비의 냉각기들과 같은 하나 이상의 컴포넌트들에 대한 부하 값들을 포함할 수 있다. 대표적인 로그 데이터는 펌핑 주파수들(pumping frequencies), 팬 주파수들(fan frequencies), 물 공급 온도들 및 물 반환 온도들과 같은, 냉각수 설비의 컴포넌트들에 대한 설비 로그 데이터를 포함할 수 있다.

하나 이상의 명령어들은 냉각수 설비의 하나 이상의 로그들로부터 대표적인 로그 데이터를 수신하고, 사양 데이터 및/또는 대표 데이터로부터 냉각수 설비에 대한 이상적인 전력 사용을 결정하기 위한 명령어들일 수도 있다. 대표 로그 데이터는 요약된 부하 값들 중 적어도 하나에 가장 가까운 부하 값을 갖는 하나 이상의 로그들로부터의 로그 데이터인 속성을 가질 수 있다.

명령어들은 또한 또는 대안으로서 사양 데이터 및 냉각수 설비가 배치된 지리적 위치에 대한 습구(wet bulb) 데이터로부터 이상적인 전력 사용을 계산하도록 구성될 수 있다는 점에 유의한다. 기계 판독 가능 코드는 이 지리적 위치를 수신하기 위한 하나 이상의 명령어들을 포함할 수 있다. 지리적 위치는 예를 들어 국가들 및 도시들과 같은 다양한 지리적 영역들일 수 있다.

기계 판독 가능 코드는 다양한 기능들을 제공할 수 있다. 예를 들어, 기계 판독 가능 코드는 냉각수 설비에 대한 이상적인 전력 사용과 현재의 전력 사용 사이의 하나 이상의 차이들을 결정하고 출력하기 위한 하나 이상의 명령어들을 포함할 수 있다. 기계 판독 가능 코드는 하나 이상의 기간들 동안의 요약된 부하 값을 출력하여, 대표 로그 데이터가 식별되게 하도록 구성될 수 있다.

다른 실시예에서는, 하나 이상의 냉각수 설비 업그레이드들의 하나 이상의 효과들을 결정하기 위한 적격화 시스템이 제공될 수 있다. 적격화 시스템은 프로세서, 메모리 장치, 및 프로세서에 의해 실행될 수 있고 메모리 장치에 저장되는 기계 판독 가능 코드를 포함할 수 있다. 적격화 시스템은 또한 기계 판독 가능 코드를 실행함으로써 생성된 하나 이상의 데이터 입력 필드들, 기계 판독 가능 코드의 일부인 하나 이상의 데이터 처리 유닛들, 또는 이들 모두를 포함할 수 있다. 이러한 필드들 및 처리 유닛들은 다양한 방식으로 구성될 수 있다.

예를 들어, 하나 이상의 제1 데이터 입력 필드들은 하나 이상의 기간 동안의 냉각수 설비에 대한 실증적 로그 데이터를 수신하도록 구성될 수 있으며, 하나 이상의 제1 데이터 처리 유닛들은 하나 이상의 기간 동안의 실증적 로그 데이터를 요약하는 적어도 하나의 수치 값을 생성하도록 구성될 수 있다. 하나 이상의 제1 데이터 처리 유닛들은 중간 함수(mean function), 중앙값 함수(median function) 및/또는 평균 함수(average function)와 같은 수학 함수에 의해 부하 데이터를 요약하도록 구성될 수 있다. 제1 데이터 입력 필드들은 1개월의 기간 동안의 실증적 로그 데이터를 수집하도록 구성될 수 있다.

하나 이상의 제2 데이터 입력 필드들은 실증적 로그 데이터를 요약하는 적어도 하나의 수치 값에 가장 가까운 값의 데이터를 갖는 냉각수 설비의 하나 이상의 로그들로부터 선택된 데이터를 포함하는 대표 로그 데이터를 수신하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 대표 로그 데이터는 하나 이상의 기간들 적어도 하나의 기간 동안의 적어도 하나의 수치 값에 가장 가까운 부하 값을 갖는 로그 데이터의 적어도 한 세트일 수 있다.

하나 이상의 제3 데이터 입력 필드들은 냉각수 설비의 하나 이상의 컴포넌트들에 대한 사양 데이터를 수신하도록 구성될 수 있다. 게다가, 하나 이상의 제2 데이터 처리 유닛들은 적어도 사양 데이터를 이용하여 적어도 냉각수 설비에 대한 이상적인 전력 사용을 결정하고, 적어도 대표 로그 데이터를 이용하여 냉각수 설비에 대한 현재의 전력 사용을 결정하도록 구성될 수 있다.

하나 이상의 제3 데이터 처리 유닛들이 냉각수 설비의 이상적인 전력 사용과 현재의 전력 사용 간의 비교를 결정하고 출력하기 위해 포함될 수 있다. 게다가, 하나 이상의 제4 데이터 입력 유닛들이 냉각수 설비에 대한 위치 정보를 수신하기 위해 제공될 수 있다. 이어서, 이상적인 전력 사용이 적어도 사양 데이터 및 위치 정보를 이용하여 계산될 수 있다. 위치 정보는 적어도 냉각수 설비의 위치에 대한 습구 데이터를 포함할 수 있다.

하나 이상의 냉각수 설비 업그레이드들의 효과를 결정하기 위한 다양한 방법들이 본 명세서에서 제공된다. 예를 들어, 일 실시예에서, 적격화 시스템을 이용하여 하나 이상의 냉각수 설비 업그레이드들의 효과를 결정하기 위한 방법이 제공된다. 이 방법은 냉각수 설비의 하나 이상의 컴포넌트들에 대한 사양 데이터를 적격화 시스템의 하나 이상의 데이터 입력들 내에 입력하는 단계, 하나 이상의 기간들 동안의 하나 이상의 냉각기들 상의 부하를 지시하는 냉각기 부하 데이터를 하나 이상의 데이터 입력들 내에 입력하여, 하나 이상의 기간들 동안의 냉각기 부하 데이터로부터 평균 냉각기 부하를 계산하는 단계, 및 냉각수 설비의 하나 이상의 로그들로부터 대표 로그 데이터를 식별하는 단계를 포함할 수 있다. 식별된 대표 로그 데이터는 하나 이상의 기간들 중 적어도 하나의 기간 동안의 평균 냉각기 부하에 가장 가까운 냉각기 부하 값을 갖는 하나 이상의 로그들로부터의 데이터인 속성을 가질 수 있다.

이 방법은 또한 냉각수 설비의 하나 이상의 로그들로부터 식별된 대표 로그 데이터를 하나 이상의 데이터 입력들 내에 입력하여 대표 로그 데이터로부터 냉각수 설비의 전력 사용을 계산하는 단계, 및 분석을 초기화하여 냉각수 설비의 전력 사용과 냉각수 설비의 이상적인 전력 사용을 비교하는 단계를 포함할 수 있다. 이상적인 전력 사용은 적어도 사양 데이터 및 대표 로그 데이터를 이용하여 계산될 수 있다. 1년의 기간 동안에 적어도 12개의 대표 로그가 존재할 수 있다. 냉각수 설비의 가동 시간은 냉각수 설비의 실제 가동 시간을 반영하도록 조정될 수 있으며, 이상적인 전력 사용은 냉각수 설비의 가동 시간을 이용하여 계산될 수 있다는 점에 유의한다.

분석의 하나 이상의 결과들을 제공하여 하나 이상의 냉각수 설비 업그레이드들의 효과를 표시할 수 있다. 게다가, 추가적인 대표 로그 데이터를 식별하고 입력하여 분석의 정밀도를 향상시킬 수 있다. 냉각수 설비의 지리 위치를 하나 이상의 데이터 입력들 내에 입력하여, 지리 위치에 대한 습구 데이터를 이용하여 이상적인 전력 사용이 결정되게 할 수 있다.

본 발명의 다른 시스템들, 방법들, 특징들 및 이점들이 아래의 도면들 및 상세한 설명의 검토시에 이 분야의 기술자에게 명백하거나 명백해질 것이다. 그러한 모든 추가적인 시스템들, 방법들, 특징들 및 이점들은 본 설명 내에 포함되고, 본 발명의 범위 내에 있으며, 첨부된 청구항들에 의해 보호되는 것을 의도한다.

도면들 내의 컴포넌트들은 반드시 축척으로 도시된 것은 아닌 대신에, 본 발명의 원리들을 설명할 때에는 강조가 주어진다. 도면들에서, 동일한 참조 번호들은 상이한 도면들 전반에서 대응하는 요소들을 지시한다.
도 1은 예시적인 적격화 시스템을 나타내는 블록도이다.
도 2는 적격화 시스템의 예시적인 기계 판독 가능 코드를 나타내는 블록도이다.
도 3은 로그 데이터를 분석하기 위한 예시적인 프로세스들을 나타내는 흐름도이다.
도 4a는 예시적인 표제 페이지 데이터 시트를 나타낸다.
도 4b는 예시적인 설계 데이터 시트를 나타낸다.
도 4c는 예시적인 재생(reclaim) 계산 데이터 시트를 나타낸다.
도 4d은 예시적인 실증적 데이터 시트를 나타낸다.
도 4ea 및 4eb는 예시적인 월간 로그 데이터 시트를 나타낸다.
도 4f는 예시적인 연간 프로필 데이터 시트를 나타낸다.
도 4g는 예시적인 압축기 에너지 비교를 나타낸다.
도 4h는 예시적인 냉각수 펌핑 비교를 나타낸다.
도 4i는 예시적인 냉각탑 팬 에너지 비교를 나타낸다.
도 4j는 예시적인 응축기 물 펌핑 비교를 나타낸다.
도 4k는 예시적인 설비 효율 비교를 나타낸다.
도 4l은 예시적인 에어 사이드 비교를 나타낸다.
도 4m은 예시적인 연간 데이터 시트를 나타낸다.

아래의 설명에서는 본 발명의 더 충분한 설명을 제공하기 위해 다수의 특정 상세가 설명된다. 그러나, 본 발명은 이러한 특정 상세들 없이도 실시될 수 있다는 것이 이 분야의 기술자에게 명백할 것이다. 다른 예들에서는 본 발명을 불명확하게 하지 않기 위해 공지 특징들은 상세히 설명되지 않았다.

공업 및 상업 장비 시스템들은 통상적으로 원하는 출력을 생성하도록 협동하는 다수의 복합 기계류 또는 장치를 포함한다. 예를 들어 냉각수 설비의 경우, 출력은 빌딩, 캠퍼스 또는 기타 영역의 공기를 냉각하는 데 사용되는 냉각수일 수 있다. 이러한 시스템들은 복잡하고, 다수의 기계류를 포함하므로, 시스템들로부터 직접 측정하지 않고는 그들의 에너지 사용, 효율, 효과 또는 이들의 조합을 평가하기가 매우 어렵다.

마찬가지로, 기계류의 재구성, 개조 또는 교체와 같은, 이러한 시스템들의 잠재적인 업그레이드들의 효과를 평가하는 것도 매우 어렵다. 더욱이, 직접적인 측정들은 업그레이드들이 이루어질 때까지 수행될 수 없다. 업그레이드들은 시간 소모적이고 비용이 많이 든다. 어떠한 이익들이 달성될 수 있는지를 모른다면, 운영자들은 이러한 업그레이드들의 수행으로부터의 비용 절감 및 효율 이득을 포기하기로 결정할 수 있다.

본 발명의 적격화 시스템은 운영자들이 그들의 시스템들의 하나 이상의 업그레이드들의 효과들을 정확하게 결정할 수 있게 한다. 게다가, 적격화 시스템은 다양한 시스템들에 대해 이러한 정보를 빠르고 쉽게 제공한다. 하나 이상의 실시예들에서, 적격화 시스템은 장비 시스템과 관련된 특정 설정들 또는 특성들을 고려할 수 있다.

적격화 시스템은 현재 동작하고 있는 장비 시스템에 대해 수집된 실제 데이터를 이용할 수 있다는 점에서 유리하다. 실제 데이터를 적격화 시스템 내에 입력하여, 특정 장비 시스템에 대한 업그레이드의 효과를 결정할 수 있다. 이것은 이러한 장비 시스템들이 통상적으로 기계류의 복잡하고 고유한 집합들이라는 점에서 매우 유리하다. 게다가, 적격화 시스템은 상이한 양의 데이터 입력을 수신하여 냉각수 설비에 대한 업그레이드들의 효과를 결정함으로써 다양한 레벨의 입도를 제공한다.

하나 이상의 실시예들에서, 적격화 시스템은 빌딩, 캠퍼스 등의 냉각 시스템들에서 사용되는 것들과 같은 냉각수 설비에 대한 업그레이드들의 효과를 결정하도록 구성될 수 있다. 게다가, 적격화 시스템은 냉각수 설비에 대한 하나 이상의 특정 업그레이드들의 효과를 결정하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 아래에 더 설명되는 바와 같이, 적격화 시스템은 냉각수 설비의 컴포넌트들에 대한 하나 이상의 운영 전략들의 적용의 효과를 결정하도록 구성될 수 있다.

또한, 아래에 더 설명되는 바와 같이, 적격화 시스템은 특정 업그레이드들의 결합의 효과를 결정하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 냉각수 설비의 하나 이상의 컴포넌트들의 교체와 결합된 운영 전략의 적용의 효과가 결정될 수 있다. 본 명세서에서는 냉각수 설비들 및 이들에 대한 특정 업그레이드들과 관련하여 설명되지만, 적격화 시스템은 다양한 장비 시스템들에 대한 다양한 업그레이드들의 효과를 결정하는 데 사용될 수 있는 것으로 예측된다.

적격화 시스템은 컴퓨팅 장치 내에 또는 컴퓨팅 장치로서 구현될 수 있다. 범용 컴퓨터 또는 컴퓨팅 장치가 기계 판독 가능 코드를 실행하여 본 명세서에서 설명되는 바와 같은 적격화 시스템을 제공할 수 있는 것으로 예측된다. 대안으로서 또는 추가로, 프로세서들 및/또는 회로 등을 구비하는 특수 목적 컴퓨팅 장치가 본 명세서에서 설명되는 바와 같은 적격화 시스템을 제공하도록 구성된다.

도 1은 예시적인 적격화 시스템 및 시스템의 예시적인 컴포넌트들을 나타낸다. 상이한 실시예들에서는 적격화 시스템 내에 다양한 컴포넌트들이 포함될 수 있다는 것을 이해할 것이다. 알 수 있듯이, 적격화 시스템(104)은 프로세서(108), 데이터 입력(120) 및 출력 장치(128)를 포함할 수 있다. 일반적으로, 프로세서(108)는 입력된 데이터에 대해 하나 이상의 명령어들을 실행하여 냉각수 설비에 대한 업그레이드의 효과를 결정한다. 입력된 데이터에 대해 명령어들을 실행한 결과로서 데이터 출력이 생성될 수 있다. 프로세서(108)는 또한 하나 이상의 명령어들을 실행하여 데이터 입력을 수집 또는 수신하고 출력 장치(128)를 통해 데이터를 제공할 수 있다.

명령어들은 프로세서(108)에 액세스 가능한 유형 매체 상에 고정된 소프트웨어 등의 형태의 기계 판독 가능 코드일 수 있다. 명령어들은 또한 또는 대안으로서 프로세서의 회로 내에 명령어들을 포함시키는 것 등에 의해 프로세서(108) 내에 하드와이어링(hardwiring)될 수 있다. 예를 들어, 필드 프로그래머블 그리드 어레이(FPGA) 타입의 프로세서의 경우, 프로세서(108)는 명령어들에 따라 물리적으로 구성될 수 있다.

하나 이상의 실시예들에서 적격화 시스템(104)은 메모리 장치(112), 저장 장치(116) 또는 이들 양자를 포함할 수 있다. 메모리 장치(112)는 RAM 메모리 또는 ROM 메모리와 같은 시스템 메모리일 수 있다. 명령어들은 프로세서(108)에 의한 검색 및 실행을 위해 메모리 장치(112)에 저장될 수 있다. 게다가, 메모리 장치(112)는 동작 중에 적격화 시스템에 의해 수집 또는 사용되는 데이터를 저장하는 데 사용될 수 있다.

저장 장치(116)는 데이터를 저장하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 저장 장치(116)는 자기 드라이브, 광 드라이브, 플래시 드라이브 등일 수 있다. 저장 장치(116)는 입력된 데이터, 데이터 출력 또는 이들 양자를 저장하는 데 사용될 수 있다. 게다가, 저장 장치(116)는 냉각수 설비에 대한 하나 이상의 업그레이드들의 효과를 결정하기 위해 프로세서(108)가 실행할 수 있는 명령어들을 저장할 수 있다. 저장 장치(116)는 프로세서(108)로부터 원격적일 수 있지만, 일부 실시예들에서, 프로세서에 액세스 가능하다는 점에 유의한다. 예컨대, 저장 장치(116)는 네트워크를 통해 액세스될 수 있다.

메모리 장치(112) 및 저장 장치(116)는 후속 검색을 위해 데이터를 저장하는 데 사용될 수 있으므로, 이들은 하나 이상의 실시예들에서 교환 가능하게 사용될 수 있다는 것을 이해할 것이다. 예를 들어, 메모리 장치(112)는 입력된 데이터, 데이터 출력 또는 이들 양자를 저장하는 데 사용될 수 있다. 게다가, 일부 실시예들에서는, 메모리 장치(112)만이 제공될 수 있거나, 저장 장치(116)만이 제공될 수 있다.

냉각수 설비와 관련된 데이터가 데이터 입력 장치(120)를 통해 프로세서(108)에 의해 수신될 수 있다. 일반적으로, 이러한 데이터 입력은 통상적으로 냉각수 설비, 그의 컴포넌트들 및 그의 환경의 사양들 또는 동작 특성들과 관련될 것이다. 데이터 입력(120)은 다양한 방식들로 구성될 수 있다. 예컨대, 데이터 입력 장치(120)는 키보드, 터치 스크린, 음성 인터페이스, 스캐너 또는 기타 입력 장치일 수 있다. 일부 데이터 입력 장치들(120)은 데이터 입력의 프로세스를 고속화하기 위해 적어도 부분적으로 자동화될 수 있다. 예를 들어, 스캐너는 영숫자 또는 다른 문자들을 인식하고 이 정보를 프로세서(108)에 제공함으로써 설비 로그들로부터 데이터 값들을 입력하는 프로세스를 자동화할 수 있다.

데이터 입력 장치(120)는 또한 다른 장치들과 통신하여, 냉각수 설비에 관한 데이터를 얻을 수 있다. 예를 들어, 일 실시예에서, 데이터 입력 장치(120)는 냉각수 설비의 냉각기, 응축기, 가변 주파수 드라이브(VFD), 팬 또는 다른 컴포넌트의 제어기(또는 기타 등등)와 통신하여 제어기로부터 직접 동작 데이터를 검색할 수 있다. 다른 예로서, 데이터 입력 장치(120)는 원격 저장 장치와 통신하여, 냉각수 설비에 관한 데이터를 검색(예를 들어, 다운로드)할 수 있다. 예를 들어, 전자 로그들이 냉각수 설비 데이터를 저장하는 컴퓨터 또는 다른 장치로부터 다운로드되어 프로세서(108)에 제공될 수 있다.

일부 실시예들에서는, 데이터 입력 장치(120)에 의해 수신된 데이터를, 프로세서(108)에 의해 사용 또는 인식 가능한 포맷으로 변환하기 위해 옵션인 변환기 컴포넌트(124)가 제공될 수 있다. 변환기 컴포넌트(124)는 개별 컴포넌트일 수 있고 그리고/또는 프로세서에 의해 실행 가능한 하나 이상의 명령어들 또는 기계 판독 가능 코드 내에 구현될 수 있다. 변환기 컴포넌트(124)는 적격화 시스템(104)으로 하여금 다양한 입력 데이터를 이용할 수 있게 한다는 점에서 유익하다. 예를 들어, 제1 포맷의 전자 로그가 프로세서(108)에 의해 사용 가능한 포맷으로 변환될 수 있다. 예를 들어, 변환기 컴포넌트(124)는 특정 데이터 필드들을 식별하고, 그 안의 데이터를 프로세서(108)에 의해 사용 가능한 데이터 포맷으로 대응 필드들에 제공할 수 있다.

적격화 시스템(104)의 하나 이상의 실시예들에서는 출력 장치(128)도 제공될 수 있다. 일반적으로, 출력 장치(128)는 냉각기 설비 동작들의 다양한 양태들에 대한 하나 이상의 업그레이드들의 효과들이 사용자에게 제공될 수 있게 한다. 예를 들어, 출력 장치(128)는 스크린 또는 모니터일 수 있다. 대안으로서 또는 추가로, 출력 장치(128)는 프린터일 수 있다. 일부 실시예들에서, 출력 장치(128)는 프로세서(108)로부터의 출력을 다른 장치들로 전송하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 출력 장치(128)는 프로세서(108)로부터의 출력을 저장, 검토 및 기타 용도들을 위해 컴퓨터, 단말기, PDA 등으로 전송하도록 구성되는 통신 장치일 수 있다.

도 2는 프로세서가 냉각기 설비 동작들에 대한 하나 이상의 업그레이드들의 효과들을 결정하기 위해 실행할 수 있는 하나 이상의 명령어들 또는 기계 판독 가능 코드의 다양한 컴포넌트들의 배열을 나타낸다. 일부 실시예들에서 적격화 시스템의 프로세서는 명령어들 또는 기계 판독 가능 코드를 구현하도록 구성(예로서, 하드와이어링)될 수도 있다는 것을 이해할 것이다.

일반적으로, 명령어들은 입력 모듈(204), 데이터 처리 모듈(208) 및 출력 모듈(212)을 구비할 수 있다. 하나 이상의 실시예들에서, 명령어들은 이러한 모듈들 중 하나 이상의 모듈을 복수 개 제공할 수 있다. 일반적으로, 동작 중일 때 입력 모듈(204)은 출력 모듈(212)에 의해 표시되거나 액세스 가능하게 될 수 있는 출력을 생성하기 위해 데이터 처리 모듈(208)에 의해 처리될 수 있는 데이터를 수신한다. 알 수 있듯이, 각각의 모듈은 하나 이상의 유닛들을 포함할 수 있다. 유닛들은 동일한 기능을 수행하거나 상이한 기능들을 수행하도록 구성될 수 있는 것으로 예측된다. 예를 들어, 입력 모듈(204)은 하나 이상의 입력 유닛들(224)을 포함할 수 있다. 개별 입력 유닛들(224)은 동일 입력을 수집하거나 상이한 입력을 수집할 수 있다. 마찬가지로, 데이터 처리 모듈(208)은 입력 유닛들(224)로부터의 데이터에 대해 동일 또는 상이한 동작들을 수행하는 하나 이상의 데이터 처리 유닛들(228)을 포함할 수 있다. 이것은 아래에 더 설명되는 바와 같이 상이한 입력들이 상이한 방식들로 처리될 수 있게 한다는 점에서 유익하다.

데이터 처리 모듈(208)은 출력 모듈(212)과 통신하여, 처리된 데이터를 제공하거나 처리된 데이터가 액세스되게 할 수 있다. 출력 모듈(212)은 또한 처리된 데이터를 동일 또는 상이한 방식들로 제공할 수 있는 하나 이상의 개별 출력 유닛들(232)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 도시된 출력 모듈(212)은 프린터 또는 디스플레이 스크린 상에 데이터를 제공하는 것과 관련된 출력 유닛들(232)을 포함한다. 출력 모듈(212)은 동일 타입의 출력을 위한 복수의 유닛(232)(예로서, 2개의 프린터 출력 유닛)을 포함할 수 있다. 게다가, 출력 모듈(212)은 데이터 파일들을 기입하기 위한(예로서, 파일들을 세이브/저장하기 위한) 그리고 처리된 데이터를, 데이터가 검토되거나 더 처리되거나 사용될 수 있는 다른 장치들로 전송하기 위한 출력 유닛들(232)을 포함할 수 있다.

통상적으로, 적격화 시스템은 많은 데이터 중에서 특히 냉각수 설비의 동작들 또는 데이터 로그(들)로부터의 데이터를 이용할 것이다. 적격화 시스템은 장비 사양들 및 동작 특성들과 같은 냉각수 설비에 관한 다른 데이터도 이용할 수 있다. 로그 데이터(216)는 하나 이상의 입력 유닛들(224) 등을 통해 입력 모듈(204)에 직접 제공될 수 있다. 예를 들어, 사용자는 키보드 또는 다른 데이터 입력 장치 등을 통해 로그 데이터를 적격화 시스템 내에 입력할 수 있으며, 그러한 로그 데이터는 입력 유닛(224)을 통해 입력 모듈(204)에 의해 수신될 수 있다. 옵션으로서, 일부 실시예들에서, 로그 데이터(216)는 전술한 바와 같이 입력 모듈(204)에 의한 사용을 위해 하나 이상의 변환기들(124)에 의해 사용 가능한 포맷으로 변환될 수 있다.

하나 이상의 입력 유닛들(224)은 특정 타입들의 로그 데이터(216)를 수신하도록 구성될 수 있는 것을 의도한다. 예를 들어, 일부 입력 유닛들(224)은 정수 값들을 수신하도록 구성될 수 있고, 다른 입력 유닛들은 퍼센트, 소수 값, 텍스트 또는 이들의 조합을 수신하도록 구성된다.

하나 이상의 실시예들에서, 입력 유닛들(224)은 데이터를 입력하기 위한 논리적인 체계를 제공하도록 구성될 수 있다. 일 실시예에서, 하나 이상의 입력 유닛들(224)은 데이터 시트들 상에 구성될 수 있다. 일반적으로, 데이터 시트들은 특정 타입 또는 특정 타입들의 정보를 수집하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 후술하는 바와 같이, 표제 페이지 데이터, 냉각기 설비 설계 데이터, 연간 프로필 데이터, 실증적 데이터 및 사이트 방문 로그 데이터를 수집하기 위한 하나 이상의 데이터 시트들이 존재할 수 있다. 이러한 방식으로, 데이터 시트들은 데이터를 입력하기 위한 체계화된 방식을 제공한다.

데이터 시트 상에서, 입력 유닛들(224)은 데이터 엔트리 또는 입력을 허가하는 하나 이상의 입력 필드들에 의해 표현될 수 있다. 예를 들어, 입력 유닛들(224)은 도 4a-4m에 도시된 바와 같은 텍스트 또는 수치 입력 필드들(404)에 의해 표현될 수 있다. 일부 상황들에서, 입력 유닛(224)은 다수의 입력 필드에 의해 표현될 수 있다. 예를 들어, 하나의 입력 유닛(224)은 이름 입력 필드 및 성 입력 필드를 이용하여 고용인의 전체 이름을 수집하도록 구성될 수 있다. 사실상, 원할 경우에, 입력 유닛(224)은 표제 페이지 시트를 위한 모든 원하는 고용인 정보를 수집하도록 구성된 다수의 입력 필드를 구비할 수 있다. 예를 들어, 입력 유닛(224)은 관련된 이름, 성 및 고용인 번호 필드를 구비하여, 적격화 시스템을 이용하여 고용인으로부터 이러한 정보를 수집할 수 있다. 입력 필드(404)는 일부 실시예들에서 데이터를 제공/출력하는 데 사용될 수 있다는 것을 이해해야 하는데, 그 이유는 입력 필드가 그 안에 입력된 어떠한 정보든지 제공할 수 있기 때문이다.

마찬가지로, 출력 유닛들(232)도 예를 들어 도 4a-4m에 도시된 바와 같이 데이터 시트 상에 정보를 표시하는 하나 이상의 출력 필드들(412)에 의해 데이터 시트 상에 구성 및 제공될 수 있다. 하나 이상의 실시예들에서, 출력 필드들은 데이터 처리 유닛들(228)에 의해 수행된 하나 이상의 계산들 또는 연산들로부터 발생한 정보를 표시할 수 있다. 후술하는 바와 같이, 계산들은 입력 유닛들(224), 이전의 계산들 또는 다른 소스들로부터의 데이터에 대해 수행될 수 있다. 예를 들어, 데이터 처리 유닛(228)에 의해 복수의 입력 필드로부터의 데이터를 합산하고 입력 필드들의 수로 나눔으로써 평균이 계산될 수 있다. 이어서, 계산된 평균은 출력 필드에 의해 스크린(또는 다른 출력 장치) 상에 표현되는 바와 같은 출력 유닛(232)을 통해 표시될 수 있다.

하나 이상의 실시예들에서, 데이터 시트들, 입력 필드들 및 출력 필드들은 예를 들어 프로세서에 의해 생성되고, 디스플레이 상에 제공될 수 있다. 이러한 방식으로, 데이터의 입력 및 출력을 위해 그래픽 사용자 인터페이스가 제공될 수 있다. 다양한 입력 필드들, 출력 필드들 또는 조합된 입력/출력 필드들이 도면들에 도시되지만, 간명화를 위해 이러한 필드들 각각은 도면들에서 개별적으로 라벨링되지 않았다는 점에 유의한다. 이러한 필드들은 하나 이상의 실시예들에서 데이터를 수집하거나, 데이터를 제공하거나, 이들 양자를 수행할 수 있다.

데이터 처리 유닛들(228)과 입력 유닛들(224) 및 출력 유닛들(232) 간의 상호작용을 설명하기 위하여, 아래의 예시적인 절차가 제공된다. 일반적으로, 이 예시적인 절차는 적격화 시스템이 시동될 때 실행되어, 적격화 시스템의 입력 및 출력 필드들을 준비함으로써 연산 또는 사용을 위해 적격화 시스템을 준비시킬 수 있다. 아래의 코드 리스팅에서 "/*" 및 "*/"으로 표시되는 부분들은 코멘트들이며, 실행되지 않는다는 점에 유의한다.

하나 이상의 실시예들에서, 제공되는 절차는 물론, 명령어들 또는 기계 판독 가능 코드의 다른 세트들도 데이터 처리 유닛들(228) 중 하나 이상을 구현할 수 있다. 아래에서 알 수 있듯이, 그러한 데이터 처리 유닛들(228)은 하나 이상의 입력 유닛들(224) 또는 입력 필드들로부터의 데이터를 이용하고, 하나 이상의 출력 유닛들(232) 또는 출력 필드들을 통해 데이터를 제공할 수 있다. 아래의 데이터 처리 유닛(228)은 Microsoft Excel(마이크로소프트사의 상표) workbook에서의 실행을 위해 Visual Basic for Applications(마이크로소프트사의 상표)로 작성되지만, 다양한 프로그래밍 언어들이 사용될 수 있다는 것을 이해할 것이다. 아래의 이해를 돕기 위해 도 4b 및 그 안에 도시된 도시 및 국가 필드들을 참조할 수 있다.

/* workbook이 열려 있을 때 설계 시트를 표시함. */

/* 설계 시트 상의 콤보 박스 1(국가 콤보 박스)의 내용들을 소거한다. 콤보 박스 1 및 2(국가 및 도시)의 초기 값을 그들 아래에 숨겨진 셀들에 포함된 값들로 설정한다. 이것은 파일이 닫힐 때 콤보 박스들의 내용들을 저장하고 검색하기 위한 방법이다.*/

/* 변수들을 선언하고, 국가 약어들을 콤보 박스 1 내에 채우기 위한 어레이에 할당한다.*/

/* 각각의 국가를 콤보 박스 1 내에 아이템으로서 추가하기 위해 루프를 수행한다.*/

/* 변수를 초기화하고, 국가/도시 데이터 시트("WB 데이터") 상의 각각의 행을 통해 루프를 수행한다. 행의 국가 열이 콤보 박스 1에서 선택된 국가와 일치하는 경우, 도시를 콤보 박스 2에 추가하여 사용자가 콤보 박스 1의 국가 내의 도시를 선택할 수 있게 한다.*/

따라서, 동작시에, 이 데이터 처리 유닛(228)은 사용자에 의한 선택을 위해 50개의 국가로 국가 콤보 박스를 채운다. 이러한 방식으로, 데이터 처리 유닛(228)은 국가 콤보 박스를 출력 필드로서 이용한다. 일부 예들에서는 입력 필드들이 출력 필드들로서 기능할 수 있고, 그 반대도 가능하다는 점에 유의한다. 예를 들어, 데이터 처리 유닛(228)은 국가 콤보 박스를 입력 필드로도 이용할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 냉각수 설비가 위치하는 국가를 선택할 수 있다. 이어서, 데이터 처리 유닛(228)은 이 정보를 이용하여 그 국가의 도시들로 도시 콤보 박스를 채울 수 있다. 이러한 방식으로, 도시 콤보 박스는 출력 필드로서 사용될 수 있다.

아래에 더 설명되는 바와 같이, 국가 및 도시의 선택은 특정 정보를 자동으로 채우는 데 사용될 수 있다. 예를 들어, 특정 국가 및/또는 도시에 대한 습구 데이터는 사용자가 도시를 선택할 때 소정의 습구 정보로 자동으로 채워질 수 있다. 하나 이상의 실시예들에서, 데이터 처리 유닛(228)은 도시의 사용자 선택을 수신할 때 습구 정보를 자동으로 채우는 기능도 수행할 수 있다. 이러한 방식으로, 도시 콤보 박스는 입력 필드로도 사용될 수 있다는 것을 알 수 있다.

이제, 냉각수 설비에 대한 하나 이상의 업그레이드들의 효과의 분석을 제공하기 위해 적격화 시스템이 수행할 수 있는 예시적인 프로세스가 도 3을 참조하여 설명된다. 아래의 설명에서는, 분석되는 냉각수 설비에 관한 데이터를 수집하고 제공하는 데 사용될 수 있는 예시적인 데이터 시트들을 도시하는 도 4a-4m을 참조할 수 있다.

아래의 일부 부분들은 순차적으로 또는 순서대로 설명되지만, 데이터는 다양한 시퀀스들로 입력될 수 있다는 것을 이해할 것이다. 예를 들어, 데이터는 데이터 시트의 다양한 부분들 내에 다양한 시퀀스들로 입력될 수 있다. 도면들에 도시된 입력 필드들의 배열은 예시적이며, 적격화 시스템의 다른 실시예들에서는 다양한 데이터 시트 포맷들/레이아웃들이 사용될 수 있다.

단계 304에서, "표제 페이지" 등 내에 데이터가 입력될 수 있다. 도 4a는 예시적인 표제 페이지 데이터 시트를 나타낸다. 표제 페이지 데이터 시트는 하나 이상의 실시예들에서 커버 페이지로서 간주될 수 있다. 표제 페이지 데이터 시트는 특정 냉각수 설비 또는 다수의 냉각수 설비에 대한 설비 및 직원 정보를 적격화 시스템에 제공하는 데 사용될 수 있다. 알 수 있듯이, 타겟 사이트(즉, 냉각수 설비가 위치하는 사이트)에 대한 이름 및 그의 주소가 시트의 대응하는 입력 필드들(404) 내에 입력될 수 있다. 게다가, 입력 필드들(404)은 어떤 데이터 또는 정보가 필드들 내에 입력되어야 하는지를 식별하는 것을 돕기 위한 관련 라벨들(408)을 가질 수 있다는 것을 알 수 있다. 도시된 표제 페이지 데이터 시트에서는, 냉각수 설비의 장비를 식별하기 위해 장비 제조자 모델 및 일련 번호들이 입력될 수 있다. 표제 페이지 데이터 시트에서 수집된 정보는 냉각수 설비 및 냉각수 설비에 대해 수행되는 분석이 미래에 쉽게 식별될 수 있게 한다는 점에서 유익하다.

단계 308에서, 장비 사양들과 같은 냉각수 설비 장비를 설명하는 상세들 또는 데이터가 입력될 수 있다. 도 4b는 그러한 입력을 수집하는 데 사용될 수 있는 예시적인 설계 데이터 시트를 나타낸다. 일반적으로, 사양 데이터는 통상적으로 설계 데이터 시트 상에서 수집된다. 예를 들어, 하나 이상의 실시예들에서, 설계 데이터 시트는 냉각수 설비의 냉각기들, 냉각탑들, 펌프들 및 기타 컴포넌트들에 대한 다양한 설계 사양들을 수집하도록 구성될 수 있다. 습구 데이터도 수집될 수 있다. 알 수 있듯이, 정보는 다양한 기간들 동안 입력될 수 있다. 예를 들어, 습구 데이터는 (물론, 다른 정보도) 1개월 단위로 또는 다른 기간들 동안 수집될 수 있다. 각각의 장비 섹션 내의 가장 좌측 열의 장비 이름들은 원할 경우에 예를 들어 설비 장비가 더 쉽게 식별되게 하기 위해 맞춤화될 수 있다는 점에 유의한다.

도 4b의 설계 데이터 시트는 데이터 시트의 입력 필드들(404) 중 적어도 일부가 이전 입력의 결과로서 자동으로 채워질 수 있다는 것을 보여준다는 점에 유의한다. 예를 들어, 좌상 코너의 드롭다운 입력 필드(404)로부터 국가를 선택함으로써, 도시 드롭다운 입력 필드(404)가 그 국가 내의 도시들로 자동으로 채워질 수 있다. 이러한 채움은 (전술한 Workbook_Open() 데이터 처리 유닛과 같은) 하나 이상의 데이터 처리 유닛들을 통해 이루어질 수 있다. 마찬가지로, 도시의 선택은 그 도시에 대한 습구 데이터를 동일 데이터 시트 또는 다른 데이터 시트들 상의 대응하는 입력 필드들(404), 출력 필드들(412) 또는 이들 양자 내에 자동으로 삽입할 수 있다. 예를 들어, 도 4b의 설계 데이터 시트에서, 도시의 선택은 시트의 습구 데이터 섹션에 도시된 바와 같이 데이터 처리 유닛으로 하여금 월간 습구 데이터를 채우게 할 수 있다.

일부 실시예들에서는, 예를 들어 설계 데이터 시트의 설계 데이터 섹션에 설비 이름, e app 및 c app, 및 날짜가 입력될 수 있다. 설비 이름 필드는 냉각수 설비를 참조하는 데 사용되는 식별자를 수신할 수 있다. e app 및 c app 필드들은 각각 설계 증발기 및 응축기 증발기 접근 값들을 수신할 수 있다. 날짜 값은 날짜 필드 내에 입력될 수 있다. 통상적으로, 현재 날짜가 날짜 필드 내에 입력될 것이다.

설명된 바와 같이, 냉각수 설비의 냉각기들에 대한 사양 데이터가 수집될 수 있다. 냉각수 설비의 하나 이상의 냉각기들은 예를 들어 냉각기들 중 하나 이상의 냉각기에 대한 장치 이름을 입력함으로써 식별될 수 있다. 이것은 일반적이며, 예를 들어 "냉각기 1" 또는 "C1"일 수 있지만, 설명적인 것으로 권장된다. 예를 들어, 냉각기의 제조자 및 모델 번호가 사용될 수 있다. 사양들 및 동작 특성들과 같은 다른 정보도 수집될 수 있다. 예를 들어, 각각의 냉각기에 대해 설계 냉각기 톤 수 및 설계 냉각기 RLA(Rated Load Amps)에 이어지는 냉각기 전력 인자도 냉각기 섹션에 입력될 수 있다. 냉각기 전압도 수집될 수 있다.

PP HP(Primary Pump Horse Power) 및 PP GPM(Primary Pump Gallons Per Minute)도 수집될 수 있다. PP(Primary Pump) 부하 인자에 대한 값도 수집될 수 있다. 일부 값들은 원할 경우에 변경될 수 있는 디폴트 값들을 자동으로 제공받았을 수 있다는 점에 유의한다. 예를 들어, 디폴트 PP 부하 인자와 다른 값을 원하는 경우, 그러한 값이 입력될 수 있다.

설계 데이터 시트 내에 도시된 바와 같은 입력 필드들의 다음 3개의 열은 냉각수 설비의 다른 컴포넌트들에 대한 추가적인 사양들을 수신할 수 있다. 예를 들어, 원할 경우에 입력되는 CWP HP(Condenser Water Pump Horse Power), CWP GPM(Condenser Water Pump Gallons Per Minute) 및 CWP(Condenser Water Pump) 부하 인자와 같은 하나 이상의 응축기 물 펌프(들)에 대한 사양들이 수집될 수 있다. 이러한 값들은 하나 이상의 실시예들에서는 정확한 분석 또는 계산을 위해 요구될 수 있다는 점에 유의한다.

냉각수 설비 컴포넌트들에 대한 대응하는 온도들이 수신될 수 있다. 예를 들어, 설계 데이터 시트 상의 입력 필드들(404)의 다음 4개의 열에 의해 도시되는 바와 같이, 열 또는 다른 레이아웃 내의 하나 이상의 입력 필드들(404)은 증발기 공급, 증발기 반환, 응축기 공급 및 응축기 반환 온도들을 수신할 수 있다. 냉각제도 식별될 수 있다. 일부 실시예들에서, 사용자는 일부 입력 필드들(404)에 대한 값들의 사전 설정 리스트를 제공받을 수 있다. 예를 들어, 사용자는 냉각제 열 내의 입력 필드(404) 위를 클릭할 수 있으며, 하나 이상의 냉각제들의 소정 선택을 포함하는 드롭다운 리스트가 나타날 수 있다. 사용자는 대응하는 냉각기가 사용하고 있는 냉각제를 선택할 수 있다. 예시적인 냉각제들은 R-134A, R-22, R-123 및 R-11을 포함한다.

로그 시트들 상에서의 냉각기 KW 계산들에 사용하기 위한 계산 방법이 선택될 수 있다. 다양한 사전 정의된 계산 방법들이 제공될 수 있다. 예시적인 계산 방법들은 RLA, %RLA, KW 및 설계를 포함한다. RLA 계산 방법은 입력된 RLA에 기초하여 냉각기 KW를 계산할 수 있고, %RLA는 설계 시트로부터의 데이터를 입력된 %RLA와 함께 이용하여 냉각기 KW를 계산할 수 있다. KW 방법은 사용자가 설비 로그 시트들로부터 직접 냉각기 KW를 입력하게 할 것이다. 설계 계산 방법은 후술하는 냉각기 데이터 시트 상의 계산들을 이용하여, 냉각기의 KW/Ton 프로필을 추정하고, 이 식을 이용하여 냉각기 KW를 계산할 수 있다.

위의 프로세스는 냉각수 설비 내의 각각의 냉각기에 대해 반복될 수 있다. 예를 들어, 도시된 설계 데이터 시트의 레이아웃에서, 이것은 각각의 냉각기에 대응하는 정보의 행들을 채움으로써 이루어질 수 있다. 도 4b의 제10 냉각기 행 아래에 도시된 바와 같이, 옵션인 교체 냉각기에 대한 데이터도 입력될 수 있다. 디폴트로서, 이 데이터는 제1 냉각기(예로서, 냉각기 1)에 대해 제공된 데이터로 설정될 수 있지만, 사용자는 이것을 잠재적 교체 냉각기의 사양들에 대응하도록 변경할 수 있다. 이것은 적격화 시스템이 교체 냉각기를 설치하는 효과들을 결정할 수 있게 한다.

사양 데이터는 하나 이상의 보조 펌프들에 대한 데이터를 포함할 수 있다. 예를 들어, 도시된 설계 데이터 시트는 그러한 정보를 수집하기 위한 보조 펌프 섹션을 포함한다. 이 섹션에서는, 냉각기들에 대한 것과 동일한 방식으로 펌프 이름들이 입력될 수 있다. 하나 이상의 실시예들에서, 보조 펌프들은 HP(Horse Power), GPM(Gallons Per Minute) 및 SP(Secondary Pump) 부하 인자에 대한 값들이 수집/입력되는 것을 필요로 할 수 있다. 물론, 일부 실시예들에서는 디폴트 값들 또는 추정 값들이 제공될 수 있다. 이러한 값들은 각각의 펌프에 대해 입력될 수 있다. 이 프로세스는 모든 펌프들에 대한 데이터가 입력될 때까지 반복될 수 있다.

냉각탑 사양 데이터도 수집될 수 있다. 예를 들어, 도시된 바와 같이, 이러한 데이터를 수집하기 위해 보조 펌프 섹션의 우측에 냉각탑 팬 섹션이 제공된다. 전술한 냉각기들 및 펌프들과 같이, 냉각탑 팬들은 필요에 따라 명명될 수 있다. 냉각탑 팬에 대한 HP(Horse Power) 및 효율 퍼센트(Eff%) 데이터가 입력될 수 있다. 위와 유사하게, 이러한 데이터 수집 프로세스는 시스템 내의 각각의 냉각탑 팬에 대해 반복될 수 있다.

설명된 바와 같이, 데이터 시트의 부분들은 예를 들어 하나 이상의 출력 필드들(412)의 형태로 정보를 제공하는 데 사용될 수 있다. 예를 들어, 계산의 출력이 표시될 수 있다. 냉각탑 팬 섹션의 우측에서 발견되는 냉각기 효율 섹션에 도시된 바와 같이, 설계 데이터 시트의 이 부분은 데이터 시트의 냉각기 또는 다른 섹션(들)에 입력된 데이터에 기초하는 계산들을 표시하기 위한 하나 이상의 출력 필드들(412)을 포함할 수 있다. 출력 필드(412)는 하나 이상의 실시예들에서 다른 데이터 시트들의 데이터에 기초하는/그로부터 계산된 정보를 표시할 수 있다는 점에 유의한다.

하나 이상의 실시예들에서는, 습구 정보가 사양 데이터의 일부로서 포함될 수 있다. 이것은 다양한 방식으로 수집될 수 있다. 예를 들어, 설계 데이터 시트에 도시된 바와 같이, (냉각기 효율 섹션의 우측에 위치하는) 습구 섹션에 대응하는 하나 이상의 필드들이 제공될 수 있다. 이 필드들은 디폴트로서 전술한 바와 같이 사용자에 의해 선택되는 바와 같은 냉각수 설비의 도시 또는 다른 위치에 대응하는 습구 정보를 포함하도록 구성될 수 있다. 그러나, 원할 경우에는 이곳에 맞춤형 습구 정보가 입력될 수 있다. 예를 들어, 원할 경우에 사용자에 의해 한 해의 각각의 달(또는 다른 기간들) 동안의 NOAH 습구 정보 또는 다른 맞춤형 습구 정보가 입력될 수 있다.

사양 데이터는 하나 이상의 실시예들에서 냉각탑 접근 값들을 포함할 수 있다. 이 값들은 냉각수 설비의 도시 또는 다른 위치에 대한 습구 정보의 일부로서 디폴트로 제공될 수 있다. 각각의 달 동안의 냉각탑 접근 값들에 대한 임의의 원하는 또는 필요한 변경들이 이루어질 수 있다는 점에 유의한다. 모든 값들은 특정 달 동안의 값에 기초하여 추정될 수 있다. 예를 들어, 하나 이상의 실시예들에서 값들은 8월 한 달 동안 추정될 수 있다. 하나 이상의 실시예들에서는, 전체 설계 헤드 데이터가 사양 데이터의 일부로서 수집될 수 있다. 예를 들어, 도시된 설계 데이터 시트 내의 냉각탑 접근 우측의 입력 필드들(404)의 블록에서와 같이 PP TDH(Primary Pump Total Design Head), SP TDH(Secondary Pump Total Design Head) 및 CWP TDH(Condenser Water Pump Total Design Head)가 입력될 수 있다.

사양 데이터는 에너지 사용/비용 데이터도 포함할 수 있다. 예를 들어, 도시된 설계 데이터 시트의 에너지 비용 섹션에 도시된 바와 같이, 연간 총 달러(데캐섬(decatherm)당 가스 비용) 및 연간 총 KWH 입력 필드들과 같은 에너지 비용 데이터가 수집될 수 있다. 대안으로서 또는 추가로, 제공된 KWH당 달러가 수집될 수 있다. 제공된 KWH당 달러 필드에 무언가가 입력되는 경우, 연간 총 달러 및 연간 총 KWH 필드들은 무시될 수 있으며, 하나 이상의 실시예들에서는 제공된 KWH당 달러 필드 값만을 이용하여 후속 계산들이 수행될 수 있다는 점에 유의한다.

에어 사이드 데이터를 포함하는 사양 데이터를 수집하기 위해 에어 사이드 데이터 섹션 등이 제공될 수 있다. 여기서는, VAV HP(Variable Air Volume Horse Power) 및 에어 핸들러 유닛 효율 퍼센트(Eff%)가 입력될 수 있다. AHU 데이터 섹션 우측에 에러의 마진이 입력될 수 있다. 이어서, 이 양은 냉각수 설비에 대한 하나 이상의 업그레이드들의 이익들(예로서, 에너지 절약)로부터 감산되어, 냉각수 설비에 대한 하나 이상의 업그레이드들의 계산된 효과들에서의 에러의 마진을 제공할 수 있다. 이어서, 사용자들은 에러의 다양한 마진들에 따라 적격화 시스템의 분석을 검토하고, 하나 이상의 설비 업그레이드들을 수행할지의 여부를 결정함에 있어서 이 정보를 가중할 수 있다.

이제, 도 4c를 참조하면, 일부 설비 구성들에서는 빌딩(또는 기타 등등)으로부터 설비로 반환되는 열의 일부가 재생되고, 다른 목적들을 위해 사용될 수 있다. 예를 들어, 도 4c는 열의 퍼센트와 같은 값을 입력하여 그러한 열의 재생으로부터의 에너지 절약을 계산할 수 있는 예시적인 재생 계산 데이터 시트를 도시한다. 이러한 계산은 일부 실시예들에서 하나 이상의 설비 업그레이드들의 효과를 고려할 수 있다. 도 4c의 예시적인 데이터 시트에 도시된 바와 같이, "% 재생" 입력 필드(404)와 관련된 데이터 처리 유닛은 절약될 수 있는 천연 가스의 양을 계산하도록 구성된다.

적격화 시스템은 시트에 추가된 각각의 설비 컴포넌트에 대해 필요한 모든 데이터가 입력되었음을 확인할 수 있다. 예를 들어, 입력 필드의 입력 유닛 및/또는 관련 데이터 처리 유닛은 임의의 필요한 데이터가 채워졌음을 확인할 수 있다. 게다가, 입력 유닛들 및/또는 데이터 처리 유닛들은 적용 가능한 경우에 데이터가 적절한 포맷이고 그리고/또는 수용 가능한 범위 내에 있음을 확인할 수 있다. 이것이 유익한 이유는 설계 데이터 시트와 같은 데이터 시트 상의 데이터 누락이 로그 시트 계산들에서 데이터의 누락을 유발하고, 불완전한 또는 부정확한 최종 설비 분석을 유발할 수 있기 때문이다. 시스템은 필요하거나 추천된 데이터(예로서, 분석의 정밀도를 개선하는 데이터)가 입력되지 않은 때 이를 사용자에게 통지할 수 있는 것을 의도한다. 시스템은 또한 사용자에게 이러한 데이터를 입력하도록 재촉할 수 있다. 게다가, 하나 이상의 실시예들에서는, 필요한 데이터가 입력될 때까지 하나 이상의 업그레이드들의 효과의 계산이 개시되지 않을 수 있다. 추천된 데이터가 입력되지 않은 경우, 시스템은 이에 대해 사용자에게 경고를 제공할 수 있다.

단계 312에서, 하나 이상의 실시예들에서는 냉각수 설비 로그 데이터가 입력될 수 있다. 통상적으로, 이 스테이지에서 수집된 로그 데이터는 냉각수 설비의 분석을 위해 수집될 추가적인 로그 데이터를 식별하는 데 사용될 수 있는 로그 데이터의 서브세트일 것이다.

도 4d에 도시된 바와 같이, 방금 설명된 로그 데이터를 수집하기 위해 실증적 데이터 시트 등이 사용될 수 있다. 이 로그 데이터는 추가적인 로그 데이터 또는 대표 로그 데이터를 식별하기 위해 적격화 시스템에 의해 사용될 수 있다는 점에서 "제1 스테이지" 또는 실증적 로그 데이터로서 고려될 수 있다. 실증적 데이터 시트 등이 유익한 이유는 제1 스테이지 로그 데이터를 수집/처리하고, 또한 시스템 및/또는 사용자가 각각의 달 동안 설비의 동작을 나타내는 하나 이상의 설비 데이터 로그들을 식별할 수 있게 하기 때문이다. 달리 말하면, 실증적 데이터 시트 등을 통해 수집된 정보는 냉각수 설비의 분석에 사용될 하나 이상의 대표 로그들을 식별함에 있어서 사용자를 돕는 데 사용될 수 있다.

통상적으로, 냉각수 설비의 데이터 로그의 각각의 로그 엔트리는 많은 양의 데이터를 포함한다. 실증적 데이터 시트는 이 스테이지에서 이 데이터의 서브세트가 입력될 수 있게 한다. 이것이 매우 유익한 이유는 로그 데이터의 서브세트만이 대표 로그 엔트리를 식별하는 데 필요하기 때문이다. 하나 이상의 실시예들에서는, 냉각수 설비의 단일 속성을 나타내는 로그 데이터가 수집될 수 있다. 알 수 있듯이, 이것은 상당히 적은 양의 데이터이다. 예를 들어, 하나 이상의 실시예들에서는, 하나 이상의 냉각기들에 대한 냉각기 톤 수 또는 냉각기 에너지 사용만이 수집될 수 있다. 일부 실시예들에서는 냉각수 설비의 동작의 다수의 속성을 나타내는 로그 데이터가 수집될 수 있다는 것이 고려된다. 예를 들어, 일부 실시예들에서는 냉각기 톤 수 및 냉각기 에너지 사용이 수집될 수 있다. 후술하는 바와 같이, 이러한 "제1 스테이지" 정보는 하나 이상의 냉각수 설비 업그레이드들의 효과를 결정하기 위해 입력될 수 있는 추가 또는 대표 로그 데이터를 식별하는 데에도 사용될 수 있다.

하나 이상의 실시예들에서, 실증적 로그 데이터는 다양한 기간들 동안 수집될 수 있다. 예를 들어, 일 실시예에서, 설비 내의 하나 이상의(또는 모든) 냉각기들에 대해, 실증적 데이터 시트는 한 해의 매일에 대한 하나 이상의 입력 필드들(404)을 포함할 수 있다. 설명된 바와 같이, 입력 필드들(404)은 대표 로그 또는 로그들이 감소된 양의 데이터 엔트리로 식별될 수 있게 하기 위해 비교적 적은 양의 정보를 수집하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 도 4d의 실시예에서, 설비 로그들로부터의 (냉각기 톤 수 또는 냉각기 에너지 사용과 같은) 냉각기 부하 정보가 대응하는 기간 및 냉각기 필드에 입력될 수 있다. 매일의 기간에 대해 도시되지만, 실증적 데이터 시트는 하루가 아닌 다양한 기간들에 대응하는 입력 필드들을 포함할 수 있다는 점에 유의한다. 예를 들어, 일부 실시예들에서, 필드들은 매시간, 매주, 매달 또는 다른 기간들에 대응할 수 있다.

실증적 또는 제1 스테이지 로그 데이터는 대표 로그 데이터의 식별을 돕도록 요약될 수 있다. 예를 들어, 도 4d의 실시예에서, 냉각기 부하 값들을 포함하는 제1 스테이지 로그 데이터는 단일 값 또는 감소된 수의 값들로 요약될 수 있다. 감소된 수의 값들은 대표 로그 데이터의 식별을 더 쉽게 하는데, 그 이유는 대표 로그 데이터를 식별하는 데 있어서 더 적은 수의 비교할 값들이 존재하기 때문이다. 게다가, 주어진 달 동안의 모든 냉각기 에너지 정보가 실증적 데이터 시트 내에 입력될 수 있다.

실증적 데이터의 요약은 다양한 방식으로 이루어질 수 있으며, 하나 이상의 데이터 처리 유닛들에 의해 수행될 수 있다. 예를 들어, 냉각기 톤 수 또는 에너지 사용과 같은 냉각기 부하 값들은 (이들이 입력될 때 또는 이들이 입력된 후에) 예를 들어 데이터 처리 유닛에 의해 추가 및/또는 표시될 수 있다. 예를 들어, 도 4d에서, 합계는 개별 냉각기 부하들의 합이며, 계산되어, "합계"라는 제목의 출력 필드들(412)의 열 내에 표시될 수 있다. 추가로 또는 대안으로서, 냉각기 부하 값들은 하나 이상의 냉각기들의 부하 값들에 대한 평균값, 중간값, 중앙값 등을 계산함으로써 요약될 수 있다. 예를 들어, 예시적인 실증적 데이터 시트에서, 각각의 달에 대한 요약 또는 평균은 예를 들어 매일 또는 다른 기간의 데이터 값들의 평균을 계산함으로써 산출되고, "월 평균" 열에 표시될 수 있다. 실증적 데이터 값들의 합계들, 평균들, 중간값들, 중앙값들 또는 다른 요약은 도시된 것들과 다른 다양한 기간들에 대한 발생할 수 있다.

단계 316에서, 냉각수 설비 로그들로부터의 대표 로그 데이터가 식별 및/또는 선택될 수 있다. 식별/선택된 로그는 주어진 달 내의 다수의 로그로부터 선택된 "평균" 로그로서 간주될 수 있다. 설명된 바와 같이, 대표 로그 데이터는 실증적 또는 제1 스테이지 로그 데이터 또는 이들의 하나 이상의 요약들에 의해 식별될 수 있다. 식별되면, 대표 로그는 냉각수 설비의 분석이 빠르게, 정확하게, 효율적으로 완료될 수 있게 한다는 점에서 유익하다. 매일의 냉각수 설비 로그들은 정보의 입력이 적어도 성가실 만큼 상당히 많은 양의 정보를 포함할 수 있다. 게다가, 이러한 정보의 입력에 필요한 시간 및 비용은 통상적으로 매우 높을 것이다. 대표 로그의 사용은 분석을 수행하기 위해 이러한 정보의 더 적은 그리고 더 관리 가능한 서브세트가 입력될 수 있다는 것을 의미한다. 예를 들어, 하나 이상의 실시예들에서는, 단 하루의 동작에 대응하는 로그 엔트리로부터의 상세한 정보를 이용하여 한 달 전체를 표현할 수 있다. 이것은 분석이 빠르게 그의 결과들을 얻도록 셋업되고 실행될 수 있게 하는데, 그 이유는 대표 로그 또는 로그들로부터의 데이터만이 입력되는 것이 필요하기 때문이다. 냉각수 설비 운영자들은 또한 업그레이드들 또는 다른 변경들에 관한 결정들을 그들의 장비에 알릴 수 있다. 더욱이, 대표 로그 데이터는 냉각수 설비의 동작으로부터의 실제 데이터를 포함하며, 따라서 특정 냉각수 설비에 대한 적격화 시스템의 분석의 정밀도를 향상시킨다.

냉각수 설비의 로그들로부터의 대표 로그 데이터의 식별은 다양한 방식으로 이루어질 수 있다. 예를 들어, 소정 기간 동안 냉각수 설비 동작 또는 냉각수 설비 컴포넌트 동작을 나타내는 대표 로그 데이터를 식별하기 위해, 요약된 실증적 로그 데이터와 유사한 로그 데이터가 선택될 수 있다. 예를 들어, 특정 달에 대한 대표 로그 데이터는 요약된 실증적 데이터에 가능한 한 가까운 특정 일(또는 다른 기간)에 대한 로그 데이터일 수 있다. 예를 들어, (실증적 로그 데이터로부터 요약된) 월간 평균 냉각기 부하 값과 동일 또는 유사한 냉각기 부하 값을 갖는 하루(또는 다른 기간)에 대한 로그 데이터의 세트가 대표 로그 데이터로서 식별될 수 있다. 대안으로서, 가장 가까운 냉각기 부하 값을 갖는 로그 데이터의 세트가 대표 로그 데이터로서 식별될 수 있다. 대표 로그 데이터로 선택되는 것이 가능한 로그 데이터의 세트들은 요약된 실증적 로그 데이터의 기간에 대응할 수 있다는 점에 유의한다. 예를 들어, 대표 로그 데이터는 1월달에 대한 요약된 실증적 데이터 값을 갖는 1월에 대한 로그 데이터로부터 식별될 수 있다. 이러한 방식으로, 대표 로그 데이터가 식별되고, 더 긴 기간 동안 냉각수 설비의 동작을 표현하는 데 사용될 수 있다.

적격화 시스템은 예를 들어 분석 수행에 있어서 에러의 마진을 줄이기 위해 추가적인 대표 로그 데이터를 수신하도록 구성될 수 있다는 점에 유의한다. 실제로, 일부 상황들에서는, 대표 로그 데이터의 모든 또는 상당한 부분이 입력될 수 있다. 일부 상황들에서는 모든 로그 데이터가 분석 수행에 이용될 수 있는 것도 고려된다. 예를 들어, 한 해의 매일 또는 다른 기간 동안의 로그 데이터가 적격화 시스템에 입력될 수 있다. 추가적인 대표 로그 데이터의 입력은 시간 소비를 증가시키지만, 이것은 설비 운영자들이 더 적은 양의 대표 로그 데이터에 대해 적격화 시스템을 실행함으로써 제공되는 분석을 확인할 수 있게 한다는 점에서 유익하다. 예를 들어, 제1 분석은 감소된 양의 대표 로그 데이터에 대해 실행될 수 있고, 제2 분석은 냉각수 설비에 대한 실제 업그레이드들/변경들의 실제의(그리고 아마도 고비용의) 구현 전에 증가된 양의 대표 로그 데이터에 대해 실행될 수 있다.

도 4ea 및 4eb에 도시된 바와 같이, 각각의 달 동안 대표 로그 데이터를 수집하기 위해 하나 이상의 월간 로그 데이터 시트들 등이 포함될 수 있다. 대표 로그 데이터는 다양한 다른 기간들 동안 수집될 수 있다. 이것은 관리 가능성을 위해 월간 데이터 시트들로 분할된 데이터를 유지한다. 월간 로그 시트들 각각은 유사하거나 동일하게 구성될 수 있다. 따라서, 각각의 달(예로서, 1월 내지 12월) 또는 다른 기간을 완료하기 위해 동일 또는 유사한 프로세스가 이용될 수 있다.

도 4ea 및 4eb는 데이터 시트가 활성화시에 기능을 수행하는 하나 이상의 버튼들을 가질 수 있음을 보여준다. 예를 들어, 월간 로그 데이터 시트는 사용자들이 현재의 달에 로그 포인트를 추가할 수 있게 하기 위한 "로그 추가" 버튼(416) 등을 구비할 수 있다. 즉, 로그 추가를 누르거나 클릭하면 데이터 시트에 하나의 로그 포인트를 추가할 수 있다. 설비 데이터가 로그된 날짜를 수집하기 위하여 날짜 입력 필드(404)가 제공될 수 있다. 이 입력 필드는 통상적으로 하나 이상의 계산들에 중요하며, 따라서 날짜에 대한 추정은 가능하면 피해야 한다는 점에 유의한다. 대표 설비 로그로부터의 정확한 날짜가 바람직하다.

게다가, 대표 설비 로그로부터의 다른 데이터가 입력될 수 있다. 알 수 있듯이, 설계 데이터 시트를 통해 수집된 냉각기 이름들이 하나 이상의 출력 필드들에서 좌측에 표시될 수 있다. 계산 방법도 표시될 수 있다. 설계 시트 상에서 선택된 계산 방법에 대응하는 값이 값 열 내의 냉각기와 관련된 필드 내에 입력될 수 있다. 일부 실시예들에서, 이것은 시스템에 의해 자동으로 채워질 수 있다. 대표 데이터 로그로부터의 다양한 온도들이 그들의 대응하는 열들에 입력될 수 있다. 예를 들어, 냉각기 물 공급(P-CHWS) 및 반환(P-CHWR) 온도 및 응축기 물 공급(CWS) 및 반환(CWR) 온도가 입력될 수 있다.

하나 이상의 주요 펌프들에 대한 정보를 수집하기 위해 주요 펌프 섹션 등이 제공될 수 있다. 이 섹션 내의 필드들 중 일부는 적격화 시스템에 의해 제공되거나 계산된 디폴트 값들로 채워질 수 있다. 여기서, 디폴트 값과 다른 값이 필요한 경우에는 각각의 주요 펌프의 주파수 또는 헤르츠(PP HZ)가 입력될 수 있다. 이것은 적용 가능한 섹션들을 채움으로써 응축기 물 펌프들(CWP HZ) 및 보조 펌프들(SP HZ)에 대해 반복될 수 있다. 냉각탑 팬 헤르츠(CTF HZ)가 계산된 값과 다른 경우에 입력될 수 있다.

게다가, 적격화 시스템은 다양한 동작 값들을 계산할 수 있다. 예를 들어, 도시된 바와 같이, 냉각기들, 주요 펌프들, 응축기 물 펌프들, 보조 펌프들 및 냉각탑 팬들에 대한 값들이 계산될 수 있다. 그 달 동안의 로그 평균들도 계산될 수 있다. 관련된 입력 유닛들과 결합된 하나 이상의 데이터 처리 유닛들이 계산들을 수행할 수 있다. 이어서, 그 결과들이 하나 이상의 출력 필드들을 통해 표시될 수 있다. 전술한 바와 같이, 모든 필요한 정보가 사용자에 의해 입력되는 것을 보장하는 것을 돕기 위해 사용자는 임의의 누락된 필요한 정보가 있는 경우에 이를 통지받을 수 있다는 점에 유의한다.

교체 냉각기 분석(예로서, 그의 냉각기들 중 하나 이상이 교체된 냉각수 설비의 분석)이 필요한 경우, 교체 냉각기에 관한 정보가 제공될 수 있다는 점에 유의한다. 예를 들어, 교체 냉각기의 KW/Ton 및/또는 다른 사양들 또는 동작 특성들이 교체 냉각기 분석 섹션에 입력될 수 있다.

현재의 달(또는 다른 기간)에 다른 로그를 추가하기 위하여, "로그 추가" 버튼(416)을 다시 누를 수 있다. 로그를 제거하기 위해, "로그 제거" 버튼(420) 등을 누를 수 있다. 일 실시예에서, 사용자는 그가 제거하기를 원하는 로그들을 선택할 수 있다. 로그의 제거는 그 로그 안에 입력된 모든 데이터를 제거할 것이며, 따라서 사용자들은 로그를 제거하기 전에 확인해야 한다. "로그로의 진행" 버튼(424) 등은 사용자들이 그 달 내의 특정 로그를 볼 수 있게 하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 일 실시예에서, "로그 5"로 진행하기 위하여, 사용자는 로그로의 진행을 클릭하고, 로그들의 리스트로부터 원하는 로그를 선택할 수 있다.

사용자는 다른 달들에 대한 대표 로그 데이터를 같은 방식으로 입력할 수 있다. 일 실시예에서, 사용자는 시트의 상부에서 "다음" 버튼(428), "이전" 버튼(432) 등을 클릭하거나, 다른 달의 시트 또는 탭을 선택할 수 있다. 달들은 임의의 특정 순서로 완료될 필요가 없다는 점에 유의한다. 분석은 한 해 전체 또는 12달보다 적은 기간의 로그 데이터에 대해 수행될 수 있다는 점에도 유의한다. 그러나, 분석은 통상적으로 더 많은 데이터가 제공될 때 더 정확하다. 하나 이상의 실시예들에서는, 정확한 분석을 수행하기 위하여 적어도 12개의 대표 로그(예로서, 달마다 하나)로부터의 데이터가 입력되는 것이 바람직할 수 있다.

대표 로그 데이터가 입력되면, 단계 320에서 데이터의 분석이 수행될 수 있다. 이것은 다양한 방식으로 이루어질 수 있다. 예를 들어, 하나 이상의 실시예에서는, 하나 이상의 데이터 처리 유닛들이 월간 로그 데이터를 수집하고, 데이터를 그래프화하고, 그리고/또는 설계 수요 흐름 에너지 방정식들을 결정할 수 있다. 분석은 자동으로 수행될 수 있거나, 사용자가 도 4f에 도시된 바와 같은 "로그 데이터 분석" 버튼(436) 등을 클릭하여 로그 및 다른 데이터를 분석할 수 있다.

하나 이상의 실시예들에서, 분석은 냉각수 설비가 현재 구성된 대로의(또는 "구성된 그대로의(As Built)") 냉각수 설비 및/또는 냉각수 설비의 다양한 컴포넌트들의 에너지 사용을 계산하는 단계를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, "As Built" 냉각수 설비 서브시스템 에너지는 설비 운영자들에 의해 취해진 실증적 데이터 또는 설비 로그들로부터 계산될 수 있다. 예를 들어, 모든 냉각수 펌프, 응축기 물 펌프, 냉각탑 팬 및 냉각기 압축기 에너지가 합산될 수 있다. 도 4f는 다양한 기간들에 측정 또는 계산된 에너지 사용을 그래프화함으로써 ("As Built KW"로 라벨링된) 현재 에너지 사용을 출력 필드(412)에 도시한 예시적인 KW 프로필을 나타낸다. 게다가, 도 4f의 그래프에 도시된 바와 같은 포인트들로부터 법선 또는 트렌드 라인이 생성될 수 있다.

냉각수 설비의 현재의 에너지 사용은 일부 예들에서 설비 로그들로부터 직접 결정될 수 있으며, 따라서 설비의 현재의 에너지 사용의 계산은 모든 실시예들에서 수행될 필요가 없는 것으로 예측된다. 예를 들어, 1년의 각각의 달은 엔지니어들에 의해 기록된 실증적 설비 동작 데이터를 포함하는 최대 31개의 로그를 가질 수 있다. 각각의 로그는 설비에 의해 사용되는 베이스 라인 또는 현재/구성된 그대로의 KW 및 전개되는 톤 수를 산출할 수 있다. 이러한 데이터 포인트들의 각각은 도 4f의 그래프의 사각 포인트들에 의해 도시된 바와 같이 데카르트 평면 상에 그래프화될 수 있다. 설명된 바와 같이, 달들 중 하나 이상으로부터의 모든 포인트들이 입력된 후에 이 데이터로부터 법선이 계산될 수 있다.

분석은 또한 또는 대안으로서 이상적인 상태에서 동작하는(즉, 하나 이상의 업그레이드들을 이용하여 동작하는) 냉각수 설비 및/또는 그의 다양한 컴포넌트들의 에너지 사용을 계산하는 단계를 포함할 수 있다. 일반적으로, 이상적인 상태는 설비가 향상된 효율로 동작하는 상태이다. 예를 들어, 냉각수 설비에 대한 이상적인 상태는 로우 델타 T 신드롬이 감소하거나, 제어되거나, 존재하지 않는 상태일 수 있다. 로우 델타 T 신드롬이 감소하거나 제거된 이상적인 상태에서 동작하는 냉각수 설비의 일례가 본원의 모출원인 미국 특허 출원 제12/507,806호에서 발견될 수 있으며, 이 모출원은 수요 흐름 냉각수 펌핑(Demand Flow)을 위한 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 본 명세서에 참고로 반영된다. 일반적으로, 수요 흐름 원리들에 따라 냉각수 설비를 동작시키는 것은 설비 효율이 향상되는 이상적인 상태를 생성한다.

이상적인 상태에서의 냉각수 설비에 대한 에너지 사용은 다양한 방식으로 결정될 수 있다. 예를 들어, 이상적인 에너지 사용을 결정하기 위해 냉각수 설비 컴포넌트들은 특정 상황들 또는 이론적인 최상의 상황들에서 동작하고 있는 것으로 가정할 수 있다. 예를 들어, 기록된 습구 온도, 현재의 냉각탑 팬 에너지 및 현재의 들어가는 응축기 물 온도를 아는 것은 최저의 달성 가능한 들어가는 응축기 물 온도 및 이를 달성하는 데 필요한 냉각탑 팬 에너지의 결과적인 증가가 계산 또는 결정될 수 있게 할 것이다. 따라서, 냉각기 내의 냉각제 과냉을 유발하는 더 차가운 응축기 물의 사용으로부터 현재의 냉각기 에너지 사용의 감소가 얻어질 수 있다. 동일한 방식으로, 상사의 법칙으로부터 이상적인 냉각수 펌핑 GPM 및 펌핑 에너지의 감소가 계산될 수 있다. 동일한 규칙들이 응축기 물 펌핑에 적용될 수 있으며, 상사의 법칙으로부터 응축기 물 펌핑 에너지의 감소가 계산될 수 있다. 이어서, 냉각수 설비 서브시스템 또는 컴포넌트 에너지 사용의 순수 증가 및 감소가 합산될 수 있고, 이어서 결과적인 에너지 감소 가능성이 예측될 수 있다.

도 4f는 ("As Built KW"로 라벨링된) 현재 상태에서, ("Demand Flow KW"로 라벨링된) 이상적인 상태에서, 그리고 ("DF & Replacement Chiller KW"로 라벨링된) 교체 냉각기를 이용하는 이상적인 상태에서 냉각수 설비에 대한 KW 단위의 에너지 사용을 나타내는 트렌드 라인들을 도시한다. 이상적인 상태들에 대한 트렌드 라인들은 각각 도 4f의 그래프 상의 사각 및 삼각 포인트들에 의해 도시된 바와 같은 하나 이상의 이상적인 또는 더 효율적인 에너지 사용 포인트들에 대한 법선을 결정함으로써 생성될 수 있다. 이어서, 이러한 트렌드 라인들은 하나 이상의 설비 업그레이드들의 효과들의 추가적인 계산에 사용될 수 있다.

예를 들어, 실증적 로그 데이터(베이스 라인) 방정식 (y = 0.000000233832498x4 - 0.000615953879389x3 + 0.249381032817399x2 - 24.833418227775900x + 1973.363813482700000)으로부터 생성된 법선이 한계들 0-31일에 걸쳐 최적화된 또는 이상적인 라인(수요 흐름 라인) y = -0.000000167975595x4 - 0.000216245235662x3 + 0.117655069402073x2 - 8.983424281142090x + 981.019934563207000으로부터 생성된 법선과 통합될 수 있으며, 따라서 E = (베이스 라인 방정식 - 수요 흐름 라인 방정식) dx이다. 이 공식의 1월 데이터에 대한 적용은 도 4f에 도시된 바와 같이 1월달에 대해 (((0.000000233832498*((0+I32)∧5)/5 - 0.000615953879389*((0+I32)∧4)/4 + 0.249381032817399*((0+I32)∧3)/3 - 24.8334182277759*((0+I32)∧2)/2 + 1973.3638134827*(0+I32))-(0.000000233832498*((0+H32)∧5)/5 0.000615953879389*((0+H32)∧4)/4 + 0.249381032817399*((0+H32)∧3)/3 24.8334182277759*((0+H32)∧2)/2 + 1973.3638134827*(0+H32)))*24*J32) - (((- 0.000000167975595*((0+I32)∧5)/5 - 0.000216245235662*((0+I32)∧4)/4 + 0.117655069402073*((0+I32)∧3)/3 - 8.98342428114209*((0+I32)∧2)/2 + 981.019934563207*(0+I32))-(-0.000000167975595*((0+H32)∧5)/5 0.000216245235662*((0+H32)∧4)/4 + 0.117655069402073*((0+H32)∧3)/3 8.983424281 14209*((0+H32)∧2)/2 + 981.019934563207*(0+H32)))*24*J32))) 또는 438,567개의 잠재적인 KW 절약을 산출한다.

동일 프로세스를 이용하여, 향상된 효율의 교체 냉각기와 더불어 수요 흐름 원리들의 적용에 대한 잠재적 절약들을 도출할 수 있다. 예를 들어, 베이스 라인 방정식 (y = 0.000000233832498x4 - 0.000615953879389x3 + 0.249381032817399x2 - 24.833418227775900x + 1973.363813482700000)이 0-31일의 동일한 시간 한계들에 걸쳐 수요 흐름/새로운 냉각기 방정식 (y = -0.000000389308475x4 + 0.000005078880795x3 + 0.052828951313763x2 - 3.381050901758730x + 746.109485558729000)과 통합되며, 이는 1월달에 대해 방정식 (((0.000000233832498*((0+I32)∧5)/5 - 0.000615953879389*((0+I32)∧4)/4 + 0.249381032817399*((0+I32)∧3)/3 - 24.8334182277759*((0+I32)∧2)/2 + 1973.3638134827*(0+I32))-(0.000000233832498*((0+H32)∧5)/5 0.000615953879389*((0+H32)∧4)/4 + 0.249381032817399*((0+H32)∧3)/3 24.8334182277759*((0+H32)∧2)/2 + 1973.3638134827*(0+H32)))*24*J32) - (((- 0.000000389308475*((0+I32)∧5)/5 + 0.000005078880795*((0+I32)∧4)/4 + 0.052828951313763*((0+I32)∧3)/3 - 3.38105090175873*((0+I32)∧2)/2 + 746.109485558729*(0+I32))-(-0.000000389308475*((0+H32)∧5)/5 + 0.000005078880795*((0+H32)∧4)/4 + 0.052828951313763*((0+H32)∧3)/3 3.38105090175873*((0+H32)∧2)/2 + 746.109485558729*(0+H32)))*24*J32) 또는 531,833개의 잠재적인 KW 절약을 산출한다.

게다가, 전체 에너지 효율 이득이 합산되고 제공될 수 있다. 예를 들어, 일 실시예에서는, 설비 펌프들을 동작시켜 로우 델타 T를 줄이거나 제거함으로써 달성되는 냉각기들, 응축기들, 에어 사이드 팬들, 냉각탑들 및 다른 설비 컴포넌트들에 의한 에너지 사용의 감소가 결정되고, 개별적으로 그리고 전체적인 결합된 에너지 절약들로서 제공될 수 있다. 더 높은 델타 T에서의 냉각 펌프들의 작동은 냉각기 내의 냉각제 과열을 증가시키며, 이는 또한 냉각 효과 및 냉각기 효율을 증가시킨다. 이것은 방정식, 압축기 에너지 = 질량 흐름 * 증발기와 응축기 사이의 냉각기 냉각제 압력차에 의해 표시된다. 질량 흐름, 즉 주어진 부하에서 순환이 필요한 냉각제의 무게는, 무게 = 200/냉각 효과 * 현재 톤 수이다. 이 예는 냉각수 펌프들이 더 높은 델타 T로 구동될 때 냉각 효과가 어떻게 증가하여 펌프 및 압축기 에너지를 줄이는지를 보여준다.

단계 324에서, 분석의 결과들이 검토될 수 있다. 예를 들어, 도 4f에 도시된 바와 같은 연간 프로필 데이터 시트 또는 다른 데이터 시트가 검토를 위해 결과들을 제공할 수 있다. 하나 이상의 실시예들에서, 연간 프로필 데이터 시트는 로그들, 다른 데이터 시트들 등 또는 이들의 조합으로부터 데이터를 수집하고 분석의 결과들을 제공하기 위한 관련 데이터 처리 유닛들을 가질 수 있다. 도 4f에서, 분석의 결과들은 출력 필드(412)를 통해 에너지 사용 그래프로서 제공되었다.

알 수 있듯이, 이것은 사용자가 에너지 사용과 관련하여 하나 이상의 설비 업그레이드들 또는 변경들의 결과들을 결정할 수 있게 한다. 도 4f의 예시적인 그래프에서, 설비 업그레이드들의 구현은 에너지 사용의 실질적인 감소를 제공한다. 상부 트렌드 라인은 현재 구성된 바와 같은 냉각수 설비의 에너지 사용을 나타내고, 하부의 2개의 트렌드 라인은 하나 이상의 설비 업그레이드들의 구현 후의 에너지 사용을 나타낸다.

결과들은 그래프와 다른 다양한 형태로 제공될 수 있다는 것을 이해할 것이다. 예를 들어, 도면들에 도시된 바와 같이, 결과들은 수치 데이터 또는 다른 그래픽 표현들의 형태일 수 있다. 게다가, 통상적으로 결과들은 에너지 사용, 에너지 절약 또는 비용 절약 면에서 제공되지만, 결과들은 다른 방식들로 제공될 수 있는 것을 의도한다. 예를 들어, 다양한 설비 컴포넌트들에 대해, 결과들은 출력, 작업 완료, 효율 등으로 제공될 수 있다. 예를 들어 냉각수 또는 다른 펌프들의 경우, 결과들은 GPM(Gallons Per Minute) 또는 다른 출력 측정치로 제공될 수 있다. 다른 예로서, 냉각기들에 대한 결과들은 톤 수 또는 다른 출력 측정치로 제공될 수 있다.

아래는 분석 후에 생성되고 검토될 수 있는 다양한 정보의 몇몇 예이다. 예를 들어, 도 4g-4l은 예시적인 비교 데이터 시트들, 즉 압축기 에너지 비교, 냉각수 펌핑 비교, 냉각탑 팬 비교, 응축기 물 펌핑 비교, 설비 효율 비교 및 에어 사이드 비교를 나타낸다(에어 사이드 비교는 주어진 부하에서 공간에 더 차가운 공기를 공급함으로써 팬 속도가 감소할 수 있다는 원리로부터 벗어난다는 점에 유의한다). 더 차가운 공기는 냉각수 온도를 코일로 낮춤으로써 생성될 수 있다. 수요 흐름하에서의 동작은 설비들에서의 디커플러 믹스를 줄이며, 이는 또한 시스템에 대한 공급 냉각수 온도를 낮춘다. 에어 사이드 작업 시트는 적격화 시스템에 의해 계산된 평균 부하를 전달하는 데 사용되는 팬 KW를 계산한다. 더 낮은 에어 핸들러 공급 온도가 사용자에 의해 선택될 수 있고, 동일 부하를 전달하기 위한 팬 에너지가 선택될 수 있다. 알 수 있듯이, 하나 이상의 실시예에서, 이들 및 유사한 비교들은 현재의 냉각수 설비와 하나 이상의 업그레이드들 후의 냉각수 설비 사이의 차이를 강조할 것이다. 이것은 설비 운영자들이 업그레이드들의 구현에 대한 이점들(및 단점들)을 빠르게 식별할 수 있게 한다.

결과들의 요약도 제공될 수 있다. 도 4m의 연간 비교 데이터 시트는 그러한 하나의 요약을 나타낸다. 알 수 있듯이, 연간 요약은 다달이(또는 다른 기간들에 걸쳐) 구성된 데이터를 포함할 수 있다. 분석으로부터 생성되는 다양한 정보가 도 4m의 테이블 표제들에 표시될 수 있다. 데이터는 업그레이드되지 않은 상태에서의 냉각수 설비에 대해 그리고 하나 이상의 업그레이드 후의 냉각수 설비에 대해 구성될 수 있다. 예를 들어, 도 4m에서, 데이터는 "구성된 그대로의" 냉각수 설비 및 "수요 흐름"으로서 참조되는 하나 이상의 업그레이드들 하에서 동작할 때의 냉각수 설비에 따라 그룹화되었다.

연간 요약은 1년(또는 다른 기간) 동안의 전체 비교도 제공할 수 있다. 예를 들어, 도 4m의 하부에 도시된 바와 같이, 냉각수 설비에 대한 베이스 라인 또는 업그레이드되지 않은 데이터가 1년 전체 동안의 하나 이상의 수요 흐름 업그레이드들 후의 냉각수 설비에 대한 절약들 및 에너지 사용 데이터와 함께 제공된다. 입력된 열 재생 정보로부터의 열 재생의 결과로서의 절약들(도 4c 참조)도 1년에 대해 계산되고 제공될 수 있다. 요약된 정보는 하나 이상의 설비 업그레이드들의 전체 이익을 나타낸다는 점에서 매우 유익하다. 게다가, 데이터의 월간 리스팅은 설비 운영자들이 그들의 설비의 동작들을 다달이 검토하여 높거나 낮은 사용 시간들을 식별할 수 있게 한다. 이것은 운영자가 추가적인 최적화 또는 업그레이드를 식별하게 할 수 있다.

하나 이상의 실시예에서는, 판정 단계 328에서, 필요한 경우에 설비 가동 시간(들)이 조정될 수 있다. 일반적으로, 설비 가동 시간의 조정은 사용자가 1년(또는 다른 기간) 중에 냉각수 설비가 가동한 시간을 지정할 수 있게 한다. 이것은 분석이 임의의 설비 중지 시간을 고려할 수 있게 하므로 분석의 정밀도를 향상시킨다. 예를 들어, 겨울철에는 냉각수 설비가 감소된 가동 시간을 갖거나 전혀 가동되지 않을 수 있다.

가동 시간 조정이 필요한 경우, 사용자는 단계 332에서 조정을 행할 수 있다. 예를 들어, 조정은 한달 또는 다른 기간 동안의 냉각수 설비의 개시일, 종료일 및/또는 퍼센트 가동 시간을 이용하여 이루어질 수 있다. 이러한 조정은 도 4f에 도시된 바와 같은 연간 프로필 페이지 등을 통해 달성될 수 있다. 예로서 도시된 바와 같이, 가동 시간 조정을 허가하기 위해 개시일, 종료일 및 퍼센트 가동 시간 입력 필드들(404)이 제공되었다.

개시일 입력 필드들은 달(또는 다른 기간)과 관련될 수 있으며, 일반적으로 사용자가 설비가 동작하는 각 달의 첫째 날을 입력하기 위한 위치를 제공할 수 있다. 예를 들어, 일 실시예에서, "1"은 디폴트 값이며, 설비가 달의 바로 그 시작(즉, 첫째 날)에서 동작을 시작했음을 의미한다. 개시일 열 내의 입력 필드들 또는 이들의 관련 데이터 처리 유닛들은 무효 엔트리들을 방지하기 위해 1-31의 수치 값만을 수신하도록 구성될 수 있다. 종료일 열의 입력 필드들은 사용자가 설비가 동작한 달(또는 다른 기간)의 최종일을 입력한다는 것을 제외하고는 개시일 열의 입력 필드들과 유사하게 기능할 수 있다.

가동 시간은 다양한 방식으로 더 지정될 수 있다. 예를 들어, 퍼센트 가동 시간 입력 필드들(404)이 제공되어, 사용자가 설비가 각각의 달(또는 다른 기간) 동안에 동작한 시간의 퍼센트를 지정할 수 있게 한다. 개시일 및 종료일 입력 필드들과 같이, 각각의 달은 이 열 내에 대응하는 입력 필드를 가질 수 있다. 예를 들어, 설비가 하루에 12시간씩 동작하는 경우, 사용자는 이 필드에 50%를 입력할 것이다. 이 열 내의 입력 필드들 또는 이들과 관련된 데이터 처리 유닛들은 0 내지 100의 값만을 수신하도록 구성될 수 있다.

아래의 예들은 개시일, 종료일 및 퍼센트 가동 시간 열들의 이해를 돕기 위해 제공된다.

1. 설비가 하루에 24시간, 1년에 365일 동작하며, 따라서 0이 매달에 대한 개시일로서 입력되고, 각 달의 최종일이 최종일로서 입력되며, 퍼센트 가동 시간은 모든 달에 대해 100%일 것이다.

2. 설비가 1월 및 2월을 제외한 매달 하루에 12시간씩 동작한다. 1월 동안에는 설비가 동작하지 않고, 2월 동안에 설비는 하루에 24시간씩 동작하며, 따라서 퍼센트 가동 시간은 1월 및 2월을 제외한 매달에 대해 50%로 조정될 것이다. 1월의 퍼센트 가동 시간은 0%이어야 하고(또는 개시 및 종료일을 0으로 조정해야 하고), 2월의 퍼센트 가동 시간은 100%일 것이다.

3. 설비가 2월 10일에서 3월 15일까지를 제외하고는 일년 내내 동작하며, 따라서 2월에 대한 종료일은 9로 설정되어야 하고, 3월에 대한 개시일은 16으로 설정될 것이다.

알 수 있듯이, 적격화 시스템은 사용자가 설비의 가동 시간을 식별하기 위한 데이터를 빠르게 입력할 수 있게 하는 이익을 제공한다. 예를 들어, 한 달 전체 동안의 가동 시간을 나타내기 위해 3개의 값, 즉 개시일, 종료일 및 퍼센트 가동 시간만을 입력하는 것이 필요하다. 일부 실시예들에서는 개시일 및 종료일만이 또는 퍼센트 가동 시간만이 입력될 수 있다. 이러한 방식으로, 사용자는 가동 시간을 합산 또는 계산할 필요가 없게 된다. 게다가, 일부 실시예들에서 사용자는 한 달 동안의 가동 시간을 나타내는 단일 값을 입력할 수 있다는 것을 의도한다. 예를 들어, 사용자는 가동 시간의 시간 수 또는 그의 추정치를 입력할 수 있다.

임의의 원하는 조정이 이루어진 후에, 단계 320에서 (조정된 가동 시간을 이용하는) 다른 분석이 수행될 수 있다. 예를 들어, 사용자는 "로그 데이터 분석" 버튼 등을 눌러 새로운 분석을 수행할 수 있다. 이어서, 이러한 분석의 결과들이 단계 324에서 전술한 바와 같이 검토될 수 있다.

판정 단계 328에서 가동 시간 조정이 필요하지 않은 경우, 단계 336에서 분석의 결과들이 이용될 수 있다. 일부 실시예들에서 결과들의 사용은 결과들을 단순히 보는 것일 수 있다는 것을 이해할 것이다. 그러나, 일반적으로 사용자, 설비 운영자 또는 다른 직원은 분석 결과들을 이용하여, 하나 이상의 설비 업그레이드들을 구현할지의 여부를 결정할 수 있다. 적격화 시스템은 분석 결과들을 빠르게(따라서, 저비용으로) 제공하므로, 설비 운영자는 그의 결정을 행함에 있어서 하나 이상의 분석을 수행할 수 있다. 더욱이, 대표 로그 데이터의 사용자는 분석이 정확한 것을 보증하는 것을 돕는다. 게다가, 설비 운영자가 하나 이상의 업그레이드들에 관심이 있는 경우, 예를 들어 추가적인 대표 로그 데이터(또는 심지어 모든 로그 데이터)를 입력함으로써 더 높은 정확도의 추가적인 분석이 수행될 수 있다는 것이 고려된다. 이것은 이전의 "빠른" 분석의 정확도를 확인할 수 있거나, 설비 운영자의 결정을 더 양호하게 통지하는 데 사용될 수 있거나, 이들 모두가 가능할 수 있다.

이제, 냉각수 설비의 분석 수행과 관련된 계산들 및 연산들에 관한 추가적인 상세들이 설명된다. 전술한 바와 같이, 연산들은 특정 프로그래밍 언어로 제공되지만 다양한 프로그래밍 언어들로 구현될 수 있고 그리고/또는 다양한 프로세서들, 제어기들 등 내에 하드와이어링될 수 있다는 것을 이해할 것이다. 하나 이상의 실시예들에서 연산들은 실행 전에 이진 데이터로 컴파일되거나 달리 처리될 수 있다는 것을 이해할 것이다.

아래의 코드는 기능들로 분할되었다. 하나 이상의 실시예들에서, 각각의 기능은 데이터 처리 유닛을 형성할 수 있다. 그러나, 복수의 기능이 데이터 처리 유닛을 형성할 수도 있다는 것을 이해할 것이다. 알 수 있듯이, 아래의 기능들/데이터 처리 유닛들은 다양한 입력 유닛들, 출력 유닛들 또는 이들 양자와 연관될 수 있다. 게다가, 알 수 있듯이, 기능들/데이터 처리 유닛들은 하나 이상의 데이터 시트들과 연관될 수 있다.

하나 이상의 데이터 처리 유닛들을 이용하여, 데이터 시트를 셋업하거나, 다양한 표제들 또는 제목들을 갱신하거나, 이들 양자를 행할 수 있다. 예를 들어, 도 4b의 예시적인 설계 데이터 시트를 참조하면, 설비 이름 및 날짜가 변경될 때 페이지 표제 정보를 갱신하기 위하여 설계 시트에 대해 임의의 변경이 수행될 때 아래의 코드가 실행될 수 있다.

/* 변경된 셀이 설비 이름 또는 날짜 셀인 경우에 표제만을 갱신하다.*/

/* 새로 입력된 값들로 각각의 시트의 좌측 및 우측 표제를 갱신한다.*/

하나 이상의 입력 유닛들도 준비될 수 있다. 예를 들어, 데이터 시트 초기화 또는 셋업 프로세스의 일부로서 국가 콤보 박스가 50개의 국가로 채워질 수 있다. 국가 값 변경에 응답하여 하나 이상의 연산들을 수행하기 위해 데이터 처리 유닛이 콤보 박스와 연관될 수 있다. 아래의 함수는 국가 변경에 응답하여 수행될 수 있는 예시적인 연산들을 나타낸다. 또한 또는 대안으로서 데이터 처리 유닛이 데이터를 세이브 또는 저장할 수 있으며, 따라서 사용자의 입력이 후속 사용을 위해 보존될 수 있다.

/* 선택된 국가가 변경되었고, 따라서 도시 콤보 박스의 아이템들 및 현재 값 양자를 소거한다.*/

/* 변수를 초기화하고, 습구 데이터 시트 상의 각각의 행을 통해 루프를 수행한다. 현재 행의 국가 열이 국가 콤보 박스에서 선택된 국가와 일치하는 경우, 도시를 도시 콤보 박스에 추가한다.*/

/* 파일이 닫히고 다시 열릴 때 사용하기 위해 국가 콤보 박스의 현재 값을 저장 셀 B1에 저장한다.*/

전술한 바와 같이, 냉각수 설비의 도시에 대한 변경들은 하나 이상의 연산들을 트리거할 수 있다. 전술한 바와 같이, 도시의 선택시에 선택된 도시에 대한 습구 정보가 자동으로 제공될 수 있다. 다른 연산들도 가능하다. 예를 들어, 아래로부터 알 수 있듯이, 사용자의 선택된 도시가 저장될 수 있다.

/* 파일 개방시의 후속 검색을 위해 셀 E1의 값을 도시 콤보 박스의 현재 값으로 설정한다.*/

다른 예로서, 하나 이상의 데이터 처리 유닛들에 의해 교체 냉각기 섹션이 디폴트 또는 초기 값들로 채워질 수 있다. 예를 들어, 냉각기 섹션 내의 냉각기들 중 하나(예로서, 냉각기 1)로부터의 값들을 이용하여, 교체 냉각기 섹션 내의 새로운 냉각기에 대한 대응하는 값들을 채울 수 있다. 이어서, 사용자는 이러한 값들을 제안된 교체 냉각기에 대한 값들에 대응하도록 변경할 수 있다.

전술한 바와 같이, 데이터 처리 유닛들은 냉각수 설비의 동작과 관련된 다양한 값들을 계산하기 위한 하나 이상의 연산들도 수행할 수 있다. 아래는 수행될 수 있는 다양한 예시적인 계산들을 제공한다. 이들 예는 도 4b의 설계 데이터 시트의 필드들과 관련하여 제공되었지만, 연산들/계산들은 다양한 데이터 시트들과 관련될 수 있다는 것을 이해할 것이다. 특정 필드들로부터의 데이터를 이용하는 것으로서 설명되지만, 데이터 처리 유닛들은 실행 동안에 다양한 필드들로부터의 데이터를 이용할 수 있다는 것도 이해할 것이다.

예를 들어, CH KW(냉각기 킬로와트)를 계산하기 위하여, 냉각기 전압, CH RLA(냉각기 RLA) 및/또는 CH PF(냉각기 전력 인자) 필드들로부터의 값들 또는 데이터가 이용될 수 있다. 일 실시예에서는, 데이터 처리 유닛이 공식 CH KW * 1.73 * CH RLA * CH PF/1000(여기서, 1.73 및 1000은 상수이다)을 이용하여 냉각기 킬로와트를 계산할 수 있다.

냉각기의 CH KW/TON(톤당 냉각기 킬로와트)이 계산된 냉각기 KW 및 사용자에 의해 제공된 CH Tons(냉각기 톤)을 이용하여 계산될 수 있다. 예를 들어, 냉각기 KW를 CH Tons로 나누어 CH KW/Ton을 결정할 수 있다. 이러한 나눔이 에러를 유발하지 않음을 확인하기 위한 초기 검사가 존재할 수 있다. 예를 들어, 냉각기 킬로와트가 0보다 크고, 이 값을 CH Tons로 나누는 것이 에러를 유발하지 않는 경우, CH KW/TON이 계산될 수 있다. 그렇지 않은 경우, 어떠한 액션도 수행되지 않을 수 있고, 그리고/또는 냉각기에 대한 CH KW/TON 필드는 공백일 수 있다. 알 수 있듯이, 데이터 처리 유닛들은 하나 이상의 연산들을 계속하기 전에 먼저 계산이 에러를 유발할 수 있는지를 검사할 수 있다. 이러한 검사는 고유하거나, 연산의 실행시에 예외를 검사하는 것과 같은 광범위한 검사일 수 있다. 에러가 발생하거나 검출되는 경우, 출력은 0 또는 공백 값 또는 공백으로 설정될 수 있는 것으로 예측된다.

PP LOAD FACTOR(Primary Pump Load Factor)가 PP GPM(Primary Pump Gallons per Minute), PP TDH(Primary Pump Total Design Head) 및/또는 PP HP(Primary Pump Horsepower) 필드들로부터의 데이터를 이용하여 계산될 수 있다. 예를 들어, 공식 PP GPM * PPTDH * 3960/PP HP(여기서, 3960은 상수)를 이용하여, PP LOAD FACTOR를 계산할 수 있다. 하나 이상의 실시예들에서는 PP LOAD FACTOR이 제한될 수 있다. 예를 들어, 계산된 PP LOAD FACTOR가 0.9 미만인 경우, PP LOAD FACTOR 필드는 계산된 값을 포함하도록 구성될 수 있다. 필드가 0.9 이상인 경우, 필드는 디폴트 0.9로 설정될 수 있다. 0.9가 통상의 디폴트 값이지만, 다른 디폴트 값들이 사용될 수 있다는 점에 유의한다. 본 명세서에서 다양한 상수들이 사용될 수 있으며, 본 명세서에서의 계산들의 결과들은 다양한 값들로 제한될 수 있다는 점에도 유의한다.

CWP LOAD FACTOR(Condenser Water Pump Load Factor)가 CWP GPM(condenser water pump gallons per minute), CWP TDH(condenser pump total design head) 및/또는 CWP HP(condenser water pump horsepower) 값들로부터의 데이터를 이용하여 계산될 수 있다. 예를 들어, 공식 CWP GPM * CWP TDH * 3960/CWP HP(여기서, 3960은 상수)를 이용하여 CWP LOAD FACTOR를 계산할 수 있다. 하나 이상의 실시예들에서, 계산 결과들이 0.9 미만의 값인 경우, CWP LOAD FACTOR 필드는 계산된 값으로 설정될 수 있다. 그렇지 않은 경우, 필드는 CWP LOAD FACTOR를 최대 0.9로 제한하기 위해 0.9로 설정될 수 있다.

데이터 처리 유닛들은 사용자에게 제공되는 값들의 선택들을 검증하는 데에도 사용될 수 있다. 예를 들어, 사용자가 국가를 선택할 때, 그 국가 내의 도시들만이 도시 콤보 박스 내에 제공된다. 마찬가지로, 냉각기들에 대한 냉각제 및 계산 방법 필드를 검증하여, 냉각기 측의 제조자 데이터 태그 또는 냉각기와 호환되는 냉각제 타입(들)을 식별하는 다른 제조자 정보에 의해 지시될 수 있는 바와 같이 유효한 냉각제 타입만이 특정 냉각기에 대해 선택될 수 있는 것을 보증할 수 있다.

Min CHW Flow(Minimum Chilled Water Pump Flow)는 PP GPM 및 모든 계산들에서 허용될 설계 GPM으로부터의 최소 흐름을 이용하여 계산될 수 있다. 0.7이 냉각기들에 대한 통상의 최소 흐름 레이트이며, CT가 완료된 때 정확한 사양들이 알려지지 않은 경우에 디폴트로서 사용된다는 점에 유의한다. 도 4b에서, Min CHW Flow 라벨 아래의 필드들의 최종 행에서 볼 수 있듯이 최소 흐름 값은 0.8이다. 공식 PP GPM * 최소 흐름 값을 이용하여, 냉각기에 대한 Min CHW Flow를 결정할 수 있다. Min CW Flow(Minimum Condenser Water Pump Flow)는 제공된 CWP GPM 및 (전술한 바와 같은) 최소 흐름 값을 이용하여 계산될 수 있다. 도 4b에서, Min CW Flow 계산에 대한 최소 흐름 값은 Min CW Flow 라벨 아래의 필드들의 최종 행으로부터 알 수 있듯이 0.8이다. 공식 CWP GPM * 최소 흐름 값을 이용하여 냉각기에 대한 Min CW Flow를 결정할 수 있다.

CH Tons, CH RLA, CH KW, PP HP, PP GPM, CWP HP, CWP GPM에 대한 합계들은 각각의 냉각기에 대해 이러한 값들을 합산함으로써 계산될 수 있다. 예를 들어, 총 CH Tons는 도 4b의 예에서 냉각기들 1-4에 대한 CH Tons 값들을 합산함으로써 계산될 수 있다. 하나 이상의 실시예들에서, 필드 값들의 합이 0보다 큰 경우, 그 합은 총계 또는 합계 필드 내에 제공될 수 있으며, 그렇지 않은 경우에 필드는 공백일 수 있다.

다양한 출력 및 입력 필드들 내의 값들에 대해 평균들도 계산될 수 있다. 예를 들어, 도시된 바와 같이, CH KW/TON, EVAP SUPPLY(Evaporator Supply Temperature), EVAP RETURN(Evaporator Return Temperature), COND SUPPLY(Condenser Supply Temperature) 및/또는 COND RETURN(Condenser Return Temperature)에 대한 평균들이 계산될 수 있다.

냉각기 데이터에 대해 다른 계산들도 수행될 수 있다. 예를 들어, CH KW/TON 프로필에 대한 베스트 피트 라인이 CH KW 및 CH Tons 필드들 내의 냉각기 데이터를 이용하여 계산될 수 있다. 이러한 계산으로부터 발생하는 다양한 값들이 제공될 수 있다. 예를 들어, 도시되지 않았지만, 라인 방정식을 포함하는 어레이로부터의 제1 값이 예를 들어 출력 필드를 통해 제공될 수 있다. 대안으로 또는 추가로, 베스트 피트 라인의 방정식을 기술하는 어레이로부터의 제2 및/또는 제3 값이 제공될 수 있다. 아래에 더 설명되는 바와 같이, 이러한 값들은 로그 데이터 시트들 상에서 발견되는 바와 같은 냉각기 제조 톤 수 데이터와 함께 추가 계산들을 위해 사용될 수 있다. 물론, 어레이로부터의 추가적인 값들도 제공되고 이용될 수 있다.

PP LOAD FACTOR 및 CWP LOAD FACTOR 계산들에서와 유사하거나 동일한 공식을 이용하지만, SP GPM(Secondary Pump GPM), SP TDH(Secondary Pump TDH) 및 SP HP(Secondary Pump HP)로 대응하는 주요 펌프/응축기 물 펌프 값들을 대체함으로써, SP LOAD FACTOR(Secondary Pump Load Factor)가 계산될 수 있다. 예를 들어, 공식 SP GPM * SP TDH * 3960/SP HP(여기서, 3960은 상수)를 이용하여, SP LOAD FACTOR를 계산할 수 있다. 계산된 값은 예를 들어 0.9의 최대 값으로 제한될 수도 있다. 예를 들어, SP LOAD FACTOR 필드는 계산된 값이 0.9보다 큰 경우에 0.9로 설정될 수 있다.

냉각탑 섹션에 도시된 바와 같은 냉각탑 톤 수는 CH Tons를 이용하고 1.25와 같은 상수를 곱함으로써 계산될 수 있다.

냉각기 효율 섹션은 냉각기 섹션에서 사용자에 의해 제공되는 바와 같은 냉각기 이름들을 채움으로써 준비될 수 있다. 예를 들어, 냉각기 섹션에 입력되는 냉각기 이름들은 도 4b에 도시된 바와 같은 냉각기 효율 섹션에 대해 복제될 수 있다. EVAP DELTA(Evaporator Delta)는 각각의 냉각기에 대한 EVAP SUPPLY(Evaporator Supply Temperature) 및 EVAP RETURN(Evaporator Return Temperature)에 대한 값들을 이용하여 계산될 수 있다. 예를 들어, EVAP DELTA는 공식 EVAP RETURN - EVAP SUPPLY를 이용하여 계산될 수 있다. 결과가 0보다 크지 않은 경우, EVAP DELTA 필드는 공백으로 남을 수 있다.

EVAP GPM/TON(Evaporator GPM per TON)은 PP GPM 및 CH Tons에 대한 값들을 이용하여 계산될 수 있다. 예를 들어, 공식 PP GPM/CH Tons을 이용하여 EVAP GPM/TON을 계산할 수 있다. 이 나눗셈이 에러를 유발하는 경우, EVAP GPM/TON 필드는 공백일 수 있다.

COND DELTA(Condenser Delta)는 냉각기에 대한 COND RETURN(Condenser Return Temperature) 및 COND SUPPLY(Condenser Supply Temperature) 값들을 이용하여 계산될 수 있다. 예를 들어, COND DELTA는 공식 COND RETURN - COND SUPPLY를 이용하여 계산될 수 있다. 다시, 결과가 0보다 크지 않은 경우, COND DELTA 필드는 공백으로 남을 수 있다.

COND GPM/TON(Condenser GPM per Ton)은 CWP GPM 및 CH Tons로부터의 값들을 이용하여 계산될 수 있다. 예를 들어, 공식 CWP/CH Tons를 이용하여 COND GPM/TON을 계산할 수 있다. 이 나눗셈이 에러를 유발하는 경우, 냉각기에 대한 COND GPM/TON 필드는 공백으로 남을 수 있다.

평균 습구 및 냉각탑 접근도 습구 데이터 섹션에 도시된 바와 같이 계산될 수 있다. 월간 또는 다른 기간들 동안의 평균 습구는 도시 및 국가 드롭다운 박스들 및 대응 필드들 내의 사용자 제공 입력에 기초하여 계산될 수 있다. 예를 들어, 적격화 시스템은 선택된 도시들/국가들에 대한 사전 설정된 습구 정보의 리스트, 데이터베이스 또는 다른 레코드를 가질 수 있다. 일 실시예에서, 이 정보는 위치(예로서, 도시 또는 국가)별 월간 또는 다른 기간들 동안의 건구 정보(DB), 평균 일치 건구 온도들(MCDB), 습구 정보(WB), 평균 일치 습구 온도들(MCWB) 및 평균 매일 온도 범위(MDT)를 포함할 수 있다. 이어서, 이러한 계산이 에러를 유발하지 않는다면, 공식 (MCWB - MDT)/2에 의해 평균 습구 필드의 값이 계산되고 설정될 수 있다.

냉각탑 접근은 연간 데이터 시트를 통해 수집되거나 그 위에서 발견되는 바와 같은 CT APP(Cooling Tower Approach) 데이터에 따라 결정될 수 있다. 필요하지는 않지만, 7월 및 8월의 경우, 이 값은 다양한 위치들에서의 이 데이터의 큰 변화로 인해 냉각수 설비의 위치에 따라 사용자에 의해 설정되는 것이 바람직하다는 점에 유의한다.

CT APP 값이 한 달 동안에 소정의 상수(예로서, 이 예에서는 2)보다 작은 경우, CT APP 값은 반올림되어, 한달(또는 다른 기간) 동안 냉각탑 접근 필드 내에서 사용될 수 있다. 값이 상수보다 작지 않은 경우, 그 소정 상수가 한달 동안 냉각탑 접근 필드 내에 넣어질 수 있다.

SP HP 및 SP GPM에 대한 합계는 각각의 보조 펌프에 대한 이러한 값들을 합산함으로써 계산될 수 있다. 마찬가지로, CT Tons에 대한 합계는 CT Tons 값들을 합산함으로써 계산될 수 있다. 이러한 합계들이 0보다 큰 경우, 대응하는 SP Total HP, SP Total GPM, CT Total Tons 필드들은 그들의 대응 합계로 설정될 수 있다. 그렇지 않은 경우, 이들 필드는 공백으로 남을 수 있다.

EVAP DELTA, EVAP GPM/TON, COND DELTA, COND GPM/TON에 대한 평균들은 각각의 냉각기에 대한 대응 값들을 합산하고 값들의 수로 나눔으로써 계산될 수 있다. 에러가 발생하지 않는 경우, 계산된 평균은 냉각기 효율 섹션에 도시된 바와 같은 대응 평균 필드 내에 출력될 수 있다.

에너지 비용 섹션에 도시된 바와 같은 KWH당 달러는 가스 비용/데캐섬(데캐섬당 가스 비용) 값을 연간 총 KWH 값으로 나눔으로써 계산될 수 있다. 이 필드들이 공백이고, 따라서 KWH당 달러가 결정될 수 없는 경우, 사용자는 KWH당 달러에 대한 값을 입력할 수 있거나 입력하는 것이 필요할 수 있다.

에어 사이드 CFM은 Maximum PLV Tons 값(즉, 연간 데이터 시트 상에 도시된 바와 같이, 예를 들어 1년과 같은 기간에 걸쳐 발생하는 최대 PLV Tons 값)에 상수를 곱함으로써 계산될 수 있다. 예를 들어, 공식 Max PLV Tons * 400(여기서, 400은 상수)을 이용하여, 에어 사이드 데이터 섹션에 도시된 바와 같은 에어 사이드 CFM을 계산할 수 있다.

이제, 재생 계산 데이터 시트에 관한 계산들이 도 4c를 참조하여 설명된다. 기본 설비 부하가 다른 소스로부터 검색되거나 사용자에 의해 제공될 수 있다. 예를 들어, 기본 설비 부하는 연간 데이터 시트로부터 월간(또는 다른 기간) PLV 톤 값으로 설정될 수 있다. 이어서, 월간 데캐섬이 공식 기본 설비 부하 * 12000 * 시간/1000000 * % 재생을 이용하여 계산될 수 있으며, 여기서 12000 및 1000000은 상수이며, 시간은 냉각기가 동작하고 있는 시간들의 수이다(열기가 재생될 수 있는 시간들의 수이다). 전술한 바와 같이, % 재생 값은 사용자에 의해 제공될 수 있다.

천연 가스 오프셋 $는 가스 비용과 월간 데캐섬을 곱하여 산출될 수 있다. 가스 비용 값은 사용자 또는 다른 곳으로부터 얻어질 수 있다. 예를 들어, 설계 데이터 시트로부터의 데캐섬당 가스 비용 값이 사용될 수 있다. 시간, 월간 데캐섬 및 천연 가스 오프셋 $의 합계도 합산되어, 도 4c에 도시된 바와 같은 대응 필드들 내에 표시될 수 있다.

이제, 도 4d의 실증적 데이터 시트를 참조하면, 소정 기간 동안 각각의 냉각기에 대한 냉각기 KW 값들을 합산함으로써 총 냉각기 에너지를 계산할 수 있다. 예로서 도시된 바와 같이, 이 값들은 매일 합산될 수 있다. 냉각기 KW의 합이 0이 아닌 경우, 그 합을 합계 필드에 대한 값으로서 취하고, 0인 경우에는 합계 필드가 공백으로 남겨질 수 있다. 마찬가지로, 월간 평균이 계산되고, 매일 또는 다른 기간 동안의 월간 평균 필드 내에 표시될 수 있다.

이제, 월간 로그 데이터 시트들의 계산들 및 연산들이 설명된다. 월간 로그 데이터 시트들은 모두 통상적으로 아래에 설명되는 바와 같은 동일한 계산들 또는 연산들을 사용한다는 점에 유의한다.

도 4ea 및 4eb를 참조하면, 로그 추가 버튼 등이 제공될 수 있다. 전술한 바와 같이, 로그 추가 버튼은 적격화 시스템 내에 로그 엔트리를 입력할 수 있는 프로세스를 개시하는 데 사용될 수 있다. 아래는 로그를 추가하기 위해 실행될 수 있는 예시적인 동작들을 나타낸다.

/* 데이터를 포함하는 시트 내의 최종 행을 결정한다.*/

/* 데이터를 포함하는 최종 행 뒤의 제1 셀에 대한 목적지 범위, 및 그 행 내의 제2 열에 대한 선택 범위를 설정한다.*/

/* 전체 로그 템플릿 시트를 위에서 할당된 목적지 범위에 복사한다. LogTemplateRows는 로그 템플릿 내의 행들의 수가 변경되는 경우에 조정되어야 하는 전역 상수이다.*/

/* 방금 붙인 로그 템플릿의 데이터 셀(B2)을 선택한다. 이것은 로그 날짜의 즉석 입력을 허용하기 위한 것이다.*/

/* 다음 서브섹션에서 설명되는 바와 같은 로그 카운트 및 요약을 갱신하기 위한 절차들을 호출한다.*/

아래의 절차는 로그 추가 버튼을 클릭함으로써 호출되는 위의 NewLog 절차에 의해 호출될 수 있다.

/* 데이터를 포함하는 시트 내의 최종 행을 결정한다.*/

/* 템플릿 내의 행들의 수 및 행들의 수를 이용하여 시트 상의 로그들의 수를 계산한다. 이 결과를 "Log:" 내에 삽입하며, 필드 G1은 시트 상의 로그들의 수를 나타낸다.*/

아래의 절차는 로그 추가 버튼을 클릭함으로써 호출되는 NewLog 절차에 의해 호출될 수 있다.

/* 데이터를 포함하는 시트 내의 최종 행을 결정한다.*/

/* 시트 상의 로그들의 수를 계산한다.*/

/* AVERAGE 함수 상의 30 인수 한계에 대한 대안. 한계들은 30개의 로그로 평균화된다.*/

/* 적어도 하나의 로그가 존재하는 경우, 데이터 요약을 위한 공식들을 기록한다.*/

/* 설비 KW 최초 셀 위치들(As Built, Demand Flow, DF & Replacement Chiller)을 설정한다.*/

/* 냉각기 KW 최초 셀 위치들(As Built, Demand Flow, DF & Replacement Chiller).*/

/* As Built Tons 최초 셀 위치.*/

/* CHW GPM 최초 셀 위치들(As Built, Demand Flow).*/

/* CW GPM 최초 셀 위치들(As Built, Demand Flow).*/

/* CTF KW 최초 셀 위치들(As Built, Demand Flow).*/

/* CHW Delta 최초 셀 위치.*/

/* CW Delta 최초 셀 위치.*/

/* CWS 최초 셀 위치.*/

/* CWR 최초 셀 위치.*/

/* CHWS 최초 셀 위치.*/

/* CHWR 최초 셀 위치.*/

/* 최초 로그에서 시작하는 아래의 연산을 수행하고, 최종 로그까지 계속한다.*/

/* 현재의 로그에 대한 대응하는 Plant KW를 평균 공식에 포함될 셀들의 리스트에 추가한다. 이것은 As Built, Demand Flow 및 DF & Replacement 냉각기 평균들에 대해 수행된다.*/

/* 현재의 로그에 대한 대응하는 Chiller KW를 평균 공식에 포함될 셀들의 리스트에 추가한다. 이것은 As Built, Demand Flow 및 DF & Replacement 냉각기 평균들에 대해 수행된다.*/

/* 현재의 로그에 대한 대응하는 Tons를 평균 공식에 포함될 셀들의 리스트에 추가한다.*/

/* 현재의 로그에 대한 대응하는 CHW GPM을 평균 공식에 포함될 셀들의 리스트에 추가한다. 이것은 As Built 및 Demand Flow 평균들 양자에 대해 수행된다.*/

/* 현재의 로그에 대한 대응하는 CW GPM을 평균 공식에 포함될 셀들의 리스트에 추가한다. 이것은 As Built 및 Demand Flow 평균들 양자에 대해 수행된다.*/

/* 현재의 로그에 대한 대응하는 CTF KW를 평균 공식에 포함될 셀들의 리스트에 추가한다. 이것은 As Built 및 Demand Flow 평균들 양자에 대해 수행된다.*/

/* 현재의 로그에 대한 대응하는 CHW Delta를 평균 공식에 포함될 셀들의 리스트에 추가한다.*/

/* 현재의 로그에 대한 대응하는 CW Delta를 평균 공식에 포함될 셀들의 리스트에 추가한다.*/

/* 현재의 로그에 대한 대응하는 CWS를 평균 공식에 포함될 셀들의 리스트에 추가한다.*/

/* 현재의 로그에 대한 대응하는 CWR을 평균 공식에 포함될 셀들의 리스트에 추가한다.*/

/* 현재의 로그에 대한 대응하는 CHWS를 평균 공식에 포함될 셀들의 리스트에 추가한다.*/

/* 현재의 로그에 대한 대응하는 CHWR을 평균 공식에 포함될 셀들의 리스트에 추가한다.*/

/* Plant KW 평균에 대한 공식을 적절한 셀들(As Built: M5, Demand Flow: M6, DF & Replacement Chiller: M7)에 삽입한다.*/

/* 냉각기 Chiller KW 및 적절한 셀 위치들에 대해 위의 것을 반복한다.*/

/* 평균 Tons에 대한 공식을 셀들 O5 및 O6 내에 삽입한다.*/

/* 평균 CHW GPM에 대한 공식을 셀들 P5 (As Built) 및 P6 (Demand Flow) 내에 삽입한다.*/

/* CW GPM에 대해 위의 것을 반복한다.*/

/* CTF KW에 대해 위의 것을 반복한다.*/

/* CHW Delta에 대해 위의 것을 반복한다.*/

/* CW Delta에 대해 위의 것을 반복한다.*/

/* CWS에 대해 위의 것을 반복한다.*/

/* CWR에 대해 위의 것을 반복한다.*/

/* CHWS에 대해 위의 것을 반복한다.*/

/* CHWR에 대해 위의 것을 반복한다.*/

/* 0 로그들이 존재하는 경우, 각각의 평균에 대한 공식들은 공백으로 남겨져야 한다.*/

아래의 예시적인 연산들은 예를 들어 로그 제거 버튼 등이 활성화될 때 로그를 제거하기 위해 사용될 수 있다.

/* 다음 서브섹션에서 설명되는 바와 같은 각각의 로그에 대한 엔트리로 FrmLogSelect 상의 리스트 박스를 채우기 위한 절차를 호출한다.*/

/* 이 함수는 로그 제거 버튼에 의해 호출되며, 따라서 (후술하는) 로그 선택이 아니라 로그 제거를 위해 사용될 FrmLogSelect를 준비한다.*/

/* 준비가 완료되고, 따라서 서식을 사용자에게 표시한다.*/

/* 서식이 닫혔으며, 따라서 리스트 내의 각각의 아이템을 스캔하여, 사용자가 제거를 위해 적어도 하나의 로그를 선택하였는지를 결정한다.*/

/* 제거를 위해 선택된 적어도 하나의 로그가 존재한다.*/

/* 사용자에게 그가 선택한 로그들을 제거하기를 원하는지를 확인하기 위해 질문하는 메시지 박스를 표시한다.*/

/* 사용자가 로그 제거를 확인하였고, 진행한다.*/

/* 끝에서 시작하여 리스트 박스 내의 각각의 아이템을 검사하여, 사용자가 제거를 위해 그 아이템을 선택하였는지의 여부를 결정한다.*/

/* 현재의 아이템이 선택된다.*/

/* 로그 템플릿 행들의 수 및 리스트 박스 내의 아이템 수를 이용하여 삭제 범위 내의 최초 셀을 설정한다.*/

/* 삭제 범위 내의 최종 셀을 설정한다.*/

/* 위에서 설정된 범위의 삭제를 수행한다.*/

/* 아이템이 로그 시트로부터 삭제되었고, 따라서 리스트 박스에서 그의 선택된 상태를 소거한다.*/

/* (앞에서 설명된) 로그 카운트 및 요약 셀 공식들을 갱신하기 위한 절차들을 호출한다.*/

아래의 절차는 예를 들어 FrmLogSelect 상의 리스트 박스를 채우기 위하여 RemoveLog 절차로부터 호출될 수 있다.

/* 데이터를 포함하는 시트 내의 최종 행을 결정한다.*/

/* 시트 상의 로그들의 수를 결정한다.*/

/* 아이템들의 현재 리스트를 삽입하기 위한 준비로서 FrmLogSelect의 리스트 박스 내에 현재 존재할 수 있는 임의의 아이템들을 소거한다.*/

/* 현재의 로그에 대해 리스트 박스 아이템에 로그 수를 추가한다.*/

/* 현재의 로그에 대해 리스트 박스 아이템에 날짜를 추가한다.*/

/* 현재의 로그의 리스트 박스 아이템에 As Built Plant KW를 추가하고, 적용 가능한 경우에 그 뒤의 소수 및 무언가를 제거한다.*/

/* 현재의 로그의 리스트 박스 아이템에 Demand Flow Plant KW를 추가하고, 적용 가능한 경우에 그 뒤의 소수 및 무언가를 제거한다.*/

하나 이상의 실시예들에서 사용자는 특정 로그로 "점프"하는 것이 허가될 수 있을 것으로 예측된다. 아래는 사용자에 의해 선택될 수 있는 바와 같은 특정 로그에 액세스하거나 표시하기 위해 로그로의 진행 버튼 등을 활성화하는 결과로서 수행될 수 있는 예시적인 연산들을 나타낸다.

/* 전술한 바와 같이, 각각의 로그에 대한 엔트리로 FrmLogSelect 상의 리스트 박스를 채우기 위한 절차를 호출한다.*/

/* 이 함수는 로그로의 진행 버튼에 의해 호출되었고, 따라서 로그 제거가 아니라 단일 로그 선택을 위해 사용될 FrmLogSelect를 준비한다.*/

/* 단일 로그의 선택만을 허가한다.*/

/* 서식이 준비되고; 이를 사용자에게 표시한다.*/

/* 사용자가 로그를 더블 클릭하는 경우, 그 로그의 날짜 셀을 선택한다. 아니면, 이 섹션을 스킵하고, 아무 것도 수행하지 않는다.*/

시트 이름을 로그 시트의 표제로 사용한다.

/* 포맷팅 정보를 이용하여 파일 이름에서 시트 이름을 발견한다.*/

사용자들은 월간 로그 데이터 시트들을 순차적으로 보고 액세스하는 것도 허가될 수 있다. 예를 들어, 하나의 데이터 시트로부터 이전 또는 다음 데이터 시트로 이동하기 위해 이전 및/또는 다음 버튼들 등이 제공될 수 있다. 아래는 이를 달성하기 위해 수행될 수 있는 예시적인 연산들을 나타낸다. 예를 들어, 이전 버튼은 아래의 함수를 호출할 수 있다.

/* 하나가 존재하는 경우에 (엑셀 윈도의 하부에서의 그들의 배열에 따라) 이전 시트를 활성화하고, 그렇지 않은 경우에는 시트 1을 활성화한다.*/

다른 예로서, 다음 버튼 등이 아래의 함수를 호출할 수 있다.

/* 하나가 존재하는 경우에 (엑셀 윈도의 하부에서의 그들의 배열에 따라) 다음 시트를 활성화하고, 그렇지 않은 경우에는 시트 1을 활성화한다.*/

이제, 도 4f에 도시된 바와 같은 연간 프로필 데이터 시트를 참조하면, 사용자에게 출력하기 위해 로그 및 다른 데이터를 검색하고, 데이터에 대한 하나 이상의 분석을 수행하기 위해, 하나 이상의 계산들 또는 연산들이 수행될 수 있다. 알 수 있듯이, 출력은 하나 이상의 실시예들에서 그래프 상에 트렌드 라인들 또는 수치 값들로서 제공될 수 있다. 분석을 개시하기 위해 "로그 데이터 분석" 버튼(436) 등이 제공될 수 있다.

하나 이상의 실시예들에서는, 하나 이상의 로그들로부터 사전에 데이터가 검색될 수 있다. 아래는 로그 데이터 분석 버튼 등을 활성화하는 결과로서 실행될 수 있는 데이터 검색용의 예시적인 코드를 나타낸다.

/* 총 로그들을 0으로 설정하여, 이전 실행으로부터 존재할 수 있는 임의 수의 로그를 제거한다.*/

TotalLog = 0

/* 로그 시트 이름들에 대응하는 달 이름들을 갖는 어레이를 셋업한다. 로그 시트들은 이 절차가 적절히 이루어지기 위해 올바르게 명명되어야 한다.*/

/* 데이터 삽입 프로세스의 속도를 향상시키고, 연간 프로필 시트가 보호되는 경우에 이를 보호 해제하기 위해, 자동 계산을 임시로 불능화한다.*/

/* 임의의 존재하는 수집된 로그 데이터의 최종 행을 발견하고, 이어서 이 정보를 이용하여, 이 절차의 이전 실행으로부터의 연간 프로필 시트 상에 존재할 수 있는 수집된 데이터를 삭제한다.*/

/* 각각의 로그 시트를 통해 개별적으로 루프를 수행하고, 각각의 시트 상의 각각의 로그에 대한 데이터를 수집한다.*/

/* 현재 시트에서 데이터를 갖는 최종 행을 발견하고 행들의 총 수를 각각의 템플릿 내의 행들의 수로 나눔으로써 현재 시트 상의 로그들의 수를 계산한다.*/

/* 각각의 로그를 통해 루프를 수행하고, 필요한 데이터를 수집한다.*/

/* 날짜에 대한 로그를 검사하고, 이것이 존재하는 경우에 로그에 대한 데이터를 수집한다.*/

/* 현재의 로그의 날짜를 연간 프로필 시트의 A32+에 삽입한다.*/

/* 현재 로그의 날짜에 대응하는 연도 일자를 연간 프로필 시트의 B32+에 삽입하고, 소수들을 표시하지 않도록 셀 포맷을 설정한다.*/

/* 현재 로그의 As Built KW를 연간 프로필 시트의 C32+에 삽입하고, 소수들을 표시하지 않도록 셀 포맷을 설정한다.*/

/* 현재 로그의 Demand Flow KW를 연간 프로필 시트의 D32+에 삽입하고, 소수들을 표시하지 않도록 셀 포맷을 설정한다.*/

/* 현재 로그의 Demand Flow & Replacement Chiller KW를 연간 프로필 시트의 E32+에 삽입하고, 소수들을 표시하지 않도록 셀 포맷을 설정한다.*/

/* 로그 데이터 수집이 완료되었으므로 자동 계산을 다시 가능하게 한다.*/

/* 차트 1을 활성화하여 연산될 수 있게 한다.*/

/* As Built, Demand Flow 및 DF + Replacement Chiller KW에 대한 시리즈 값들을 갱신하기 위해 루프를 수행한다.*/

/* 방금 수집된 데이터에 대한 방정식들을 생성하기 위한 AnnualCalc_Click 절차를 호출한다.*/

아래의 절차는 수집된 데이터에 대한 방정식들을 생성하기 위해 데이터 검색 절차로부터 호출될 수 있다.

/* 대응하는 달의 초일에 대한 연도의 처음으로부터의 날짜; 후속 공식에서 사용됨.*/

/* 공식들이 삽입될 셀들의 범위를 기술하는 데 사용되는 변수들.*/

/* 공식들이 시트 내에 삽입되는 동안 스크린 갱신 및 자동 계산을 불능화한다.*/

/* 적분 동안에 임의의 에러가 존재하는 경우, 에러 코드를 트리거한다.*/

/* 작업 시트를 보호 해제하고 차트 1을 활성화한다.*/

/* As Built, Demand Flow 및 DF + Replacement 트렌드 라인들을 처리하기 위해 3회 루프를 수행한다.*/

/* 차트 1로부터의 트렌드 라인 방정식을 조작을 위한 임시 변수 내에 저장한다.*/

/* 트렌드 라인 방정식의 적분을 산출하기 위해 스트링에 대해 필요한 연산들을 수행한다.*/

/* 시간들로의 변환을 수행하기 위해 공식의 일부를 추가한다.*/

/* 추가의 포맷팅.*/

/* 각각의 달을 통해 루프를 수행하고, 셀 위치들을 FROMCELL, TOCELL 및 가동 시간 내에 대체한다.*/

/* 적절한 셀 대체물들을 갖는 공식을 적절한 셀 내에 배치한다.*/

/* 스크린 갱신 및 자동 계산을 다시 가능하게 한다.*/

/* 적분에 필요한 스트링 대체를 수행하는 동안에 에러가 발생하는 경우에 실행될 코드.*/

/* 스크린 갱신 및 자동 계산을 다시 가능하게 한다. 이 코드 경로는 다른 재가능화를 스킵하였기 때문이다.*/

이제, 도 4f와 관련하여 As Built KWH, Demand Flow KWH, Demand Flow & Replacement Chiller KWH 값들이 설명된다. 알 수 있듯이, 다양한 기간들에 대응하는 각각의 필드가 둘 이상 존재할 수 있다. 예를 들어 도 4f에서는 이러한 값들에 대해 각각의 달에 대한 출력 필드가 존재한다.

이러한 KWH 값들은 동일한 일반 공식을 이용하는 하나 이상의 데이터 처리 유닛들에 의해 계산될 수 있다. 상이한 입력을 이용하여 각각의 특정 KWH 값을 계산할 수 있다. 예를 들어, 상이한 트렌드 라인, 개시일, 종료일 및 퍼센트 가동 시간을 이용하여, As Built KWH, Demand Flow KWH, Demand Flow & Replacement Chiller KWH 값들을 계산할 수 있다. 계산들은 도 4f에 도시된 바와 같은 월간과 같은 하나 이상의 기간들 동안 수행될 수 있다.

일 실시예에서, KWH 값은 적절한 트렌드 라인의 적분을 취함으로써 계산될 수 있다. 예를 들어, 도 4f의 그래프 내의 As Built KW 트렌드 라인의 적분은 As Built KWH 값을 계산하는 데 사용될 수 있다. 마찬가지로, 도 4f에 도시된 바와 같은 Demand Flow KW 및 Demand Flow & Replacement Chiller KW 트렌드 라인들의 적분은 Demand Flow KWH 및 Demand Flow & Replacement Chiller KWH를 각각 계산하는 데 사용될 수 있다. 적분은 현재 달의 종료일 및 개시일을 이용하여 평가될 수 있다. 개시일에서의 적분이 종료일 결과로부터 감산될 수 있다. 이러한 감산의 결과에 24를 곱하여, 이를 시간으로 변환할 수 있고, 현재 달에 대해 입력된 퍼센트 가동 시간을 곱하여 실제 가동 시간을 고려할 수 있다.

아래는 예시적인 트렌드 라인으로부터의 샘플 데이터를 이용하는 예이다. 아래에서, END_DAY는 달의 종료일이고, START_DAY는 달의 개시일이며, PCT_RUN_TIME은 가동 시간의 퍼센트이다. KWH =

본 발명의 다양한 실시예들이 설명되었지만, 본 발명의 범위 내에 속하는 더 많은 실시예 및 구현이 가능하다는 것이 이 분야의 통상의 기술자들에게 명백할 것이다. 게다가, 본 명세서에서 설명된 다양한 특징들, 요소들 및 실시예들은 임의 조합 또는 배열로 청구되거나 조합될 수 있다.

Claims

냉각수 설비에 대한 변경들의 하나 이상의 효과들을 결정하기 위한 방법을 구현하기 위한 기계 판독 가능 코드가 저장된 컴퓨터 판독 가능 기록 매체로서,
상기 기계 판독 가능 코드는,
냉각수 설비의 하나 이상의 컴포넌트들에 대한 사양 데이터를 수신하고;
하나 이상의 기간들 동안에 상기 하나 이상의 컴포넌트들에 대한 부하를 나타내는 부하 데이터를 수신하고;
상기 하나 이상의 기간들 동안의 상기 부하 데이터로부터 하나 이상의 요약된 부하 값들을 결정하고;
상기 냉각수 설비의 하나 이상의 로그들로부터 대표 로그 데이터를 수신하고 - 상기 대표 로그 데이터는 상기 하나 이상의 요약된 부하 값들 중 적어도 하나의 부하 값에 가장 가까운 부하 값을 갖는 상기 하나 이상의 로그들로부터의 로그 데이터인 속성을 가짐 -;
상기 사양 데이터 및 상기 대표 로그 데이터로부터 상기 냉각수 설비에 대한 이상적인 전력 사용을 결정하기 위한 하나 이상의 명령어들을 포함하는, 컴퓨터 판독 가능 기록 매체.
제1항에 있어서, 상기 기계 판독 가능 코드는 상기 냉각수 설비에 대한 상기 이상적인 전력 사용과 현재의 전력 사용 사이의 하나 이상의 차이들을 결정하고 출력하기 위한 하나 이상의 명령어들을 더 포함하는, 컴퓨터 판독 가능 기록 매체.
제1항에 있어서, 상기 기계 판독 가능 코드는 상기 하나 이상의 기간들 동안의 상기 하나 이상의 요약된 부하 값들을 제공하여 상기 대표 로그 데이터가 식별되게 하기 위한 하나 이상의 명령어들을 더 포함하는, 컴퓨터 판독 가능 기록 매체.
제1항에 있어서, 상기 하나 이상의 명령어들은 상기 사양 데이터 및 상기 냉각수 설비가 위치하는 지리적 위치에 대한 습구 데이터(wet bulb data)로부터 상기 이상적인 전력 사용을 계산하도록 구성되는, 컴퓨터 판독 가능 기록 매체.
제4항에 있어서, 상기 기계 판독 가능 코드는 상기 지리적 위치를 수신하기 위한 하나 이상의 명령어들을 더 포함하는, 컴퓨터 판독 가능 기록 매체.
제1항에 있어서, 상기 사양 데이터는 상기 냉각수 설비의 상기 하나 이상의 컴포넌트들에 대한 설계 사양들을 포함하고, 상기 설계 사양들은 에너지 사용, 출력, 물 공급 온도들 및 물 반환 온도들로 구성된 그룹으로부터 선택되는, 컴퓨터 판독 가능 기록 매체.
제1항에 있어서, 상기 부하 데이터는 상기 냉각수 설비의 하나 이상의 냉각기들에 대한 부하 값들을 포함하는, 컴퓨터 판독 가능 기록 매체.
제1항에 있어서, 상기 대표 로그 데이터는 상기 냉각수 설비의 적어도 하나 이상의 냉각기에 대한 설비 로그 데이터를 포함하고, 상기 설비 로그 데이터는 펌핑 주파수들, 팬 주파수들, 물 공급 온도들 및 물 반환 온도들로 구성된 그룹으로부터 선택되는, 컴퓨터 판독 가능 기록 매체.
하나 이상의 냉각수 설비 업그레이드들의 하나 이상의 효과들을 결정하기 위한 적격화 시스템으로서,
프로세서;
메모리 장치; 및
상기 프로세서에 의해 실행될 수 있고 상기 메모리 장치에 저장되는 기계 판독 가능 코드;
상기 기계 판독 가능 코드를 실행함으로써 생성되는 하나 이상의 제1 데이터 입력 필드들 - 상기 하나 이상의 제1 데이터 입력 필드들은 하나 이상의 기간들 동안에 냉각수 설비에 대한 실증적 로그 데이터를 수신하도록 구성됨 -;
상기 하나 이상의 기간들 동안의 상기 실증적 로그 데이터를 요약하는 적어도 하나의 수치 값을 생성하도록 구성되는 하나 이상의 제1 데이터 처리 유닛들 - 상기 하나 이상의 제1 데이터 처리 유닛들은 상기 기계 판독 가능 코드에 의해 구현됨 -;
상기 기계 판독 가능 코드를 실행함으로써 생성되는 하나 이상의 제2 데이터 입력 필드들 - 상기 하나 이상의 제2 데이터 입력 필드들은 대표 로그 데이터를 수신하도록 구성되고, 상기 대표 로그 데이터는 상기 하나 이상의 기간들 중 적어도 하나의 기간의 상기 적어도 하나의 수치 값에 가장 가까운 값을 갖는 상기 냉각수 설비의 하나 이상의 로그들로부터 선택되는 데이터를 포함함 -;
상기 기계 판독 가능 코드를 실행함으로써 생성되는 하나 이상의 제3 데이터 입력 필드들 - 상기 하나 이상의 제3 데이터 입력 필드들은 상기 냉각수 설비에 대한 사양 데이터를 수신하도록 구성됨 -;
적어도 상기 사양 데이터 및 상기 대표 로그 데이터를 이용하여 상기 냉각수 설비에 대한 적어도 이상적인 전력 사용 및 현재의 전력 사용을 계산하도록 구성되는 하나 이상의 제2 데이터 처리 유닛들 - 상기 하나 이상의 제2 데이터 처리 유닛들은 상기 기계 판독 가능 코드에 의해 구현됨 -
을 포함하는 적격화 시스템.
제9항에 있어서, 상기 하나 이상의 제1 데이터 처리 유닛들은 중간 함수(mean function), 중앙값 함수(median function) 및 평균 함수(average function)로 구성된 그룹으로부터 선택된 수학 함수에 의해 상기 실증적 로그 데이터를 요약하도록 구성되는 적격화 시스템.
제9항에 있어서, 상기 대표 로그 데이터는 상기 하나 이상의 기간들 동안의 상기 실증적 로그 데이터를 요약하는 상기 적어도 하나의 수치 값에 가장 가까운 부하 값들을 갖는 적어도 한 세트의 로그 데이터인 적격화 시스템.
제9항에 있어서, 상기 냉각수 설비의 상기 이상적인 전력 사용과 상기 현재의 전력 사용 사이의 하나 이상의 차이들을 결정하고 출력하도록 구성되는 하나 이상의 제3 데이터 처리 유닛들을 더 포함하는 적격화 시스템.
제9항에 있어서, 상기 냉각수 설비에 대한 위치를 수신하도록 구성되는 하나 이상의 제4 데이터 입력 유닛들을 더 포함하고, 상기 이상적인 전력 사용은 적어도 상기 사양 데이터 및 상기 냉각수 설비의 상기 위치에 대한 습구 데이터를 이용하여 계산되는 적격화 시스템.
제9항에 있어서, 상기 제1 데이터 입력 필드들은 1개월의 기간들 동안 상기 실증적 로그 데이터를 수집하도록 구성되는 적격화 시스템.
적격화 시스템을 이용하여 하나 이상의 냉각수 설비 업그레이드들의 효과를 결정하는 방법으로서,
냉각수 설비의 하나 이상의 컴포넌트들에 대한 사양 데이터를 상기 적격화 시스템의 하나 이상의 데이터 입력들 내에 입력하는 단계;
하나 이상의 기간들 동안 하나 이상의 냉각기들에 대한 부하를 나타내는 냉각기 부하 데이터를 상기 하나 이상의 데이터 입력들 내에 입력하여, 상기 하나 이상의 기간들 동안 상기 냉각기 부하 데이터로부터 평균 냉각기 부하를 계산하는 단계;
상기 냉각수 설비의 하나 이상의 로그들로부터 대표 로그 데이터를 식별하는 단계 - 상기 대표 로그 데이터는 상기 하나 이상의 기간들 중 적어도 하나의 기간의 상기 평균 냉각기 부하에 가장 가까운 냉각기 부하 값을 갖는 상기 하나 이상의 로그들로부터의 데이터인 속성을 가짐 -;
상기 냉각수 설비의 상기 하나 이상의 로그들로부터 식별된 상기 대표 로그 데이터를 상기 하나 이상의 데이터 입력들 내에 입력하여, 상기 대표 로그 데이터로부터 상기 냉각수 설비의 전력 사용을 계산하는 단계; 및
상기 냉각수 설비의 상기 전력 사용과 상기 냉각수 설비의 이상적인 전력 사용을 비교하기 위해 분석을 초기화하는 단계 - 상기 이상적인 전력 사용은 적어도 상기 사양 데이터를 이용하여 계산됨 -
를 포함하는 방법.
제15항에 있어서, 상기 하나 이상의 냉각수 설비 업그레이드들의 효과를 표시하기 위해 상기 분석의 하나 이상의 결과들을 제공하는 단계를 더 포함하는 방법.
제15항에 있어서, 상기 분석의 정밀도를 향상시키기 위해 추가적인 대표 로그 데이터를 식별하고 입력하는 단계를 더 포함하는 방법.
제15항에 있어서, 상기 냉각수 설비의 지리적 위치를 상기 하나 이상의 데이터 입력들에 입력하는 단계를 더 포함하고, 상기 이상적인 전력 사용은 적어도 상기 사양 데이터 및 상기 지리적 위치에 대한 습구 데이터를 이용하여 계산되는 방법.
제15항에 있어서, 상기 대표 로그들을 입력하는 단계는 1년 기간 동안 적어도 12개의 대표 로그들을 입력하는 단계를 포함하는 방법.
제15항에 있어서, 상기 냉각수 설비의 실제 가동 시간을 반영하기 위해 상기 냉각수 설비의 가동 시간을 조정하는 단계를 더 포함하고, 상기 이상적인 전력 사용은 적어도 상기 사양 데이터 및 가동 시간을 이용하여 계산되는 방법.