TW201419201A - 節費式電力能源管理裝置及方法 - Google Patents

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Abstract

本揭露係提供一種節費式電力能源管理裝置及方法，該裝置包括有電力資訊擷取模組、分析模組以及處理模組。該電力資訊擷取模組係擷取至少一設備之耗電資訊。該分析模組係分析該耗電資訊以產生該設備之耗電輪廓特徵，並依據該耗電輪廓特徵產生該設備之耗電模式。該處理模組係依據該耗電模式計算出該設備於不同時間區段特徵之耗電量特徵及電費，並依據該耗電量特徵及該電費調整該設備之製程排程資訊。藉此，本揭露可獲得最佳成本之電力能源及製程排程資訊。

Description

節費式電力能源管理裝置及方法
本揭露係關於一種電力能源管理之技術領域，特別是關於一種節費式電力能源管理裝置及方法。
現行電力能源之監控大多僅針對設備之總耗電量或需量進行管制，或僅針對設備之需量限制進行卸載。然而，許多的設備不論是歸屬公用系統或製程系統，往往不易於運轉中將該設備停止或降低負載，此舉易導致輸出端之電力供應不穩定或產出端之產量難以掌控，亦使得設備或系統之能源管理員無法有效的掌握與控制電力能源之使用，並降低相關設備之電費成本。
再者，即便能得知該設備之耗電量的變化趨勢有低載或高載耗電量的時段，卻無有效的方法與工具可判斷或調整耗電模式，以致無法將高耗電量之設備移至離峰時段使用，亦無法判斷於該離峰時段是否可實際達到節省電費之效果。
因此，如何解決上述習知技術的缺失，以提供設備之最佳運轉時機，並減少設備及其製程之電費支出，遂成為本領域技術人員的重要課題。
本揭露係提出一種節費式電力能源管理裝置及方法，藉由擷取設備之耗電資訊，並分析出耗電輪廓特徵及耗電模式，同時對不同時間區段特徵之耗電量特徵及電費 進行最佳化演算，進而調整該設備之製程排程資訊。
藉此，本揭露可調整設備之製程排程資訊，讓使用者取得耗電量特徵、時間區段特徵及電費等資訊，以設定設備之最佳運轉時機，並產生運轉上之異常警示，還能在輸出或產量不變的情形下，獲得最佳成本之電力能源及製程排程資訊。
本揭露係提供一種節費式電力能源管理裝置，其包括電力資訊擷取模組、分析模組以及處理模組。該電力資訊擷取模組係擷取至少一設備之耗電資訊。該分析模組係分析該耗電資訊以產生該設備之耗電輪廓特徵，並依據該耗電輪廓特徵產生該設備之耗電模式。該處理模組係依據該耗電模式計算出該設備於不同時間區段特徵之耗電量特徵及電費，並依據該耗電量特徵及該電費調整該設備之製程排程資訊。
本揭露亦提供一種節費式電力能源管理方法，其包括：擷取至少一設備之耗電資訊；分析該耗電資訊以產生該設備之耗電輪廓特徵，並依據該耗電輪廓特徵產生該設備之耗電模式；以及依據該耗電模式計算出該設備於不同時間區段特徵之耗電量特徵及電費，並依據該耗電量特徵及該電費調整該設備之製程排程資訊。
以下藉由特定的具體實施形態說明本揭露之實施方式，熟悉此技術之人士可由本說明書所揭示之內容輕易地了解本揭露之其他優點與功效，亦可藉由其他不同的具體 實施形態加以施行或應用。
第1圖係繪示本揭露之節費式電力能源管理裝置的方塊示意圖。如圖所示，電力能源管理裝置100係包括電力資訊擷取模組110、分析模組120、處理模組130以及警示模組140。
該電力資訊擷取模組110係擷取至少一設備101之耗電資訊111。該電力資訊擷取模組110為針對數位電表、或機械電表結合數位電表之電力資訊擷取程式或電力資訊擷取軟體等。
該分析模組120係分析該耗電資訊111以產生該設備101之耗電輪廓特徵121，並依據該耗電輪廓特徵121產生該設備101之耗電模式122。該分析模組120可為分析程式、分析軟體、分析儀器或處理器等。
上述之耗電輪廓特徵121係包括該設備101於單一製程之耗電量特徵132及時間區段特徵131。當該單一製程之耗電量特徵132超出品管管制手法，如六標準差(6 sigma)或95%信心水準之數值時，則由該警示模組140發出警示訊號141。該警示訊號141可為警示文字、警示聲音或警示燈光等。
上述之耗電模式122係包括平均耗電量特徵及平均時間區段特徵，該平均耗電量特徵等於該設備101於複數個單一製程之耗電量特徵總合除以該些單一製程之耗電量特徵132的複數個樣本次數，該平均時間區段特徵等於該設備101於該些單一製程之複數個時間區段特徵總合除以該 些單一製程之時間區段特徵131的複數個樣本次數。
該處理模組130係依據該耗電模式122計算出該設備101之平均時間區段特徵之平均耗電量特徵及電費133，並依據該平均耗電量特徵與該平均時間區段特徵計算得之電費133調整該設備101之製程排程資訊134。該處理模組130可為處理程式、處理軟體或處理器等。
該處理模組130亦可依據該平均時間區段特徵之平均耗電量特徵及該電費133進行該製程排程資訊134之最佳化演算，並將該最佳化演算之結果匯入該製程排程資訊134內，最佳化演算之目標如為最小電費成本。本揭露並未限制該最佳化演算之演算方式，其可以數學式、方程式、演算法、軟體程式或其他方式達成之。
當該最佳化演算之結果不符合預定之限制條件或中止條件時，則由該處理模組130調整該製程排程資訊134。該限制條件可為該設備101之製程時間或契約容量等，該中止條件可為該最佳化演算之結果已達到最佳化或疊代演算次數等。
第2圖係繪示本揭露中有關複數個設備之耗電資訊的波形示意圖。
如圖所示，總耗電量係為一個設備或二個以上設備構成之系統所使用的累積耗電量。以一般工廠之設備的耗電量為例，總耗電量可為退火爐及熱風爐等二個以上設備之累積耗電量。
由二個以上設備所記錄之耗電資訊111中，可清楚看 出總耗電量與時間之變化趨勢輪廓，並可得知該些設備之最高耗電量係使用於電力能源之離峰時段，如時間2012/7/5 20：42~2012/7/6 0：33，主要因素為該離峰時段之電費較低。
但是，若將該些設備全部使用於該離峰時段，則會造成該離峰時段之總耗電量超過預定之契約容量，反而會遭受電力提供者(如電力公司)之罰款，以致增加該些設備之電費支出。
第3A圖係繪示本揭露中有關第一設備之耗電資訊的波形示意圖。
如圖所示，由第一設備(如退火爐)之耗電資訊111中，可清楚看出6個單一製程之耗電量與時間的變化趨勢輪廓。同時，該第一設備之使用會因製程或排程因素，使得該耗電資訊111之變化趨勢輪廓成為特定模式之使用趨勢，且其使用時間橫跨電力計算之尖峰時間與離峰時間之電價時段。
第3B圖係繪示本揭露第3A圖中有關耗電資訊於單一製程之耗電輪廓特徵及波形示意圖。
如圖所示，可自第3A圖之耗電資訊111中擷取6個單一製程其中一者之耗電輪廓特徵121，該耗電輪廓特徵121可定義為三個耗電量特徵h1、h2、h3及其相對應之三個時間區段特徵t1、t2、t3。
該些耗電量特徵h1、h2、h3可分別為該些時間區段特徵t1、t2、t3之耗電量的最大值或平均值，該些時間區段 特徵t1、t2、t3可為自行定義之時段或固定間隔(如每15分鐘)之時段。
第4A圖係繪示本揭露中有關第二設備之耗電資訊的波形示意圖。
如圖所示，由第二設備(如熱風爐)之耗電資訊111中，可清楚看出15個單一製程之耗電量與時間的變化趨勢輪廓。
第4B圖係繪示本揭露第4A圖中有關耗電資訊於單一製程之耗電輪廓特徵及波形示意圖。
如圖所示，可自第4A圖之耗電資訊111中擷取15個單一製程其中一者之耗電輪廓特徵121，該耗電輪廓特徵121可定義為四個耗電量特徵h1、h2、h3、h4及其相對應之四個時間區段特徵t1、t2、t3、t4。
該些耗電量特徵h1、h2、h3、h4可分別為該些時間區段特徵t1、t2、t3、t4之耗電量的最大值或平均值，該些時間區段特徵t1、t2、t3、t4可為自行定義之時段或固定間隔(如每15分鐘)之時段。
上述定義描述為統計分析每一設備及其製程之耗電資訊111的變化趨勢輪廓，可在每一設備之單一製程中，分別定義耗電輪廓特徵121之耗電量特徵為h且時間區段特徵為t。hi表示單一製程之第i個耗電量特徵，i=1,2,…,m；tj表示單一製程之第j個時間區段特徵，j=1,2,…,n。
同時，為了分析與運用每一設備及其製程之總耗電量與時間區段，可在每一設備之複數個單一製程中，分別定 義耗電模式之平均耗電量特徵為且平均時間區段特徵為，其公式如下所示：
其中，Σ h為耗電量特徵總合，x為耗電量特徵hi之總樣本次數；Σ tj為時間區段特徵總合，y為時間區段特徵tj之總樣本次數。
上述公式(1)表示平均耗電量特徵等於該設備於該些單一製程之耗電量特徵總合Σ h除以該些單一製程之耗電量特徵的總樣本次數x。
上述公式(2)表示平均時間區段特徵等於該設備於該些單一製程之時間區段特徵總合Σ t除以該些單一製程之時間區段特徵的總樣本次數y。
在統計分析該些單一製程之平均耗電量時，可定義一品管管制手法，如六標準差(6 sigma)或95%信心水準下之數值，當該耗電量特徵hi超出品管管制界線之數值時，則可列為警示，使警示模組發出警示訊號。
第5A圖係運用本揭露第3B圖而繪示有關現狀、白天班啟動與最佳製程排程之耗電資訊的波形比較圖。
如圖所示，透過統計分析每一設備及其製程之耗電資訊，並定義耗電輪廓特徵之耗電量特徵及時間區段特徵，可以簡易概念表示該耗電資訊於不同排程或運作時間之電費成本變化。舉例而言，可運用視窗移動方式或滾動方式，分別往前及往後移動第3B圖中現狀之耗電資訊111b，即 能獲得第5A圖中白天班啟動之耗電資訊111a及最佳製程排程之耗電資訊111c。
在第5A圖中，現狀之耗電資訊111b係為第3B圖之耗電資訊111並於夜晚約20：30啟動設備，白天班啟動之耗電資訊111a係將現狀之耗電資訊111b往前移動並於白天約7：30啟動設備，最佳製程排程之耗電資訊111c係將現狀之耗電資訊111b往後移動並於夜晚約22：30啟動設備。
第5B圖係繪示本揭露第5A圖中有關現狀、白天班啟動與最佳製程排程之耗電量及電費的比較表。
經比較第5A圖中現狀之耗電資訊111b、白天班啟動之耗電資訊111a與最佳製程排程之耗電資訊111c後，即可計算出在相同耗電資訊但不同製程排程下之耗電量及電費的比較表。
如第5B圖所示，在現狀之耗電資訊111b下，尖峰時段之總耗電量約為936度，離峰時段之總耗電量約為1677度，總耗電量約為2614度，總電費約為6209元。
同時，在白天班啟動之耗電資訊111a下，尖峰時段之總耗電量約為2542度，離峰時段之總耗電量約為85度，總耗電量約為2628度，總電費約為9123元，故白天班啟動與現狀之電費差額大約增加2914元之支出費用。
但是，在最佳製程排程之耗電資訊111c下，尖峰時段之總耗電量約為578度，離峰時段之總耗電量約為2049度，總耗電量約為2628度，總電費約為5587元，故最佳 製程排程與現狀之電費差額大約減少621元之支出費用。
由此可知，在相同的設備及相近的總耗電量下，白天班啟動會增加電費之支出成本，但最佳製程排程則可降低電費之支出成本。
第6A圖係繪示本揭露之實施例中有關現狀與最佳製程排程之耗電資訊的波形比較圖。
如圖所示，現狀之耗電資訊111d與最佳製程排程之耗電資訊111e係包括二個第一設備(如退火爐)及二個第二設備(如熱風爐)之總耗電量和時間的變化趨勢輪廓。
由於每一設備之耗電量、耗電資訊與耗電輪廓特徵均不盡相同，故可依該設備原本之運作時段進行最佳化演算，但每一設備之產量或輸出仍然維持不變。
第6B圖係繪示本揭露第6A圖之實施例中有關現狀與最佳製程排程之耗電量及電費的比較表。
如圖所示，在現狀之耗電資訊111d下，尖峰時段之總耗電量約為2321度，離峰時段之總耗電量約為2703度，總耗電量約為5025度，總電費約為12872元。
但是，在最佳製程排程之耗電資訊111e下，尖峰時段之總耗電量約為1860度，離峰時段之總耗電量約為3161度，總耗電量約為5021度，總電費約為12034元，故最佳製程排程與現狀之電費差額大約減少838元之支出費用。
由此可知，在相同的設備及相近的總耗電量下，經最佳化演算後之最佳製程排程可降低電費之支出成本。
第7圖係繪示本揭露之節費式電力能源管理方法的步 驟流程圖。
如圖所示，電力能源管理方法可包括下列步驟：
於步驟S201中，令電力資訊擷取模組擷取至少一設備之耗電資訊。接著進至步驟S202。
於步驟S202中，令分析模組分析該耗電資訊以產生該設備之耗電輪廓特徵，並依據該耗電輪廓特徵產生該設備之耗電模式。該耗電輪廓特徵可包括該設備於單一製程之耗電量特徵及時間區段特徵。該耗電模式可包括平均耗電量特徵及平均時間區段特徵，該平均耗電量特徵等於該設備於複數個單一製程之耗電量特徵總合除以該些單一製程之耗電量特徵的總樣本次數，該平均時間區段特徵等於該設備於該些單一製程之時間區段特徵總合除以該些單一製程之時間區段特徵的總樣本次數。接著進至步驟S203。
於步驟S203中，令處理模組依據該耗電模式計算出該設備於不同時間區段特徵之耗電量特徵及電費。接著進至步驟S204。
於步驟S204中，令該處理模組依據平均時間區段特徵之平均耗電量特徵及該電費進行該設備之製程排程資訊的最佳化演算，並將該最佳化演算之結果匯入該製程排程資訊內。接著進至步驟S205。
於步驟S205中，判斷該最佳化演算之結果是否符合預定之限制條件？該限制條件可為該設備之製程時間或電力契約容量等。若是，則進至步驟S206。若否，則回到步驟S204，令該處理模組調整該製程排程資訊。
於步驟S206中，判斷該最佳化演算之結果是否符合預定之中止條件？該中止條件可為該最佳化演算之結果已達到最佳化或疊代演算次數等。若是，則進至步驟S207。若否，則回到步驟S204，令該處理模組調整該製程排程資訊。
於步驟S207中，已獲得最佳成本(如最低電費)之製程排程資訊，令該處理模組更新該製程排程資訊。
上述實施形態僅例示性說明本揭露之原理、特點及其功效，並非用以限制本揭露之可實施範疇，任何熟習此項技藝之人士均可在不違背本揭露之精神及範疇下，對上述實施形態進行修飾與改變。任何運用本揭露所揭示內容而完成之等效改變及修飾，均仍應為下述之申請專利範圍所涵蓋。因此，本揭露之權利保護範圍，應如後述之申請專利範圍所列。
100‧‧‧電力能源管理裝置
101‧‧‧設備
110‧‧‧電力資訊擷取模組
111‧‧‧耗電資訊
111a‧‧‧白天班啟動之耗電資訊
111b、111d‧‧‧現狀之耗電資訊
111c、111e‧‧‧最佳製程排程之耗電資訊
120‧‧‧分析模組
121‧‧‧耗電輪廓特徵
122‧‧‧耗電模式
130‧‧‧處理模組
131‧‧‧時間區段特徵
132‧‧‧耗電量特徵
133‧‧‧電費
134‧‧‧製程排程資訊
140‧‧‧警示模組
141‧‧‧警示訊號
h1~h4‧‧‧耗電量特徵
t1~t4‧‧‧時間區段特徵
S201~S207‧‧‧步驟
第1圖係繪示本揭露之節費式電力能源管理裝置的方塊示意圖。
第2圖係繪示本揭露中有關複數個設備之耗電資訊的波形示意圖。
第3A圖係繪示本揭露中有關第一設備之耗電資訊的波形示意圖。
第3B圖係繪示本揭露第3A圖中有關耗電資訊於單一製程之耗電輪廓特徵及波形示意圖。
第4A圖係繪示本揭露中有關第二設備之耗電資訊的 波形示意圖。
第4B圖係繪示本揭露第4A圖中有關耗電資訊於單一製程之耗電輪廓特徵及波形示意圖。
第5A圖係運用本揭露第3B圖而繪示有關現狀、白天班啟動與最佳製程排程之耗電資訊的波形比較圖。
第5B圖係繪示本揭露第5A圖中有關現狀、白天班啟動與最佳製程排程之耗電量及電費的比較表。
第6A圖係繪示本揭露之實施例中有關現狀與最佳製程排程之耗電資訊的波形比較圖。
第6B圖係繪示本揭露第6A圖之實施例中有關現狀與最佳製程排程之耗電量及電費的比較表。
第7圖係繪示本揭露之節費式電力能源管理方法的步驟流程圖。
100‧‧‧電力能源管理裝置
101‧‧‧設備
110‧‧‧電力資訊擷取模組
111‧‧‧耗電資訊
120‧‧‧分析模組
121‧‧‧耗電輪廓特徵
122‧‧‧耗電模式
130‧‧‧處理模組
131‧‧‧時間區段特徵
132‧‧‧耗電量特徵
133‧‧‧電費
134‧‧‧製程排程資訊
140‧‧‧警示模組
141‧‧‧警示訊號

Claims (14)

  1. 一種節費式電力能源管理裝置，其包括有：電力資訊擷取模組，藉以擷取至少一設備之耗電資訊；分析模組，藉以分析該耗電資訊以產生該設備之耗電輪廓特徵，並依據該耗電輪廓特徵產生該設備之耗電模式；以及處理模組，藉以依據該耗電模式計算出該設備於不同時間區段特徵之耗電量特徵及電費，並依據該耗電量特徵及該電費調整該設備之製程排程資訊。
  2. 如申請專利範圍第1項所述之節費式電力能源管理裝置，其中，該耗電輪廓特徵係包括該設備於單一製程之耗電量特徵及時間區段特徵。
  3. 如申請專利範圍第2項所述之節費式電力能源管理裝置，復包括警示模組，當該單一製程之耗電量特徵超出六標準差或95%信心水準之數值時，則由該警示模組發出警示訊號。
  4. 如申請專利範圍第1項所述之節費式電力能源管理裝置，其中，該耗電模式係包括平均耗電量特徵及平均時間區段特徵，該平均耗電量特徵等於該設備於複數個單一製程之耗電量特徵總合除以該些單一製程之耗電量特徵的複數個樣本次數，該平均時間區段特徵等於該設備於該些單一製程之時間區段特徵總合除以該些單一製程之時間區段特徵的複數個樣本次數。
  5. 如申請專利範圍第4項所述之節費式電力能源管理裝置，其中，該處理模組復依據該平均時間區段特徵之該平均耗電量特徵及該電費進行該製程排程資訊之最佳化演算，並將該最佳化演算之結果匯入該製程排程資訊內。
  6. 如申請專利範圍第5項所述之節費式電力能源管理裝置，其中，當該最佳化演算之結果不符合預定之限制條件或中止條件時，則由該處理模組調整該製程排程資訊。
  7. 如申請專利範圍第6項所述之節費式電力能源管理裝置，其中，該限制條件係包括該設備之製程時間或契約容量，該中止條件係包括該最佳化演算之結果已達到最佳化或疊代演算次數。
  8. 一種節費式電力能源管理方法，其包括下列步驟：擷取至少一設備之耗電資訊；分析該耗電資訊以產生該設備之耗電輪廓特徵，並依據該耗電輪廓特徵產生該設備之耗電模式；以及依據該耗電模式計算出該設備於不同時間區段特徵之耗電量特徵及電費，並依據該耗電量特徵及該電費調整該設備之製程排程資訊。
  9. 如申請專利範圍第8項所述之節費式電力能源管理方法，復包括：依據平均時間區段特徵之平均耗電量特徵及該電費進行該製程排程資訊之最佳化演算，並將該最佳化 演算之結果匯入該製程排程資訊內。
  10. 如申請專利範圍第9項所述之節費式電力能源管理方法，復包括：判斷該最佳化演算之結果是否符合預定之限制條件；以及若是，則判斷該最佳化演算之結果是否符合預定之中止條件，若否，則調整該製程排程資訊。
  11. 如申請專利範圍第10項所述之節費式電力能源管理方法，其中，若該最佳化演算之結果符合該預定之中止條件，則更新該製程排程資訊。
  12. 如申請專利範圍第11項所述之節費式電力能源管理方法，其中，該限制條件係包括該設備之製程時間或契約容量，該中止條件係包括該最佳化演算之結果已達到最佳化或疊代演算次數。
  13. 如申請專利範圍第8項所述之節費式電力能源管理方法，其中，該耗電輪廓特徵係包括該設備於單一製程之耗電量特徵及時間區段特徵。
  14. 如申請專利範圍第8項所述之節費式電力能源管理方法，其中，該耗電模式係包括平均耗電量特徵及平均時間區段特徵，該平均耗電量特徵等於該設備於複數個單一製程之耗電量特徵總合除以該些單一製程之耗電量特徵的複數個樣本次數，該平均時間區段特徵等於該設備於該些單一製程之時間區段特徵總合除以該些單一製程之時間區段特徵的複數個樣本次數。
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