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1、水冷机动态特性模型建立方法、水冷机监控方法和装置的制作方法专利名称：水冷机动态特性模型建立方法、水冷机监控方法和装置的制作方法技术领域：本发明涉及水冷机(chilling system)动态特性模型建立方法。本发明还涉及水冷机监控方法和水冷机监控装置。背景技术：运用于大型商业大楼和工厂的空调冰水系统主要是由水冷机、冰水泵浦、冷却水泵浦，以及冷却水塔所组成，其中以水冷机的能源需求量为最高。以一总装置冷冻吨数(RT) 为21，000的12寸晶片厂为例，产生空调冰水总用电量约占全厂用电的沈，而水冷机占该总用电量的50%。因此，若能确保水冷机均在最高效率范围上操作，则可减少可观的能源损耗。制造商所提供
2、的水冷机特性曲线一般均在非实际安装现场上直接测试而取得。由于受到管路系统与操作模式的影响，以制造商提供的特性曲线进行操作，经常使水冷机无法在最高效率范围上运转，导致能源使用效率降低。因此，通常水冷机安装后，会通过现场实际运转数据，重新建立水冷机特性曲线。目前水冷机特性曲线的建立可利用两种模型回归模型及人工智能模型。然而， 此两种模型具有以下的缺点(1)需准备一定数量的运转数据，过少运转数据将无法将模型建立起来。例如若为3阶多项式，则至少需要4笔不同的RT运转数据，方可建立曲线； (2)如 Y. H. Song 等人的论文(Young-hak Song, Yasunori Akashi, Jur
3、ng-Jae Yee，2007， Energy performance of a cooling plant system using the inverter chiller for industrial building, Energy and Building, Vol. 39, Issue 3,Pages 289-297)中 1 述， 不同冷却水回水温度，需使用不同阶数的回归模型，造成模型建立的困难度。(3)当性能曲线具有小区域特征(如两个谷值)时，回归模型的阶数将快速增加，致使运算量、数据需求量均会大幅增加；而使用人工智能模型也需要较多运算数据，以仿真小区域特征。除上述问题外，运用回
4、归模型与人工智能模型，在水冷机特性模型建立时，均需要长时间的训练数据。另一方面，水冷机在运转一段长时间后，需维修保养。然而，水冷机经过维修保养后，其实际主机运转特性会与建模时的特性有所差异。在此状况下，原有的特性曲线需要进行调整，而使用回归模型与人工智能模型来建立的特性曲线，将再一次进行长时间的训练，而无法对特性曲线直接进行局部地与动态地调整修正。发明内容根据上述问题，本发明一实施例提出一种水冷机动态特性模型建立方法，其包含下列步骤获取一水冷机的一冰水回水温度、一冰水出水温度、一冷却水回水温度、一流量和一用电量；根据该冰水回水温度，该冰水出水温度，该流量和该用电量，计算一实际运转效率值；取得多
5、个控制点，其中所述控制点代表一合成曲线动态特性模型；利用一扰动量， 计算各该控制点在一移动方向向量中相应的一元素值，其中各该控制点单独地以相应的元素值调整后，所得的一计算合成曲线动态特性模型比该合成曲线动态特性模型更趋近该实际运转效率值；提供一移动变量，并以该移动变量与该移动方向向量的乘积调整所述控制点，由此获得逼近该实际运转效率值的一合成曲线动态特性模型；以及在各迭代计算中，根据一变量最小值搜索法，决定该移动变量的值。本发明另一实施例提出一种水冷机监控方法，其包含下列步骤获取一冰水回水温度、一冰水出水温度、一冷却水回水温度、一流量和一用电量；根据该冰水回水温度，该冰水出水温度，该流量和该用电
6、量，计算部分负载比及实际运转效率值；取得多个控制点，其中所述控制点决定一代表合成曲线动态特性模型；利用一扰动量，计算各该控制点的一移动方向向量中相应的一元素值，其中各该控制点单独地以相应的元素值调整后，所得的一计算合成曲线动态特性模型比该合成曲线动态特性模型更趋近该实际运转效率值；提供一移动变量，并以该移动变量与该移动方向向量的乘积调整所述控制点，由此获得逼近该实际运转效率值的一合成曲线动态特性模型；在各迭代计算中，根据一变量最小值搜索法，决定该移动变量；以及当一迭代中止条件满足时，产生一新的代表合成曲线动态特性模型。本发明另一实施例提出一种水冷机监控装置，其包含一撷取装置、一运算装置以及一显
7、示装置。撷取装置可获取一水冷机的运转信息。运算装置可根据该运转信息，计算水冷机的一实际运转效率值，和调整多个控制点，以使由该多个控制点所决定的一合成曲线动态特性模型趋近该实际运转效率值。显示装置则显示代表该运转信息的一代表合成曲线动态特性模型。利用合成曲线建立的水冷机动态特性模型可在所需变更的区域进行局部更新，即可动态地建立水冷机特性模型。此外，若要更精准的描述水冷机的特性而增加控制点时，也不至于使曲线的次方无限制的增加，而导致计算成本的增加。图1显示本发明一实施例的水冷机监测系统的连接示意图；图2显示本发明一实施例的水冷机监测系统的示意图；图3例示本发明一实施例的水冷机动态特性模型的变化趋势
8、及前、后两段时间的效率值分布；图4显示本发明一实施例的水冷机动态特性模型建立方法的流程图；图5例示以黄金切割法搜索最小移动变量；及图6显示本发明一实施例的水冷机监控方法的流程图。主要组件符号说明1水冷机监测系统2水冷机11撷取装置12运算装置13警示装置14显示装置15存储装置S40 S51流程步骤S60 S72流程步骤具体实施例方式图1显示本发明一实施例的水冷机监测系统1的连接示意图。图2显示本发明一实施例的水冷机监测系统1的示意图。参照图1与图2所示，水冷机监测系统1可连接至水冷机或厂务监控系统(FMCQ 2，通过水冷机2上的传感器或厂务数据库，以撷取装置11获取水冷机相关运转信息，该信息
9、包含有水冷机2的用电量W、冰水回水温度T。hi、冰水出水温度T。h。、冷却水回水温度T。wi，以及冰水流量Q。h。等运转信息。通过所撷取的信息计算得水冷机动态的实际水冷机运转效率(KPIreal)、输出冷冻吨(RT)与部分负载比PLReurrent，以及在当冷却回水温度下通过B-spline特性模型取得的水冷机运转效率(KPIm。del)模型值，然后，将前述运转信息实时地显示在连接一显示装置14上的可视化接口，以协助操作人员进行水冷机2的操作。运算装置12则可利用前述的运转信息、计算的水冷机动态的实际水冷机运转效率(KPIral)、输出冷冻吨(RT)与部分负载比PLR-，上述实际运转效率数据可
10、通过下列公式(1)、公式(2)及公式(3)表示KPIreal(PM5Tciw)=(1)RT = (Tchi-Tcho) XQch(2)权利要求1.一种水冷机动态特性模型建立方法，包含下列步骤获取一水冷机的一冰水回水温度、一冰水出水温度、一冷却水回水温度、一流量和一用电量；根据该冰水回水温度，该冰水出水温度，该冷却水回水温度，该流量和该用电量，计算一部分负载比与一实际运转效率值；取得多个控制点，其中所述控制点决定一代表合成曲线动态特性模型； 利用一扰动量，计算各该控制点在一移动方向向量中相应的一元素值，其中各该控制点单独地以相应的该元素值调整后，所得的一计算合成曲线动态特性模型比该合成曲线动态特
11、性模型更趋近该实际运转效率值；提供一移动变量，并以该移动变量与该移动方向向量的乘积调整所述控制点，由此获得逼近该实际运转效率值的一合成曲线动态特性模型；以及在各迭代计算中，根据一变量最小值搜索法，决定该移动变量的值。2.根据权利要求1所述的水冷机动态特性模型建立方法，其还包含下列步骤 计算出多个调整控制点；以所述调整控制点计算一调整后的合成曲线动态特性模型； 比较该实际运转效率值与该调整后的合成曲线动态特性模型；以及当一迭代中止条件满足时，以该调整后的合成曲线动态特性模型作为一新的代表合成曲线动态特性模型。3.根据权利要求1所述的水冷机动态特性模型建立方法，其中该移动变量的决定由该变量最小值搜
12、索法所得。4.根据权利要求3所述的水冷机动态特性模型建立方法，其中该变量最小值搜索法包含黄金切割搜索法、牛顿法、神经算法、基因算法或斐波那契搜索法。5.根据权利要求1所述的水冷机动态特性模型建立方法，其中该移动方向向量的决定根据下列步骤以该扰动量调整一该控制点；计算相应的该计算合成曲线动态特性模型；以及与该代表合成曲线动态特性模型比较，若相应的该计算合成曲线动态特性模型趋近该实际运转效率值，则计算相应的该计算合成曲线动态特性模型与该代表合成曲线动态特性模型之间在该部分负载比上的一差异值与该扰动量间的一比值，其中该比值为该控制点在该移动方向向量内相应的该元素值。6.根据权利要求1所述的水冷机动态
13、特性模型建立方法，其中该代表合成曲线动态特性模型以多个固定初始值控制点计算而得。7.根据权利要求1所述的水冷机动态特性模型建立方法，其中该实际运转效率值以下列公式计算8.一种水冷机监控方法，包含下列步骤获取一水冷机的一冰水回水温度、一冰水出水温度、一冷却水回水温度、一流量和一用电量；根据该冰水回水温度，该冰水出水温度，该冷却水回水温度，该流量和该用电量，计算一部分负载比与一实际运转效率值；取得多个控制点，其中所述控制点决定一代表合成曲线动态特性模型； 利用一扰动量，计算各该控制点的一移动方向向量中相应的一元素值，其中各该控制点单独地以相应的该元素值调整后，所得的一计算合成曲线动态特性模型比该合
14、成曲线动态特性模型更趋近该实际运转效率值；提供一移动变量，并以该移动变量与该移动方向向量的乘积调整所述控制点，由此获得逼近该实际运转效率值的一合成曲线动态特性模型；在各迭代计算中，根据一变量最小值搜索法，决定该移动变量；以及当一迭代中止条件满足时，产生一新的代表合成曲线动态特性模型。9.根据权利要求8所述的水冷机监控方法，其还包含根据该新的代表合成曲线动态特性模型与该代表合成曲线动态特性模型的比较结果，决定是否提出异常警告的步骤。10.根据权利要求8所述的水冷机监控方法，其还包含下列步骤 取得多个旧的代表合成曲线动态特性模型；计算出该新的代表合成曲线动态特性模型及该多个旧的代表合成曲线动态特性
15、模型， 在一该部分负载比上的多个理论运转效率值；以及计算该多个理论运转效率值的变异量，并根据该变异量决定是否产生一警告。11.根据权利要求8所述的水冷机监控方法，其还包含下列步骤 计算出多个调整控制点；以所述调整控制点计算一调整后的合成曲线动态特性模型； 比较该实际运转效率值与该调整后的合成曲线动态特性模型；以及当该迭代中止条件满足时，以该调整后的合成曲线动态特性模型作为一新的代表合成动态特性模型。12.根据权利要求8所述的水冷机监控方法，其中该移动变量的决定由该变量最小值搜索法所得。13.根据权利要求12所述的水冷机监控方法，其中该变量最小值搜索法包含黄金切割搜索法、牛顿法、神经算法、基因算
16、法或斐波那契搜索法。14.根据权利要求8所述的水冷机监控方法，其中该移动方向向量的决定根据下列步骤以该扰动量调整一该控制点；计算相应的该计算合成曲线动态特性模型；以及与该代表合成曲线动态特性模型比较，若相应的该计算合成曲线动态特性模型趋近该实际运转效率值，则计算相应的该计算合成曲线动态特性模型与该代表合成曲线动态特性模型在该部分负载比上的一差异值与该扰动量值间的一比值，其中该比值为该控制点在该移动方向向量内相应的该元素值。15.根据权利要求8所述的水冷机监控方法，其中该代表合成曲线动态特性模型以多个固定初始值控制点计算而得。16.根据权利要求8所述的水冷机监控方法，其还包含下列步骤统计在该部分负载比下的多笔的该实际运转效率值；以及若所述实际运转效率值的变异量大于一阈值时，产生一警告。17.根据权利要求8所述的水冷机监控方法，其中该实际运转效率值以下列公式计算jpi _ (chi Tcho ) X Qcho real _ KPIreal为该实际运转效率值，Tchi为
