EnergyAware儲能解決方案,為台積電年節省1,710萬度電力


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2024/03/07 第770期  |  訂閱/退訂  |  看歷史報份
  科技新知 EnergyAware儲能解決方案,為台積電年節省1,710萬度電力
自適應學習應用於學習系統
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《臺灣雲市集趨勢觀測》數位工具也轉型,從單點解方到服務創新

EnergyAware儲能解決方案,為台積電年節省1,710萬度電力
FIND研究員:賴奇易

近幾年台灣電力降壓,且因應ESG節能減碳政策推廣半導體公司台灣積體電路公司為了預防電力系統異常影響生產導入ESS節能系統與UPS不斷電系統,透過ESS節能系統中的專利演算法DSP來提高UPS不斷電系統效率來達到半導體公司每年節省1,710萬度電與4.99萬公噸CO2。

圖1:機房示意圖

圖片來源:TSMC ESG,https://esg.tsmc.com/ch/update/greenManufacturing/caseStudy/1/index.html

【技術發展背景】

1.產業面臨問題

近年來台灣的電力降壓、降頻狀況頻傳,對於以半導體產業為核心的台灣來說,無疑是一大重傷,一旦停電製程就必須重新製造,半成品報廢不說,所有機台還要重新調整參數才能上線,嚴重影響產能。因此絕大部分的半導體業者長期倚賴不斷電系統(UPS)與緊急發電機來因應台電無預警的停電或是壓降的緊急狀況,而伴隨台電的「用電大戶條款」成立,企業須額外安裝再生能源與儲能系統,然而不斷電系統卻仍然維持購置,無形中就變成額外的浪費,缺乏整合方案。

【技術介紹與應用狀況】

1.技術特色與可解決之問題

ESS、VMMS最佳模式切換:

ESS節能系統:以具備專利演算法DSP,結合無變壓器設計的架構,隨時追蹤電力品質,當負載於30∼100%時,UPS效率皆可達99%,比傳統變壓器式的UPS效率更高。

可變模組管理系統(Variable Module Management System, VMMS):採用雙匯流排系統和多機冗餘並聯的架構,當負載較輕時,部分UPS模組可進入休眠模式,當負載增大時再重新喚醒更多UPS模組,從而確保處於最佳工作狀態。

Dual Purpose UPS:以儲能與不斷電系統2者功能並存,正常時是在儲能模式下運作,進行填峰削谷(Peak Shaving),從而為企業減少電費,而在電力異常的情況下,只需要 2ms 的轉換時間就能切換至在線模式 (online mode),為負載(設備)進行電力救援。

圖2:產線節能規劃設置

圖片來源:https://www.eaton.com/sg/en-us/markets/data-centers/transform-your-data-center.html

2.現行應用:

具台灣積體電路公司開始採用與伊頓進行合作,為UPS研發自主節能系統路徑切換功能,節電14.4百萬度,佔全公司年度節電量16%,而後續更採用了伊頓 EnergyAware 儲能解決方案,並於2020年ESG報告書表明,透過UPS不斷電儲能解決方案進行待機節能,為晶圓十二A/B廠、晶圓十四B廠、晶圓十五A廠、晶圓十五B廠及晶圓十八A廠智慧節能年省1,710萬度電、4.99萬公噸CO2。

【未來展望/挑戰】

導入EnergyAware儲能解決方案能在製造業中,生產線和設備所需要的穩定而連續的電源,對於數據上的保護也不會因臨時斷電導致數據遺失,且由於有專利演算法DSP亦可節省用電量來達到節能減碳的效果,再導入此方案會遇到的困難點在於不斷電系統中的電池需要有一定的空間進行存放,不斷電系統中的電池是一個重要的組件,其壽命有限。電池的定期更換會帶來不便,也增加了維護成本。

資料來源:

1.封面圖片來源: Eaton儲能機房 圖片來源: Eaton https://www.eaton.com/tw/zh-tw.html

2.https://esg.tsmc.com/ch/update/greenManufacturing/caseStudy/46/index.html

3.https://www.eaton.com/tw/zh-tw/products/backup-power-ups-surge-it-power-distribution/backup-power-ups/energyaware-ups.html

 
自適應學習應用於學習系統
FIND研究員:羅紹賢

自適應學習(Adaptive learning),指的是一種教育方法,藉由電腦的演算法來跟學習者互動, 並為每個學習者提供個人化的教育資源與活動,以解決他們各自的需求。這種方法透過人工智慧的方式,檢測學生知識上的缺漏,並針對這些缺漏提供協助,從而提高學習效率與成果。

【技術發展背景】

自適應學習的出現是因為人們發現傳統的教學方法無法有效地達到個人化學習的需求,為了達到這個目的,藉由將人工智慧加入到學習系統中,並依據每學習者的學習方法不同,給予相對應的學習建議。

過去,自適應學習較不盛行,其原因可能因為計算機的高成本與大尺寸以及使用者介面不是用於學習的過程,最早的自適應學習系統通常可以追溯到為南美地理主題所使用的SCHOLAR系統。隨著技術不斷地進步,許多學校與廠商也開始引進自適應學習技術,如亞利桑那州立大學於2013年引進Knewton的數學自適應學習課程、中國松鼠AI於2018年舉辦百城「人機大戰」比賽等。

圖1.自適應學習系統對師生的影響

圖片來源:自適應學習(Adaptive learning),https://medium.com/marketingdatascience/%E8%87%AA%E9%81%A9%E6%

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【技術介紹】

自適應學習利用人工智慧與大數據等技術,根據每個學習者的需求與學習進度,量身訂製學習體驗。透過檢測各學科的知識點,學習者能夠了解自己在不同領域的學習狀況,像是學習所花費的時間、獲取的分數或評級等,學習系統則會針對學習者較薄弱的環節提供相應的補充課程。教育者也能夠透過學習系統,充分了解每個學習者的學習進度與狀況,並給予更有針對性的指導,使學習者在自身不熟練的地方持續地進步。同時,這也能夠讓對於某一段課程非常熟練的學習者,去輔導進度較慢的學習者,以此促進共同學習。

上述過程通常會包含專家模型、學生模型、教學模型與教學環境四個面向,分別代表欲教授訊息的模型、跟蹤和了解學生的模型、實際傳達信息的模型以及與系統交互的用戶界面。

【未來展望】

總的來說,自適應學習給予每位學習者相同的知識點與課程內容,並在其不熟練的地方給予相對應的幫助。觀察此間的進程,即是由自適應學習(Adaptive AI)演化成生成式學習(Generative AI)的過程,從自身想要了解的地方或是遇到的問題出發,尋找對應的答案,實現更加個性化的教育。

資料來源:

1.封面圖片來源:五個必須掌握的 AI 發展趨勢,https://blog.v123582.tw/2023/03/10/%E9%99%A4%E4%BA%86-ChatGPT-

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2.五個必須掌握的 AI 發展趨勢,https://blog.v123582.tw/2023/03/10/%E9%99%A4%E4%BA%86-ChatGPT-

%E4%B9%8B%E5%A4%96%EF%BC%8C%E5%BF%85%E9%A0%88%E6%8E%8C%E6%8F%A1%E7%9A%84-AI-%E7%99%BC%E5%B1%95%E8%B6%A8%E5%8B%A2/

3.自適應學習,https://zh.wikipedia.org/zh-tw/%E8%87%AA%E9%80%82%E5%BA%94%E5%AD%A6%E4%B9%A0

4.自適應學習(Adaptive learning),https://medium.com/marketingdatascience/%E8%87%AA%E9%81%A9%E6%

87%89%E5%AD%B8%E7%BF%92-adaptive-learning-be0dbbd60497

5.人工智能帶動個人化學習,https://www.edcity.hk/hq/zh-

hant/content/%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD%E5%B8%B6%E5%

8B%95%E5%80%8B%E4%BA%BA%E5%8C%96%E5%AD%B8%E7%BF%92

 
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