Chiller Plant 能源監控 Dashboard
9個月真實數據 · 2025年9月 — 2026年5月 · Demo 版本
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Demo
📅 數據截至 2026-05-22 23:30
昨日總用電 · 5月22日
24,157
kWh
↗ +11.4% vs 7日平均
本月累計 · 5月1-22日
383.5
MWh
↘ -20.7% vs 4月全月
運行中 Chiller · 5月22日
3
/ 6
#1 · #3 · #6
Chiller 平均出水溫 · 5月22日
7.2
°C · ΔT 5.3K
✓ 正常範圍 (CHWS 6-8°C)
活躍警報 · 截至 5月22日
4
⚠ 2 critical · 2 warning ↓ 點擊查看
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每日電力消耗（按 Chiller 拆分）
紅線 = HKO 香港天文台實測日平均氣溫（May 2026 未公布部分為估算）· 藍虛線 = Chiller CHWS 平均出水溫
近14日
5月
4月
3月
2月
1月
12月
11月
10月
9月
8月
7月
6月
全部
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← 左右滑動睇齊每一日 →
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2025-2026 月度趨勢
類似客戶附件中嘅圖表 · 9個月實際數據
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月度數據總表
單位：kWh
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月份
#1
#2
#3
#4
#5
#6
合計
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CHWP 月度用電統計 · 8 部冷凍水泵
由 Excel 自動抽取 (rows 77-84) · 9 個月累計 · ⚠ CHWP #1 / #2 Excel 內無記錄
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CDWP 月度用電統計 · 8 部冷卻水泵
由 Excel 自動抽取 (rows 105-112) · 9 個月累計 · 8 部全齊
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CT 月度用電統計 · 5 部冷卻塔
由 Excel 自動抽取 (rows 130-134) · 9 個月累計 · 5 部全齊 · 冬季 (11-2月) 顯著低用電合乎季節 pattern
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活躍警報 · 共 4 項
系統自動掃描 COP、用電異常、設備狀態 · 截至 5月22日
●
Chiller #4 — COP 讀數失效已 8 日
最新值:
-146
（正常 4.0–6.5）· 疑似感應器或電錶故障 · 由 5月15日起
●
Chiller #3 — COP 連續 4 日負數
範圍
-10 至 -1.3
· CHWR 可能高過 CHWS · 建議檢查溫度感應器
▲
總用電比 7 日均高 11%
主要由 5月22日室外升至 29°C 帶動 · 建議檢視負載分配
▲
Chiller #6 — 由 15 kWh 跳至 3,156 kWh
5月22日 standby 機組轉為主動 · 確認是否計劃內
ⓘ
月度報告：5月用電下降 20.7%
主要原因：Chiller #4 停機檢修 · #2 由主用切換為備用
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Telegram 通知預覽
工程團隊收到嘅實際訊息樣式
🤖 Chiller Bot
🔴
Critical Alert
Chiller #4 COP reading invalid
Value:
-146
(expected 4.0–6.5)
Time: 22 May, 23:30 HKT
疑似感應器故障，建議明早現場檢查。
✓ Acknowledge
📊 過去7日
🔕 Mute 2h
23:30 ✓✓
🤖 Chiller Bot
📊
Daily Summary — 22 May
Total:
24,157 kWh
(+11.4%)
Active: #1, #3, #6
Outdoor: 29°C, 84% RH
Alerts: 2 critical, 2 warning
08:00 ✓✓
🤖 Chiller Bot
⚠
Warning
Chiller #6 用電急升
由 15 kWh → 3,156 kWh
如非計劃內運行，請確認。
07:45 ✓✓
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電費單 vs Dashboard · 18 張 bills 自動對比
3 個月真實港燈電費單（2026年2/13 → 5/13）已 ingest · 即時對比 Excel 手抄記錄 · 標示差距
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← 左右滑動睇齊 6 部 chiller × 3 個月 →
📄 拖入新電費單 PDF / 影相 / 截圖
Demo · Phase 1 自動 OCR 識別 meter number / period / reading 即時 ingest 對比
💡
系統可以做嘅嘢：
客戶 / 內部人員上傳賬單 → 自動 ingest → 對比 Excel → 標示偏差項目同金額損失 → Phase 1 加埋 HKO 天氣校正（同期天氣導致嘅用電變化）
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客戶價值總結
將呢個 demo 嘅發現量化
即時暴露問題
8 日 COP 異常嘅問題，依家人手 Excel 要 scroll 幾百行先發現。系統一日就 flag。
慳人手
人手做月報由 2–3 小時 → 自動化 0 秒。工程師專注真正需要判斷嘅事情。
數據資產
9 個月 1,392 筆數據已結構化，可隨時導出做更深入分析。
未來節能基礎
有咗清潔數據，下一步先可以做機器學習做負載最佳化，慳 5–15% 電費。