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
9
⚠ 2 critical · 4 warning · 3 info ↓ 點擊
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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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2025-2026 Chiller 月度趨勢
類似客戶附件中嘅圖表 · 9個月實際數據（6 部 chillers）
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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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Event 樓層使用率 + 全大樓入住率
由 Excel "Event" 段落 (rows 141-152) 抽取 · 7 個樓層每日營業時數 + 入住率 · 9 個月月度平均 · ⚠ 56/F handoff 提及但 Excel 內冇 track
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📊 4 大設備綜合月度報告 · Excel "Power Total" 行
WCC + CHWP + CDWP + CT 直接讀 Excel 每日 "Power Total" 行（已驗證 2025-09-28 精準 match 客戶截圖：WCC=19,250 / CHWP=2,828 / CDWP=5,628 / CT=2,090 ✓）
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💡
對賬意義
：呢 ~4.1M kWh 嘅 Excel 總和，配合已驗證嘅 18 張 Chiller bills，建立咗以下 cross-check 路線：
• ✅ Chiller 部分 (~2.5M kWh) 已 verify 對應每張 bill ±X%
• 🔄 CHWP + CDWP + CT 部分 (~1.6M kWh) Phase 1 接 LVSB / WCC 主電錶後完成最後 cross-check
• 🎯 Phase 1 達成 100% 帳對齊，可作為 ISO 50001 / energy audit 嘅 evidence base
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活躍警報 · 共 9 項
系統自動掃描 4 大設備 + Event 數據 · COP / 用電異常 / 設備狀態 / 樓層使用 · 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日起未解決
●
CHWP #5 — 2026-04 全月停機 (0 kWh)
3 月用 25,352 kWh / 4 月跌至 0 / 5 月恢復 2,165 kWh · 為計劃內維修嘅話請喺 maintenance log 補記
▲
CDWP #4 — 2026-04 用電爆增至 87,563 kWh
3 月: 80,809 / 4 月: 87,563 / 5 月跌至 31,046 · 4 月為負荷峰值・佔當月 CDWP 60% · 可能 CDWP #1 / #3 同時 idle 拖累
▲
CDWP #6 — 9 個月只 19/235 日有用電 (8%)
疑似 standby backup 但長期未 rotate · 建議檢查泵體狀態 (long-idle 易 seal 老化 / motor 受潮)
▲
入住率 98% vs Chiller 用電下跌 20.7%
2026-05 入住率 95.2% 仍然高，但 Chiller 月用電由 4月 484k → 5月 384k kWh · 可能因 #4 停機或 Excel 漏記
▲
總用電比 7 日均高 11%
5月22日室外升至 29°C 帶動 · 建議檢視負載分配
ⓘ
CT 冬季用電 -95% (季節 pattern 確認)
10 月: 44,456 / 1 月: 588 kWh · 跌幅合乎香港冬季 cooling load 下降 · 系統識別 baseline 正常
ⓘ
新 tenants 入伙：22/F CL + 58/F (2025-11)
9-10 月 Event 段冇 record · 11 月起出現營業時數 · Event ingestion 即時 surface tenant onboarding timeline
ⓘ
月度報告：5月用電下降 20.7%
主要原因：Chiller #4 COP 異常 + #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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📄 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。