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    找出家裡的吃電怪獸：用資料而不是猜的

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    charles

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    發表於 3 天前 | 顯示全部樓層 |閱讀模式
    裝了功率監測之後，真正有用的是「怎麼讀這些資料」。

    這篇講實際的分析方法。



    第一步：找出你的「基礎負載」

    基礎負載 = 家裡沒人、什麼都沒在用的時候，還在吃的電。

    怎麼量：


    • 看凌晨三四點的功率（最低點）
    • 那個數字就是你的基礎負載


    用模板算出來：
    1. template:
    2.   - sensor:
    3.       - name: 基礎負載
    4.         unique_id: base_load
    5.         unit_of_measurement: W
    6.         device_class: power
    7.         state: >
    8.           {{ states('sensor.總功率') | float(0) }}
    9.         availability: >
    10.           {{ now().hour == 3 }}
    複製代碼

    或者更簡單：用 statistics 整合抓「最近 24 小時的最小值」。
    1. sensor:
    2.   - platform: statistics
    3.     name: 24小時最低功率
    4.     entity_id: sensor.總功率
    5.     state_characteristic: value_min
    6.     max_age:
    7.       hours: 24
    複製代碼

    基礎負載的參考值


    • 50-100W —— 很好（冰箱 + 網路設備）
    • 100-200W —— 普通
    • 200-300W —— 偏高，有東西在偷吃電
    • 300W 以上 —— 一定有問題，值得查


    為什麼要在意：

    基礎負載 200W 的話，一個月就是 144 度。

    按每度 5 元算，一年多花 8,600 元 —— 而且你完全沒用到。



    第二步：抓出偷吃電的東西

    方法一：逐一斷電法（最原始但最準）


    • 半夜家裡沒人用電的時候
    • 記下總功率
    • 一個一個拔插頭，每拔一個記一次
    • 差多少就是那個東西吃多少


    常見的意外發現：


    • 機上盒待機 15-25W（一年 1,000 元以上）
    • 舊的電視待機 10W 以上
    • 電熱水瓶保溫 30-50W ← 這個最兇
    • 音響、擴大機待機
    • 沒在用但插著的充電器（其實很小，1W 以下，不是重點）


    方法二：用資料找異常

    找出「開著超過 N 小時的高耗電裝置」：
    1. template:
    2.   - sensor:
    3.       - name: 持續高功率的裝置
    4.         state: >
    5.           {{ states.sensor
    6.              | selectattr('attributes.device_class', 'defined')
    7.              | selectattr('attributes.device_class', 'eq', 'power')
    8.              | selectattr('state', 'is_number')
    9.              | selectattr('state', 'gt', '50')
    10.              | map(attribute='name') | list | join('、') }}
    複製代碼

    方法三：看用電曲線的形狀



    不同的東西有不同的「指紋」：


    • 冰箱 —— 週期性的方波。開十五分鐘、停三十分鐘
    • 變頻冷氣 —— 剛開很高，然後降下來維持
    • 定頻冷氣 —— 一直在開開關關
    • 電熱水瓶 —— 間隔性的高峰（保溫加熱）
    • 洗衣機 —— 幾個明顯的階段（進水、洗、脫水）
    • 待機電力 —— 一條平平的線


    用途：

    看到「明明沒人在家卻有週期性的高峰」，
    就知道有東西在自己運轉    （通常是除濕機或熱水瓶）。

    第三步：算出真正值得改的

    很多人搞錯優先順序。

    算法：
    1. 一年的錢 = 功率(W) × 每天小時數 × 365 ÷ 1000 × 每度電價
    複製代碼

    實際的對照（以每度 5 元計）：


    • 電熱水瓶保溫 40W × 24 小時 → 一年約 1,750 元
    • 機上盒待機 20W × 20 小時 → 一年約 730 元
    • 舊冰箱比新的多吃 100W × 24 小時 → 一年約 4,380 元
    • 手機充電器空插 0.5W × 24 小時 → 一年約 22 元 ← 不用管


    結論：


    • 拔充電器沒有意義
    • 熱水瓶改成即熱式或用保溫瓶才有感
    • 十五年以上的冰箱換掉，省的電可能兩三年就回本




    冷氣：最大的一塊

    夏天冷氣通常佔家庭用電的 40-60%。

    用資料能做什麼：

    一、算出「每小時多少錢」
    1. template:
    2.   - sensor:
    3.       - name: 冷氣每小時花費
    4.         unit_of_measurement: "TWD/h"
    5.         state: >
    6.           {{ (states('sensor.冷氣功率') | float(0) / 1000 * 5) | round(1) }}
    複製代碼

    放在儀表板上，你會很有感。

    二、比較「設 26 度」和「設 28 度」的實際差別


    • 連續幾天各設一個溫度
    • 看能源儀表板的每日用電
    • 這是你家的實際數字，不是網路上的通則


    三、找出「開了但沒人」的時段
    1. automation:
    2.   - alias: 冷氣開著但沒人
    3.     triggers:
    4.       - trigger: state
    5.         entity_id: binary_sensor.客廳有人
    6.         to: "off"
    7.         for: "00:30:00"
    8.     conditions:
    9.       - condition: numeric_state
    10.         entity_id: sensor.冷氣功率
    11.         above: 100
    12.     actions:
    13.       - action: notify.mobile_app_phone
    14.         data:
    15.           message: >
    16.             客廳沒人半小時了，冷氣還開著
    17.             （目前 {{ states('sensor.冷氣功率') }}W）
    複製代碼

    四、記錄「開機後多久達到設定溫度」

    這個數字可以告訴你：


    • 冷氣夠不夠力（太久 = 噸數不足或該洗了）
    • 預冷要提前多久


    用 history_stats 算：
    1. sensor:
    2.   - platform: history_stats
    3.     name: 冷氣今日運轉時數
    4.     entity_id: climate.客廳
    5.     state: "cool"
    6.     type: time
    7.     start: "{{ today_at('00:00') }}"
    8.     end: "{{ now() }}"
    複製代碼

    幾個實用的統計工具



    utility_meter（分期計費）
    1. utility_meter:
    2.   每月用電:
    3.     source: sensor.總用電量
    4.     cycle: monthly
    6.   冷氣每月用電:
    7.     source: sensor.冷氣用電量
    8.     cycle: monthly
    複製代碼

    會自動在每月一號歸零，還會保留上一期的數字。

    可以設 offset 對齊台電的抄表日：
    1.   每期用電:
    2.     source: sensor.總用電量
    3.     cycle: monthly
    4.     offset:
    5.       days: 5
    複製代碼

    統計（statistics）
    1. sensor:
    2.   - platform: statistics
    3.     name: 冷氣平均功率
    4.     entity_id: sensor.冷氣功率
    5.     state_characteristic: mean
    6.     max_age:
    7.       hours: 24
    複製代碼

    可以算的東西：mean（平均）、median（中位數）、
    value_max / value_min、total、change 等等。

    history_stats（某個狀態持續多久）

    上面冷氣那個例子就是。也可以算「燈開了幾小時」。

    用 SQL 做複雜查詢

    HA 的資料在 SQLite（或 MariaDB）裡，可以用 SQL 整合直接查：
    1. sensor:
    2.   - platform: sql
    3.     queries:
    4.       - name: 本月最高單日用電
    5.         query: >
    6.           SELECT MAX(state) as value FROM statistics
    7.           WHERE metadata_id = (
    8.             SELECT id FROM statistics_meta
    9.             WHERE statistic_id = 'sensor.每日用電'
    10.           )
    11.         column: value
    複製代碼

    這是進階用法，但有些統計用模板算不出來的時候很好用。

    一個完整的能源儀表板該有什麼


    • 現在的總功率（大字）
    • 今天到現在用了幾度 / 幾塊錢
    • 本期累計 + 預估帳單
    • 前五名耗電裝置的圓餅圖
    • 基礎負載（異常時變紅）
    • 冷氣今日運轉時數
    • 跟上個月同期的比較


    最後一項最有用 —— 絕對數字沒有意義，趨勢才有。

    ---

    下一篇：用 ESPHome 自己做電力監測，
    以及太陽能與儲能在 HA 裡怎麼整合。
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