找出家裡的吃電怪獸：用資料而不是猜的

charles

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。

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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。