海港城在减低能耗的工作中，采用重新校验的方式来达成目标。传统制冷设备常以手动方式控制以维持舒适的室内环境及租户与访客的日常营运，这限制了优化设备的灵活性，以致系统未能以最高效能运行。
在检视制冷设备的控制方式和过往运行数据后，海港城决定与一间云端服务供应商合作，以人工神经网路(ANN)及先进的建筑物能量模型(Energy Model)技术找出优化制冷设备的方法。海港城摘录了过往一年的系统运行数据，经分析后，发现了不同年份和大小的制冷机有不同的部分负荷表现曲线。此外，整理后的分析结果，亦能让系统进行机器学习(Machine Learning)，以助选择最合适的制冷机组配对。
透过使用高科技及大数据分析的技术，海港城能找到在不同的冷冻负荷和环境条件下，能发挥最佳性能系数的制冷机组合。是次试验的成功，为海港城选用重新校验的工作奠定了实践基础，相信将来全方位实行优化策略可以节省更多能源。
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