傳統製冷設備常以手動方式控制以維持舒適的室內環境及租戶與訪客的日常營運，這限制了優化設備的靈活性，以致系統未能以最高效能運行。海港城在減低能耗的工作中，採用重新校驗的方式來達成目標。
在檢視製冷設備的控制方式和過往運行數據後，海港城決定與一間雲端服務供應商合作，以人工神經網絡(ANN)及先進的建築物能量模型(Energy Model)技術找出優化製冷設備的方法。海港城摘錄了過往一年的系統運行數據，經分析後，發現了不同年份和大小的製冷機有不同的部分負荷表現曲線。此外，整理後的分析結果，亦能讓系統進行機器學習(Machine Learning)，以助選擇最合適的製冷機組配對。
透過使用高科技及大數據分析的技術，海港城能找到在不同的冷凍負荷和環境條件下，能發揮最佳性能系數的製冷機組合。是次試驗的成功，為海港城選用重新校驗的工作奠定了實踐基礎，相信將來全方位實行優化策略可以節省更多能源。
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