住宅使用水量之推估

住宅耗水推估參考建築產業碳足跡(林憲德, 2018)，將每人年用水量定為 98.6 m3/人，藉此推得全國住宅之用水量如下式 3-14。而全國住宅用水之溫室氣 體排放量，則再乘上依自來水公司每年公告之處理自來水之溫室氣體排放係數而

第三章 研究方法

住宅部門用水量Eres,water,yr (m³/年) = 98.6 (m³/人.年)×人口數 (人) 式 3-14 3.2.6 住宅烹飪耗能推估

全年戶均烹飪耗能部分則引用蘇育弘之碩士論文，其研究調查大台北地區 家戶內有關處理食物之能源消耗，以台北市及新北市的高中生為調查對象，透過 問卷紀錄家中食物相關設備之情形以及每日的使用狀況，其調查結果顯示，在食 物處理（烹飪）上，每戶家庭每年約消耗6674.57 MJ (蘇育弘, 2018)，因此本研 究將引用此結果作為每戶每年住宅烹飪的耗能。

由於在計算溫室氣體排放量時，皆從耗電量或瓦斯耗量推算，因此在推估 住宅烹調溫室氣體排放量時必須先將MJ 的單位換算成電的單位（kWh）與瓦斯 的單位（m³），假設電力與瓦斯在烹飪時無能量損失，電力的熱值以860 千卡/度 計算，瓦斯的熱值以8900 千卡/度計算，換算結果如下表 3-13 所示。

表 3-13 大台北地區家戶年食物處理能源消費概況 (樣本數=661 戶) 年能源消費量項目 每戶每年能源消

費量 (MJ/戶)

單位換算結果 每 戶 年 耗 電 量

(kWh/戶)

每 戶 年 耗 瓦 斯 量 (m³/戶)

食物處理（烹飪） 6674.57 1854 kWh 179.2 m³

（資料來源：(蘇育弘, 2018)）

住宅烹飪耗能即可以下二式推估：

Eres,cook,elec,yr = 食物處理耗電量 × 電熱爐普及率 × 戶數yr 式 3-15

Eres,cook,gas,yr = 食物處理耗瓦斯量 × (1 - 電熱爐普及率) × 戶數yr 式 3-16

其中，各項耗能參考表 3-13，電熱爐普及率參考台電 106 年之調查報告(梁世武, 2019)，調查結 果顯示電熱爐普及率為20.5 %，且假設其餘用戶皆使用瓦斯爐；未來的戶數估計與上一步驟 Hyr

推估模型相同。

3.2.7 住宅總耗能推估

將以上各節之住宅各分項年耗能量推估依能源種類加總，即可分別得到住 宅年耗電量、住宅年耗瓦斯量及住宅年耗水量，如式 3-17、式 3-18、式 3-20 與 式3-21，將耗電量、瓦斯耗量及耗水量分別乘上碳排係數即可得知住宅部門之年 溫室氣體排放量(GHGres)，以每年之二氧化碳排放當量表示其單位為 kgCO2e/yr。

住宅部門第yr 年之耗電量＝

Eres,elec,yr(kW/yr)=Eres,HVAC,yr+Eres,light,yr+Eres,app,yr+Eres,DHW,e,yr+Eres,cook,e,yr 式 3-17 住宅部門耗瓦斯量 Eres,gas,yr(m³/年) = Eres,DHW,gas,yr + Eres,cook,gas,yr 式 3-18

在住宅耗水方面，由於台北市以及新北市部分行政區是由臺北自來水事業

簡稱台水公司）提供，根據最新資料，北水處的排放係數為0.0633 kgCO₂e /度(臺 北自來水事業處)，台水公司的自來水排放係數為 0.160 kgCO2e/度(台灣自來水 全球資訊網)，因此在計算溫室氣體排放時需分開代入計算。由於北水處在新北 市提供約38 % 的人口用水，因此本研究將全臺北市及新北市人口的 38 % 計入 北水處用水，其餘縣市人口用水則計入台水公司用水，如式 3-20、式 3-21。

北水處耗水量(m³/年)=98.6(m³/人.年)×(台北市人口數+新北市 38%人口)式 3-20 台水公司耗水量(m³/年)=98.6(m³/人.年)×(新北市 62%人口+其餘縣市人口)式 3-21

住宅部門第yr 年總溫室氣體排放量推估值 GHG’res,total,yr (kgCO2e/yr)=

住 宅 部 門 耗 電 量 Eres,elec,yr× 電 力 碳 排 係 數 (β1,yr)+ 住 宅 部 門 瓦 斯 耗 量

Eres,gas,yr×桶裝瓦斯占比×桶裝瓦斯碳排係數(β2,yr)+住宅部門瓦斯耗量

Eres,gas,yr×天然氣占比×天然氣碳排係數(β3,yr)+住宅部門用水量 Eres,water,yr×自

來水碳排放係數(β4,yr) 式 3-22

其中GHG 代表溫室氣體，β1為電力碳排係數，引自經濟部能源局(經濟部能源局, 2019a)，桶裝 瓦斯占比取0.56，天然氣占比取 0.44，桶裝瓦斯碳排係數 β2，此處以1.7529 (kgCO2/m³) 代入，

天然氣碳排係數β3以1.8790 (kgCO2/m³) 代入(行政院環境保護署, 2019)，自來水排放係數(β4)則 引自自來水公司網站，區分北水與台水分別有各自之碳排係數(台灣自來水全球資訊網; 臺北自 來水事業處)，再依此節之計算方法區分為北水處與台水公司之碳排係數計算；下標 yr 為未來某 一年份，「GHG’」表示只經由本研究的模式推估，尚未考量修正係數的結果。

第三節 商辦建築溫室氣體推估理論

本節探討商辦大樓之耗能推估方法，以商辦大樓作為建築耗能模擬的代表 建築，期透過能源模型的建立預估未來商辦大樓溫室氣體之排放量。商辦大樓之 溫室氣體推估擬先由商辦大樓之各項耗能設備推估起，區分為空調、照明與事務 設備，再根據經濟部能源局公布的逐年電力碳排係數以及行政院環保署與自來水 公司所公布的排放係數計算溫室氣體排放量。而電梯、給水汙水設備、送排風等 它項設備耗能，則根據各年之大用電戶之能源查核年報資料(經濟部能源局, 2018b)納入計算，以推估總耗能量。以下將分項介紹各耗能的推估方法。

3.3.1 商辦空調耗能之推估

本研究藉由 EnergyPlus 以全年動態模擬搭配各年之逐時氣象年來推估商辦 大樓之空調耗能量。而在模擬之假設上，需先決定建築物的外殼構造、熱學性質、

室內發散熱、空調系統及效能。空調耗能之來源，包括室內發散熱(室內人員、

照明、事務機器設備所產生之熱負荷)、建築外殼構造之熱學性能、室內外氣換 氣之需求以及空調系統效能等因素之影響，因此，為了涵蓋我國各種可能之建築

第三章 研究方法

型態組合，採用與住宅溫室氣體推估同樣之方法，應用蒙地卡羅方法以推估整體 我國商辦建築之各種樣態。其流程如圖 3-9。

圖 3-9 全國商辦建築空調耗能推估模型

（資料來源：本研究繪製）

本研究將建築外殼熱性能分解成以下影響因子：窗牆比(WWR)、玻璃熱傳 透率(U 值)、玻璃日射透過率(Solar heat gain coefficient, SHGC)、外遮陽深度比、

外牆熱傳透率 (U 值)、屋頂熱傳透率（U 值）、建築方位。將上述因子以蒙地卡 羅法搭配拉丁超立方抽樣(LHS)生成 1000 個建築案例，以求涵蓋國內大部分可 能之商辦大樓建築樣態。同時在空調方面，以CAV+VWV 與 VRF 兩種空調系統 做為模擬基準，模擬的氣象條件則採用台北、台中、高雄之真實氣象資料與新產 製之未來氣象資料以分別代表台灣北、中、南三個相異之氣候區，來求得未來之 空調耗能量變化。由於空調耗能主要受到當地氣候影響，且各年的氣候狀況也不 盡相同，因此必須根據不同年份與地區分批模擬，耗能模擬之數量估計如下表 3-14 所示。此外，為考量未來氣候變化之不確定性，將同時考量氣候變遷推估上 三種不同的變化情境(RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5)，以分別代表未來人類發展將趨 向為溫室氣體低排放、中排放與高排放下之情境。因此，在商辦建築之耗能模擬 上，將進行264,000 次之模擬數量，以同時考量多樣的建築外殼、使用強度與空 調系統效率組合與未來氣候變化上之不確定性。

表 3-14 EnergyPlus 模擬案例數

項目 數量 備註

地區 3 台北、台中、高雄

未來情境 3 RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5

GCM 模式

歷史年分

(2000 年至 2019 年)

20 以RCP4.5 模擬

未來年分

(2020 年至 2035 年)

16 區分為以RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5 三種情境模擬

(2000 年至 2019 年) 氣象資料

建築案例(個) 1,000 以蒙地卡羅法之LHS 生成

總模擬次數(個) 264,000 =[(20*3*1)+(16*3*3)+20*3*1]*1000

（資料來源：本研究整理）

1. 建築模型外殼熱性能之模擬設定

本節所模擬之商辦大樓單層樓高為 3.5m，外牆及屋頂之 RC 樓版厚度為 15cm，同時藉由調整 PS 隔熱板的厚度以決定外牆及屋頂的構造熱傳透率(U 值)。

此外，建築面向方位、建築平面之長寬比皆會影響室內熱負荷取得之多寡進而影 響空調耗能，因此將建築物可能的四個坐向也考慮到模型之中。建築物的長寬比 主要影響著外周區之面積大小，若外周區面積愈大，則耗能表現愈易受到外界氣 象影響。地面層上樓層數則以常見的6 樓至 20 樓為模擬基準。一般而言，非辦 公區域的空調密度、照明密度、事務設備密度皆比辦公區域的密度還低，因此需 分開討論，本研究以「空調空間面積比」與「空間有效面積比」來分別代表建築 內有空調之空間面積比例以及有效樓地板面積佔整棟大樓樓地板面積的比值。

與窗戶開口部有關之外殼熱性能，如窗牆比(WWR)、窗玻璃 U 值及窗玻璃 日射透過率(SHGC)，皆依台灣常見之水準設定。外遮陽以水平遮陽之方式透過 描述遮陽板深度與窗高之比值之「深度比(x/y)」定義建築開口部之外遮陽性能，

相關參數之設定範圍參見下表 3-15。

表 3-15 商辦建築外殼參數設定

變因 最小值 最大值 分佈型態

長邊面向方位 N-S, W-E, NE-SW, SE-NW 四方位均佈

建築平面長寬比 1.1 3.5 均佈

單層樓地板面積(m²) 800 3000 均佈

地面上總樓層數 6 20 均佈

空調空間面積比(δA/C) 0.8 0.95 均布

空間有效面積比(δ) 0.6 0.85 均布

窗牆比(WWR) 0.35 0.85 均布

玻璃熱傳透率(U 值) 2.0 6.0 均布

玻璃日射透過率(SHGC) 0.25 0.85 均布

外遮陽深度比(x/y) 0.0 0.5 均布(但當 WWR>0.5

時，x 須小於 0.2)

外牆隔熱材PS 版厚度 (cm) 0.0 1.25 均布

屋頂隔熱材PS 版厚度 (cm) 1 5.0 均布

（資料來源：本研究整理）

2. 室內發散熱之模擬設定

商辦大樓室內發散熱之假定則參考自「綠建築解說與評估手冊」(內政部建

第三章 研究方法

設備密度。考量國內已有部分商辦大樓採用LED 燈具，其照明密度較低的緣故，

因此假定照明密度為偏斜常態分布(Azzalini, 1985)，偏斜常態是常態分布之一種 變形，具有一些常態分布之性質，本研究假定照明密度之分佈為左偏分布，如圖 3-10，之情況下進行 LHS 抽樣。而人員密度及事務設備密度則皆採隨機均勻分 布。各因子之上下界設定與假定之分佈如下表 3-16 所示。此外，在時程方面同 樣參考「綠建築解說與評估手冊」及修正部分數值而得，其中空調、照明、人員 分佈與事務設備之運轉時程如下圖 3-11。

表 3-16 商辦建築室內發散熱設定

變因 最小值 最大值 分佈型態

人員密度 (人/m²) 0.05 0.15 均布

照明密度 (W/m²) 3 13 以平均數為 8，標準差為

2.3 之常態分佈(圖 3-10)

事務設備密度 (W/m²) 5 10 均布

（資料來源：本研究整理）

圖 3-10 商辦大樓照明密度分布參考圖

（參考資料：本研究繪製）

圖 3-11 各設備之負荷率及運轉時程

（參考資料：本研究繪製）

（參考資料：本研究繪製）