台灣現況

目前台灣在計算建築物能源消耗,如用電量、瓦斯量…等,所使用的方式不外乎兩種—概算法與迴歸式。舉一個簡單的例子,當我們想要計算一個100坪辦公室所需要的冷氣機噸數時,概算法可能就採用一坪0.17噸乘以總坪數,0.17 X 100 = 17噸。而迴歸式則將可能影響冷氣機噸數的因子如辦公室人數、日照取得係數、熱損失係數…等代入迴歸方程式中,得到所需的冷氣機噸數。這兩種方式固然有其簡便快速之優點,但往往給出不準確且無意義的結果,更有甚者將得到極大的誤差,造成錯誤的判斷與設計,得不償失。為什麼概算法與迴歸式會造成巨大的誤差呢?這是因為建築物為一複雜的動態系統,本身與周圍的環境互動頻繁,日照、氣溫、風速…等都會影響建築物的能源消耗;即便是建築物內部環境,因建築物使用型態,如辦公室、醫院、廠房…不同也有極大的差別,建築物內部各區彼此交互作用的影響也不可忽視。在如此複雜的情況下,概算法與迴歸式並不適用,而需要利用電腦計算的能源模擬才能得到正確而有意義的結果。

 

迴歸式與能源模擬

概算法大家都很容易理解,這邊就來討論迴歸式和能源模擬的差別,有趣的是,兩者背後分別代表了兩種彼此相對的觀點:迴歸式重視的是現象之間的關聯,能源模擬重視的則是現象下面的真象如何運作。

迴歸式是建立應變數(Y)和自變數(X)之間關係的式子,以上面冷氣機噸數的例子,應變數就是冷氣機噸數,自變數就是辦公室人數(X1)、日照取得係數(X2)、熱損失係數(X3)…等。在建築物能耗的迴歸式中,自變數的選擇很重要,該如何選擇一般依靠的是經驗與物理直覺。台灣目前建築能耗的迴歸式中,一般皆為線性迴歸式,以上面冷氣機噸數的例子寫出來即為Y=a0+a1*X1+a2*X2+a3*X3…,a0、a1、a2、a3…即為迴歸係數。但若能將自變數的性質考慮進去,在適當的地方採用非線性迴歸,將能反映出更好的結果。在選出自變數後,還需要大量的統計樣本,代入迴歸式中去定出迴歸係數,才算完成整個迴歸式。這最後一個定迴歸係數的步驟是極容易出問題的,該如何選出合理的建築物樣本是一門學問,一般建築物的資料包含能耗量更是不易取得。

能源模擬的計算則是建基於物理學的公式上頭,利用熱傳學、能量守恆、流體力學…為基礎,將建築物的所有情況儘可能的納入模型中,再利用電腦來做數值求解。動態是能源模擬的最大特色之一,在迴歸式中,自變數都只能是一個時間與空間的平均等效係數,並不能隨著時間與空間的變動而改變,如上頭提到的日照取得係數,一般只能分成東西南北四個方位的各別平均,不會細分到每面牆,這是空間的平均等效;一般也只會取整年的平均值,這是取時間上的平均等效。但在能源模擬中,則可細分到每面牆、每個小時的日照取得量,並逐時進行疊代計算。利用能源模擬,除了可得到準確的能耗量,還可得到能耗量在一年中每個小時在建築物空間中的分佈情形。

 

在這集中我們從理論層面介紹了概算法與迴歸式和能源模擬的區別,及為何需要使用能源模擬來替代概算法與迴歸式。在下集我們將舉更多實際的例子,具體說明為何我們需要能源模擬,以及如何用能源模擬來解決現有使用概算法與迴歸式的問題,主題包括:

空調主機容量設計

空調操作程序最佳化

建築節能效益評估

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