在上集中我們了解台灣目前皆使用概算法和迴歸式來進行建築與空調的評估、設計與規劃,以及此二種方式造成不良設計與能源浪費的原因與風險。在本集中,將實際舉出三個常見的例子予以說明,希望能讓讀者們更進一步了解為何需要能源模擬。

 

空調主機容量設計

此處我們以一棟台灣北部1,100坪的辦公大樓中央空調主機容量(capacity)的選取作為例子,來說明概算法、迴歸式和能源模擬三種方法各自如何得到中央空調冰水主機的容量。

概算法:概算法依靠經驗法則(rule of thumb),是一種十分粗略的估計方式。在選取中央空調主機容量時,會先以建築物使用型態如辦公室、銀行、醫院、工廠…等加以分類,再從以往的資料經驗得到此種建築物型態在一般情況下每坪需要多少噸的冰水量,再乘以面積得到中央空調冰水主機的容量大小。以上頭的例子做計算,辦公大樓我們取每坪0.13噸,乘上總坪數1,100坪後,得到0.13 X 1100=143噸。概算法亦能做得更詳細,納入更多主機容量影響因子,如將區域分成外周區及內周區、計算各向外牆和玻璃熱得…等,得到更準確的結果。

迴歸式:在藉由統計資料得到迴歸方程式後,即能將建築物不同的條件變數代入此方程式以便得到空調主機容量。這邊我們以台灣綠建築標章(EEWH)為例,參考綠建築解說與評估手冊2009年版中的3-4.2節公式:(每噸冰水所能提供給建築物的最大空調面積) = 0.8 X (a0 + a1 X 建築外殼耗能量 + a2 X 空調系統分區之外周區係數),其中a0、a1和a2為迴歸係數。在這個公式中,共考慮了建築外殼、建築物外周區和內周區、建築物所在區域氣候、建築物使用型態等四個變因。藉由查表得知台灣北部辦公大樓的a0= 63.7、a1= –0.179、a2= –30.8,假設建築外殼耗能量為50 kWh/sm.a,空調系統分區之外周區係數為0.4,則得到結果為 0.8 X (63.7 – 0.179 X 50 – 30.8 X 0.4) = 33.944 平方公尺/噸,即每坪0.097噸,接著乘上面積1,100坪得到 0.097 X 1100 = 106.7噸。

能源模擬:在能源模擬中,我們將建築物的相關資訊輸入能源模擬軟體中,從建築外殼、空調分區、空調系統種類、照明、建築物使用人員分佈…等,將影響能源效率的因素盡可能放入模型中,讓能源模擬軟體依照熱力學、流體力學、光學…等物理定律,對這些因素求出各種與能源相關的解。其中一項解就是建築物各空間在各時間點的熱負載量,依此熱負載量我們可以選擇出最佳的空調主機容量。在這邊我們以美國能源局能源模擬軟體eQUEST (the QUick Energy Simulation Tool)進行操作,放入台灣北部的氣象資料及一般辦公大樓的建築資訊,得到冰水主機容量為113.25噸。

每棟建築物都是獨一無二,如同我們得因材施教一般,最佳的設計是對建築物進行綜合考量後提出客製化的設計方案。以此處空調主機容量設計為例,影響因素從建築物所在區域氣候環境、建築物使用型態…一直到照明,可能有數十種。在這些影響因素中,有些對空調容量的影響力較大,有些影響力較小。在未使用能源模擬做完整考量,如概算法或迴歸式,僅能將影響力較大之因素納入,如建築物使用型態、建築外殼…等,做一個普遍性適用的估計。但基於每棟建築物的獨特性,這些因素的影響力大小會有變化,有時甚至相反。如對一般建築物來說,外殼熱得為建築物內一項重要的熱負載來源,但對一棟被鄰近大樓環繞的大樓而言,由於周圍大樓的陰影影響,外殼熱得的重要性反而大為下降。諸如此類的因素,使得概算法和迴歸式計算錯誤的可能性大為增加,為了避免空調容量設計不足,於是嚴重超量設計空調主機容量(暫時排除不正當的商業利益因素),使得設計出來的空調系統未能在最佳效率下運轉,造成能源浪費。而使用能源模擬時,由於是依賴不變的物理定律來計算,且幾乎將所有影響因素納入考量,只要影響因素能被正確地放入能源模型中,即能得到正確的結果。

 

空調操作程序最佳化

節能的目標除了靠正確的建築物與空調設計之外,還要有正確的建築物和空調營運程序才能真正成功。這邊以空調操作程序最佳化為例,來說明能源模擬在建築物整體營運上的功用。能源模擬在空調操作程序設計的應用主要可分成兩方面:提供建築物熱負載分佈及空調操作程序試跑。要進行空調操作程序設計的最佳化,我們首先得先知道建築物各個空間在一年各個時間點(至少各季節、每天不同時段)對空調的需求量(冰水量、出風量、外氣量…等),才能去設定各個空間的空調在各時間點該如何運作,而建築物熱負載分佈的資訊就能依靠建築物能源模型來提供。接著依照建築物熱負載分佈,我們會設計出幾套空調操作程序方案,再將這幾套空調操作程序方案放入能源模型中去試跑,得到最佳的空調設計方案。除此之外,還能得到各方案的運作方式能否負荷建築物的熱負載,讓我們在節能之外,還能兼顧建築物使用人員的舒適度。以上這兩點,都是概算法和迴歸式無法做到,但又是空調操作程序最佳化不可或缺的。

 

建築節能效益評估

在(一)能源模擬概述的文章中我們曾提到,能源模擬一個很大的特點就是互動性(interactive),即能計算建築物中所有因子環環相扣的影響。所以當我們評估一個節能設計的效益時,我們除了考慮這個設計的直接影響外,尚需考慮這個設計帶來的間接影響。一般做節能效益評估時皆使用概算法,僅能考慮這個設計的直接影響,而無法就建築物所有的影響因子做一整體性的考量。舉例來說,一般我們減少室內照明帶來的節能效益就是照明用電量減少了,這是直接影響。但在減少室內照明的同時,室內熱源也減少了,這將造成夏天的冷氣用量降低,間接造成空調方面的節能;但若有使用暖氣,室內熱源減少將造成冬天暖氣用量增加,在空調方面反而增加耗能。所以對減少室內照明這項節能設計做效益評估時,最完整的方式要同時考慮照明和冷氣節能量及暖氣耗能量,才能知道減少室內照明這項我們直覺上認定可以節能的設計到底是節能還是耗能。我們現在舉一個虛擬的例子,一棟台北地區二層樓高共700坪的辦公建築,上班時間為一年260天,每天9小時,原本室內照明設計為每坪51.6W,現在減少室內照明至原本的一半,即每坪25.8W,試評估本節能設計的節能量。

概算法:原本每年室內照明用電量為51.6 X 700 X 260 X 9 = 84,520.8 kWh/year,減少至25.8W後每年室內照明用電量為25.8 X 700 X 260 X 9 = 42,260.4 kWh/year,共節能 84,520.8 – 42,260.4 = 42260.4 kWh/year。

能源模擬:這邊使用能源模擬軟體eQUEST為例,將建築物相關資訊輸入後,在僅更改照明設計的情形下分別以每坪51.6W及每坪25.8W跑模擬,得到的結果如下圖。

 

原本設計:

 

節能設計:

 

首先我們可以發現,在室內照明(Task Lighting)部份的用電量比概算法算出來的少,這是因為在能源模擬軟體中可以設定各個空間的照明排程(Lighting Schedule),可根據人員使用多寡決定照明負載,但在概算法中一般皆如上式直接使用全載來計算(概算法亦能根據照明排程來計算,但計算量大且所費需時,反而喪失概算法省時的優點)。再來我們可以發現,在將照明設計減少一半後,室內照明用電量和冷氣(Space Cool)用電量減少了,但暖氣(Space Heat)用電量反而增加了,最後總節能量為164,190 – 120,320 = 43,870 kWh/year,約與概算法差了1,600度電。

從這個簡單的例子就可以看出,能源模擬所能考量的範圍非概算法所能相比,當納入更多的節能設計時,每個設計間的交互影響就越來越多,情況也越來越複雜,非能源模擬沒辦法得到正確的節能效益評估結果。而除了新建築物設計階段的節能評估外,在舊建築物的節能改善上,能源模擬亦佔有重要的地位。這是因為進行節能改善措施時,首要即是評估節能改善措施的成本回收年限(payback year),去判斷這項節能改善投資是否符合經驗效益,這就得依靠能源模擬軟體精準評估出改善措施每年的節能量,對能源技術服務業(Energy Service Company, ESCO)進行的節能績效保證契約(Energy Saving Performance Contract, ESPC)尤其重要。一旦節能績效評估不準確,即可能造成公司虧損及週轉的危機。

 

藉由以上空調主機容量設計、空調操作程序最佳化和建築節能效益評估等三個簡單易懂的例子,希望讓讀者們了解,我們使用能源模擬來取代概算法及迴歸式的必要性,尤其在邁往綠建築的路上更是不可或缺的重要角色。在下一篇文章,我們將進行實務面的討論,探討建築師、空調技師…等如何應用能源模擬及如何將能源模擬導入傳統的設計流程中。

 

(轉載請註明出處,謝謝)

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