本文旨在探討商業區土地與用電之關係，希望可以透過對於商業區之建築用電解析，藉以瞭解其與土地之關係。在用電解析方面，本文調查各不同開發強度的典型商業區街廓並區分為住宅、商業店鋪單元，希望可以掌握商業區內之所有用電行為，進而建構合理之用電預測模式，並希望能藉此邁入都市能源解析。
在住宅用電分析方面，擇定台北市及台南市48處街廓共1,347戶樣本。研究結果顯示，住宅之平均單位樓地板用電全年達52.18度。其中台北市住宅樣本為台南市住宅樣本之1.37倍(58.32 kWh/m2‧y/42.47 kWh/m2‧yr)，而公寓大廈集合住宅用戶之平均用電密度為透天住宅用戶之1.14倍 (57.89 kWh/m2‧yr/50.90 kWh/m2‧yr)。本文建議以外氣溫度作為變數為之，以此變數預測逐月用電密度，其迴歸公式之重相關係數R2值達台北達0.84，台南也達0.80。
在店鋪用電解析方面，共計擇定63處街廓，共1620戶商業店舖樣本，平均使用樓層數高達7.15.層。商店平均單位樓地板用電全年達354.83度，為了明確掌握多樣化樣本特色，本文將所有樣本分成60類，最高類別商店的用電密度為最低者的110倍。本文建議以外氣溫度作為預測各類別商店平均用電密度的主要變數，以105條迴歸式作為60類商店之用電密度預測模式，其平均R值為0.83。為了提高方程式精度，本研究繼續加入使用空調條件、面臨路寬條件、座落三角窗地段條件、所在樓層等變數，做成多變數預測方程式，其R值提升達0.85。
商店之整體樓地板面積與住宅之比則為76.80%：23.20%，商店之總用電量與住宅之比則為95.78%： 4.22%。顯見商業用途所佔面積不僅較多，且用電密度高出住宅許多，為耗電主力。若考慮住商混合，單位樓地板面積用電密度全年為284.26度/㎡．年，再考量其平均容積為457%，則單位土地面積之全年用電量為1299.47 kWh/㎡．yr。
最後建議以容積率作為預測各街廓土地用電密度的主要變數，其重相關係數R2值達0.86。若再以地區係數、使用型態等作為修正精度之參數，此多變數預測方程式將重相關係數R2值可提升至0.92。而探討土地用電密度不僅可以探討街廓裡頭住商混合的比例，也可以探討街廓開發強度的不同，因此本研究擬以此公式作為最終評估街廓用電的標準，應可成為一簡單易用的初期評估的公式。

In order to predict urban energy consumption, this dissertation focuses on the prediction model of the electricity consumption in urban commercial area. The electricity consumption characteristics of 3 categories, including town houses, stores, apartment buildings are discussed in this study.

48 residential blocks with 1347 houses in commercial districts of Tainan and Taipei, Taiwan are selected as samples. The conclusions are as follows: 1.The average EUI is 52.18 kWh/㎡‧yr; 2.Concerning the eletricity consumption density, the building in Taipei is 1.37 times larger than that in Tainan. Considering typology, the condominiums are 1.33 times the average electricity consumption of town houses. The coefficient of correlation(R value) between the predicted value and the sample is 0.82.

Regarding the stores, 63 residential street blocks with 1620 commercial town houses in Tainan and Taipei, Taiwan are selected as samples. The conclusions are as follow: 1.The average story still in business usage is 7.15; 2.The average EUI is 354.83 kWh/㎡‧yr with a high standard deviation of 411.85 which implies a large difference among samples; 3.All the samples are divided into 60 categories. The EUI of the highest category is 110 times larger than the lowest one; 4. Outdoor temperature was used as the main factor to predict the EUI of the 60 store categries; the R value is 0.83; 5. To enhance the predictability of the model, we put in more factore, including air condition status, width of the road in front, whether or not situated at the corner of the block and in which floor retails at. By doing this, the R value increases to 0.85.

The ratio of the total floor areas of Resident and Retail are 76.80%：23.20%, and the ratio of total electricity comsumpution of Resident and Retail are 95.78%：4.22%.Considering the mixed usage of the blocks, the average EUI of floor areas is 284.26 kWh/㎡‧yr; and if considering the average floor space index floor area ratio is 457%, the average EUI of land areas reachs1299.47 kWh/㎡‧yr.

Finally, we suggest to use floor space index floor area ratio as the main factor to predict the EUI of land areas, the R2 value is 0.86. To enhance the predictability of the model, we put in 2 more factor, including blocks use typology and which city the blocks at. By doing this, the R value increases to 0.92.

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