本研究主旨在於探討影響高耗能辦公建築的主要因子，並試圖找出其用電預測公式，最終目的是要建立一套可公告的辦公大樓用電密度EUI標準值，或是簡易用電預測模式。日後可做為建築設計時，提供設計人員及規劃者一簡單操作的預測方式，或是作為辦公大樓評估耗電密度的簡單方法。本研究挑選台北、台中以及高雄都會區的辦公大樓，其中台北的樣本有51棟，台中樣本有19棟，高雄樣本有46棟，樣本共有116棟。而其中高耗能的辦公大樓，台北的樣本有22棟，台中樣本有15棟，高雄樣本有20棟－總共57棟。

本研究的結論是，對辦公大樓用電密度的主要影響因素是空調型式。由於空調型式是的主要因素，因此便把所有樣本拆成中央空調大樓以及獨立空調大樓兩類來分析。在中央空調大樓的部分，影響其用電密度主要是因為地區差異性，北中高三地的用電密度差異很大。在獨立空調大樓的部分，影響其用電密度主要是因為冬夏季的用電差異。

獨立空調型辦公大樓用電密度低，獨立空調型辦公大樓EUI是124.92（kWh/m2．yr），標準差是47.05（kWh/m2．yr）。在用電預測公式方面，把樣本區分出冬、夏季的用電來分析，可以得到2條預測公式。其中冬季用電密度的預測公式，其R2達到0.62以上，達到中高相關性。並從研究數據中看到，獨立空調辦公大樓外周區比越大者EUI越低，換而言之外周區比越大的獨立空調辦公大樓依賴空調設備控制的季節越短，可採自然通風控制的時間越長，因此自然通風利用乃具體可行的建築節能方式。

中央空調型辦公大樓用電密度高，中央空調型辦公大樓EUI是205.52（kWh/m2．yr），標準差105.86（kWh/m2．yr）。在用電預測公式方面，中央空調型辦公大樓的EUI值與各項用電因子的相關性普遍來說都不高，很難看出中央空調耗電量高低會跟哪些因子有較高的相關，顯然不能以不分區的情況進行分析時。另外一方面，北中高分區用電密度差異大，因此把樣本拆成台北、台中及高雄三個分區，個別選取與各分區用電密度EUI值相關性較高的用電因子來進行複迴歸分析，得到3條預測公式。

以台北來說，其預測公式只在有開設證券行的情形適用。
以台中來說，其預測公式只在有夜間使用、無開設證券行辦公大樓的情形適用。以高雄來說，其預測公式只在有夜間使用的辦公大樓部分適用。
因此到目前為止，中央空調型辦公大樓的EUI值預測公式限制很多，就本研究所記錄的10項用電因子，無法找出普遍都能使用的用電密度預測公式。

This study aims to explore the impact of high electricity consumption office building in the main factor. And tried to find out the electricity forecast formula.The ultimate aim is to establish a set of announcements EUI standard value. Jane transaction or electricity forecasting models. The future can be used as building design, designers and planners to provide a simple way to operate the forecast. Or as a power density of office buildings to assess the simple way. In this study, the selection of Taipei, Taichung and Kaohsiung metropolitan area office buildings.Taipei, samples of which 51, Taichung samples 19, Kaohsiung samples 46.A total of 116 samples. Which high electricity consumption of office buildings, Taipei 22 samples, Taichung sample 15,Kaohsiung 20 samples - a total of 57.
The study concluded that power density of building the main factors is the type of air-conditioning. As the air-conditioning is a major factor in the type. So then all samples is split into the central air-conditioning as well as independent air-conditioned building to building two types of analysis.
Building in the central air-conditioning parts, affect its power density is mainly due to regional differences.
North of electricity in three very different density.
In a separate part of the building air-conditioning,
Affect its power density is mainly due to differences between winter and summer use of electricity.
Independent air-conditioned office building electricity-based low density independent-type air-conditioned office building EUI is 124.92 (kWh/m2.yr).
Standard deviation is 47.05 (kWh/m2.yr). Prediction equation in the electricity, the distinguish of the samples in winter and summer consumption analysis, can be two prediction equation. One winter forecast electricity density formula, R2 reach its more than 0.62. To achieve high relevance.
And see from the research data, independent air-conditioned office building peripheral areas greater than those EUI lower
In other words.Peripheral zone than the greater reliance on independent air-conditioned office building air-conditioning control, the shorter the season.Recoverable natural ventilation control longer.Therefore the use of natural ventilation is a specific and feasible way of building energy conservation.
Central air-conditioning-type office building power density. Central air-conditioning-type building EUI is 205.52 (kWh/m2.yr). Standard deviation of 105.86 (kWh/m2.yr).
Prediction equation in the electricity, the central air-conditioning-type office buildings EUI value and the power factor of relevance generally not high.It is difficult to see the level of central air-conditioning power consumption will come to the factor which have a high correlation Obviously not the case of a non-district analysis. In the other hand, North middle-and high-density zoning power to vary. Therefore the sample is split into Taipei, Taichung and Kaohsiung three Divisions.Individual selected in conjunction with the District EUI power density value of the relevance of higher electricity factor to carry out multiple regression analysis,
Be three prediction equation.
To Taipei, Its prediction equation has opened only in the case of securities firms to apply. Taichung, the its prediction formula used only when there are night-time, non-securities firm to open office buildings where applicable. Kaohsiung, the its prediction equation only when there are night-time use of the office part of the application.
So far, central air-conditioning-type office buildings EUI many restrictions on the value of prediction equation.
For the purposes of this research institute recorded 10 power factor, can not come up with universal access to electricity density prediction equation.

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