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，藉以瞭解都市商業區土地開發與耗能之關係，同時透過對台灣地區屬性不同之都市的研究，進一步將其整合為台灣都市商業區的描述。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，藉此邁入都市能源解析。
在街廓內部單位建築用電解析方面，本研究擇定台北市、台中市及台南市93處街廓共4164戶樣本，並將所取得樣本分為住宅及商業兩大類分別進行討論。在住宅用電分析方面，共計2006戶樣本，平均全年用電密度為44.8kWh/m2．yr，其中台北市的住宅樣本平均全年用電密度約為台中市以及台南市的1.4倍（54.3kWh/m2．yr：38.6 kWh/m2．yr：38.3 kWh/m2．yr）。在商業用電分析方面，共計2158戶樣本，平均全年用電密度為326.8 kWh/m2．yr。為了明確掌握樣本營業特性，本研究將所有商業樣本分成58類業種分別進行用電解析，其中用電密度最高類別為最低者的56倍。最後為使單元建築物用電狀況能與街廓用電接軌，本研究將所有單元建築樣本依其使用特性歸類為五大業種用以解釋街廓內部建築物使用組成。
本研究由於街廓樣本來源有異，故在進行街廓用電解析之初，先行資料修正與統合。一為街廓總用電量以及全年單位土地用電密度的修正，此方面以本研究現場調查之台中市街廓資料進行修正公式的建立，所得修正公式預測誤差僅4.4%，具極佳性賴度；二為街廓強度等級的重新定義，本研究將所有取得街廓樣本依平均樓高及內部建築業種組成制訂分類規則表，藉此進行街廓分群。
最後在商業區街廓用電預測方面，針對街廓全年總用電量的預測，本研究建議以總樓地板面積或五大分類業種面積作為變數，共提供3條欲測公式，另加入溫度因子共同解析，建立2條街廓逐月每日平均用電量的預測公式；而針對街廓全年單位土地用電密度預測，則建議以街廓實際容積率作為變數，提供2條預測公式，另同樣加入溫度因子共同解析，建立1條街廓逐月每日平均單位土地用電密度的預測公式，希望藉此作為都市商業區街廓土地耗能評估。

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 2 categories, includeing dwellings and stores are discussed in this study.
93 blocks with 4164 buildings in commercial districts of Taipei, Taichung, and Tainan, Taiwan are selected as samples. Among them, 2006 dwellings and 2158 stores are valid samples. The conclusions are as follows: 1. The average EUI of dwellings is 44.8 kWh/m2．yr ; 2. Concerning the electricity consumption density, the dwellings in Taipei is about 1.4 times larger than that in Taichung and Tainan; 3.The average EUI of stores is 326.8 kWh/m2．yr , with a high standard deviateon of 312.4 kWh/m2．yr which implies a large differentce among samples; 3. All the stores are divided into 58 categories. The EUI of highest category is 56 times larger than the lowest one. In order to connect the electricity consumption of individual samples to that of blocks, all the samples are compressed into 5 categories according to the use and the building type of each samples.
In view of the different sources of the commercial districts datas, at the beginning of analysis, the electricity consumption and the EUI of land areas of the chosen blocks are amended by modified fomula according to the datas in Taichung commercial distict. Besides, the level of the commercial degree of the blocks are redefined according to the average story still and the use of the buildings inside.
Concerning the prediction model, the total floorage or the floorage of 5 categories are used as the main factors to predict the yearly electricity consumption of the blocks, and 3 formulas are applied; besides, enter into the outdoor temperature as the factor to predict the everage daily electricity consumption of the blocks together, and 2 formulas are applied. As for the EUI of land areas, the floor space index floor area ratio is used as the main factor to predict the yearly EUI of land area, and 2 formulas are applied; also, enter into the outdoor temperature as the factor to predict the everage daily EUI of land areas together, and 1 formula is applied.

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網站資料
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行政院主計處http://www.dgbasey.gov.tw
全國法規資料庫http://law.moj.gov.tw/
經濟部能源局 http://www.moeaec.gov.tw