冷氣能源效率分級基準表的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

應用灰狼演算法最佳化冰水主機趨近溫度設定

為了解決冷氣能源效率分級基準表的問題，作者賴泳諆 這樣論述：

近年來由於建築物內部的用電中以空調用電占比為最大宗，夏季巔峰用電甚至超越整體用電的百分之五十，而其他季節也分別占至少百分之二十以上。其中冰水主機於空調整體系統的運轉性能、實際負載需求、外氣露點溫度、開機策略等密切相關。本文研究針對空調冰水主機系統之設定，觀察耗電量影響與最佳趨近溫度，並以夏、冬兩季代表進行分析，以某案場數據進行資料分析，將篩選後的冰水主機、冷卻水塔耗能利用支撐向量機(SVM)建立數據模型，藉由模型進行預測與數據分析，並代入灰狼演算法最佳化觀察設定冷卻水入水溫度來評估系統耗能差異，在設定條件觀察各項耗電量，計算找出改善後節省的電量，以噸數3000RT為例，最佳趨近溫度設定為3℃

，約可節省4.84%電量。

校園空調系統之節能因素探討

為了解決冷氣能源效率分級基準表的問題，作者林志憲 這樣論述：

台灣地區能源大多仰賴國外進口，相對於其他國家的能源發展更為嚴峻的挑戰。現今夏季氣溫屢創新高，新竹市於國民中小學校皆規劃與安裝空調設備，但也連帶造成電力消耗與電費增加。本論文係針對新竹市某國民小學校用電表現以「外部因子」如溫度、日照、雨量、濕度及降雨日數，「內部因子」如冷氣機能源效率分級、形式及廠牌，進行探討如何選擇節能的空調設施與進行節能進行研究。研究結果顯示，EUI值顯示在學校總樓地板面積維持不變情況，但學生與班級數逐年增加，使該校耗能密度基準與實際用電量狀況有增加之趨勢，2020年之6月、7月及9月用電量攀升，對照2018年及2019年同期用電量，結果發現7月成長幅度最大，分別為69.5

4%及58.60%，可見空調設施對校內用電影響極大。於探討學校用電量與其他因子相互關連性，外部因子的影響以溫度呈現高度相關性，日照呈現極弱相關性，而其他因子則無相關性。內部因子的影響，冷氣機能源效率等級影響為最大，分離式冷氣機較單體式冷氣機減少耗能幅度較大，依樣本學校所選用之冷氣機廠牌與其他廠牌進行耗能比較，僅一家廠牌較樣本學校廠牌能源耗用較低，可見採購具相當的正確性。於學校整體年度用電量影響的探討上，雖冷氣機能耗較大，但學校內仍有許多老舊設備，例如:照明、單槍等設備，舊式耗能設備仍以「更換耗材」替代「更新設備」，建議學校舊式耗能設備進行全面檢視，並逐步汰換具有環保標章或能源效率第一級之設備，

進而達到降低耗能之目的。目前能源耗用依照學校特性以EUI為用電量的參考值，本研究建議除了依學校EUI值外，應可加入班級數及冷氣機數量計算學校合理用電量，作為後續用電量表現之評估指標。