The EPI normalizes energy use relat

The EPI normalizes energy use relative to building area and
the AAhEPI normalizes building area as well as operational hours.
Sharp [20] used a stepwise regression on building data from the
CBECS 1992 database to identify the strongest determinants of
office energy use intensities from 75 variables. He reported that
the two dominant variables (most important) correspond to the
logarithm of the number of workers per square foot and the category
describing the number of personal computers in the building.
These are followed by the number of operating hours and whether
the building is owner-occupied. The remaining variables of less
importance were the presence of an economizer and a chiller.
Chung and Hui [16] used 14 factors in their benchmarking
study of office buildings in Hong Kong. They categorise these into
age, occupancy factors (floor area; operation schedule; number
of employees), climate factors (degree-day temperatures), people
factors (occupant behaviour and maintenance, temperature set
points) and energy end-use factors (chiller equipment type; air side
distribution type; air side control; water side distribution control;
lighting equipment; lighting control; office equipment).
In their study of benchmarking energy consumption of supermarkets
in Hong Kong, Chung et al. [17] used similar factors—age,
occupancy factors (internal floor area, operational schedule, number
of customers per year), people factors (occupant behaviour and
maintenance, and indoor temperature set point) and energy system
(chiller type, lighting equipment and lighting control). Lee [19] also
identifies occupant density as a significant predictor of energy use
intensity in a study of 47 government office buildings in Taiwan.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

EPI normalizes ใช้พลังงานสัมพันธ์กับอาคารพื้นที่ และAAhEPI normalizes อาคารเป็นชั่วโมงทำงานคม [20] ใช้ถดถอย stepwise ในการสร้างข้อมูลจากการฐานข้อมูล CBECS 1992 ระบุดีเทอร์มิแนนต์ที่แข็งแกร่งของสำนักงานพลังงานปลดปล่อยก๊าซจาก 75 ตัวแปรการ เขารายงานว่าตัวสองตัวแปร (สำคัญสุด) สอดคล้องกับการลอการิทึมของจำนวนผู้ปฏิบัติงานต่อตารางฟุตและประเภทอธิบายหมายเลขของเครื่องคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคลในอาคารเหล่านี้ตามจำนวนชั่วโมง และว่าอาคารที่เป็น owner-occupied ตัวแปรที่เหลือน้อยความสำคัญของมี economizer และเย็นที่ได้Chung และฮุย [16] ใช้ 14 ปัจจัยในการแข่งขันศึกษาอาคารสำนักงานใน Hong Kong พวกเขา categorise มาอายุ ปัจจัยที่พัก (พื้นที่ กำหนดการดำเนินการ เลขคนพนักงาน), ปัจจัยสภาพภูมิอากาศ (อุณหภูมิ degree-day),ปัจจัย (occupant พฤติกรรมและการบำรุงรักษา การตั้งอุณหภูมิคะแนน) และปัจจัยสิ้นพลังงาน (ชนิดอุปกรณ์ตู้แช่ ด้านอากาศกระจายชนิด อากาศด้านควบคุม ควบคุมการแจกจ่ายน้ำด้านข้างอุปกรณ์ให้แสงสว่าง การควบคุมแสงสว่าง อุปกรณ์สำนักงาน)ในการศึกษาของการแข่งขันการใช้พลังงานของซูเปอร์มาร์เก็ตHong Kong, Chung et al. [17] ใช้ปัจจัยคล้ายคลึงกันเช่นอายุสำหรับปัจจัย (พื้นที่ภายใน ตารางงาน หมายเลขของลูกค้าต่อปี), คนปัจจัย (occupant พฤติกรรม และบำรุงรักษา และอุณหภูมิภายในชุดจุด) และระบบพลังงาน(ชนิดตู้แช่ อุปกรณ์แสงสว่าง และควบคุมแสงสว่าง) ลี [19] นอกจากนี้ระบุความหนาแน่น occupant เป็นผู้ทายผลสำคัญของการใช้พลังงานความรุนแรงในการศึกษาของรัฐบาล 47 อาคารสำนักงานในไต้หวัน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

EPI normalizes ใช้พลังงานเมื่อเทียบกับพื้นที่อาคารและ
AAhEPI normalizes พื้นที่อาคารรวมทั้งเวลาในการดำเนินงาน.
คม [20] ใช้การถดถอยแบบขั้นตอนในการสร้างข้อมูลจาก
CBECS 1992
ฐานข้อมูลเพื่อระบุปัจจัยที่แข็งแกร่งของพลังงานสำนักงานความเข้มการใช้งานจาก75 ตัวแปร . เขารายงานว่าทั้งสองตัวแปรที่โดดเด่น (สำคัญที่สุด) สอดคล้องกับลอการิทึมของจำนวนแรงงานต่อตารางฟุตและประเภทที่อธิบายจำนวนของคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคลในอาคาร. เหล่านี้จะตามมาด้วยจำนวนชั่วโมงการทำงานและไม่ว่าจะเป็นอาคารเจ้าของครอบครอง ตัวแปรที่เหลือน้อยสำคัญมีการปรากฏตัวของ ECONOMIZER และเครื่องทำความเย็นที่. จุงและฮุย [16] 14 ใช้ปัจจัยในการเปรียบเทียบของพวกเขาการศึกษาของอาคารสำนักงานในฮ่องกง พวกเขาจัดหมวดหมู่เหล่านี้เป็นอายุปัจจัยการเข้าพัก (พื้นที่ชั้น; กำหนดการดำเนินงานจำนวนของพนักงาน) ปัจจัยสภาพภูมิอากาศ (องศาอุณหภูมิวัน) คนปัจจัย(พฤติกรรมของผู้ครอบครองและการบำรุงรักษา, การตั้งค่าอุณหภูมิคะแนน) และปัจจัยสิ้นการใช้พลังงาน (อุปกรณ์เครื่องทำความเย็น ประเภท; ด้านอากาศชนิดกระจายการควบคุมด้านอากาศการควบคุมการกระจายด้านน้ำไฟอุปกรณ์ควบคุมแสง. อุปกรณ์สำนักงาน) ในการศึกษาของพวกเขาจากการเปรียบเทียบการใช้พลังงานของซูเปอร์มาร์เก็ตในฮ่องกง Chung et al, [17] ใช้ปัจจัยที่อายุใกล้เคียงกันปัจจัยการเข้าพัก(พื้นที่ภายในกำหนดเวลาในการดำเนินงานจำนวนของลูกค้าที่มีต่อปี) คนปัจจัย (พฤติกรรมของผู้ครอบครองและการบำรุงรักษาและจุดที่ตั้งอุณหภูมิในร่ม) และระบบพลังงาน(ประเภทเครื่องทำความเย็น, อุปกรณ์แสงสว่างและ ควบคุมแสง) ลี [19] นอกจากนี้ยังระบุถึงความหนาแน่นของผู้ครอบครองเป็นปัจจัยบ่งชี้ที่สำคัญของการใช้พลังงานความเข้มในการศึกษา47 อาคารสำนักงานรัฐบาลในไต้หวัน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

Epi normalizes การใช้พลังงานเมื่อเทียบกับพื้นที่อาคาร และ
aahepi normalizes พื้นที่อาคารเป็นชั่วโมงปฏิบัติการ
คม [ 20 ] ใช้ขั้นตอนในการสร้างข้อมูลจาก
cbecs 1992 ฐานข้อมูลเพื่อระบุปัจจัยที่แข็งแกร่งของความเข้มการใช้พลังงาน
สำนักงานจาก 75 ตัว เขารายงานว่า
2 เด่นตัวแปร ( สำคัญที่สุด ) สอดคล้องกับ
ลอการิทึมของจำนวนคนงานต่อตารางฟุตและประเภท
อธิบายจำนวนของคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคลในอาคาร
เหล่านี้จะตามด้วยจำนวนชั่วโมงการทำงาน และไม่ว่า
อาคารเป็นเจ้าของครอบครอง อีกตัวแปรสำคัญน้อยกว่า
คือการปรากฏตัวของโนและ chiller .
ชุงฮี [ 16 ] และใช้ในการเทียบเคียง
14 ปัจจัย