台灣用電量比例的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列線上看、影評和彩蛋懶人包

以核養綠：台灣能源新願景

為了解決台灣用電量比例的問題，作者王明鉅,杜紫軍,李敏,郭位,陳立誠,梁啟源,黃宗煌,葉宗洸,趙嘉崇,廖惠珠,廖彥朋,蔡春鴻 這樣論述：

缺電影響經濟，空汙危害健康！ 規劃最佳能源配比，打造綠能低碳、穩定供電的家園 太陽能、火力發電、核能到底有何不同？ 「以核養綠」究竟是什麼？再生能源就一定好嗎？ 這本書將告訴你答案！ 　　2018年底，台灣通過「以核養綠」、「火力發電年減1%」等兩項公投，顯示人民對核能發電的高度關切。但目前的能源政策無法解決台灣的缺電問題，因此，透過「2019民間能源會議」邀請相關領域學者專家、企業界人士以及社會大眾，共同討論台灣能源現況，尋找最適合的能源政策。 　　透過這場講座的舉辦，也解答了許多人民心中的疑惑，包括： 　　•為什麼要「以核養綠」？ 　　「核能發電是一種穩定的低碳、低汙染發電方式，

國際上也明定核能是「潔淨能源」，能有效減少碳排放及空氣汙染。透過以核養綠打造綠能環境，維持電力穩定，穩健減核，逐步邁向非核家園。」 　　•「再生能源」不能取代核電嗎？ 　　「台灣為獨立電網且規模小，包括風力、太陽能等再生能源容易受天候影響，以台灣夏季而言，用電量最高卻沒風，很難進行風力發電。因此維持原有的核能發電，並持續發展再生能源才是上策，避免因大幅度調整能源配比，導致發電不穩。」 　　•「核廢料」該如何處理？ 　　「科技不斷進步，核廢料早已有解決方式，不論是室外或室內貯存，安全都不是問題。高階核廢料甚至可透過再處理技術，回收其中大部分可利用的元素，重製為新型燃料並繼續用於發電。」 　

　不論哪一種發電方式，都有優缺點，但不該輕易放棄任一選項。因此本書收錄來自各界領域專家及學者的具體建議、構想，期望為台灣找出適當的能源配比，擘劃充分、穩定、潔淨及可行的電力發展藍圖。 本書特色 　　•透過專家論點剖析台灣能源配比：只有專家們才清楚的能源真相，在本書中首度完整呈現。 　　•全彩圖文說明各式能源利弊：收錄大量全彩圖表，並搭配專家的文字說明，幫助快速了解各式能源的優、缺點。  

台灣用電量比例進入發燒排行的影片

集合住宅能源計算基準與標示之研究

為了解決台灣用電量比例的問題，作者陳旻婕 這樣論述：

近年來社會大眾對於減碳議題及綠建築相關內容有所關注。2020年經濟部能源局統計我國住宅部門電力消費佔18.5%僅次於工業部門55.6%，顯示住宅部門耗電及節能對於台灣的重要性。歐盟在2002年率先實施建築能效標示制度（EPBD），而我國也為了推動建築能源效率認證，於2020年發展出台灣建築能效評估系統TBERS(Taiwan Building Energy-Efficiency Rating System)，本研究在TBERS架構下之R-BERS系統(Building Energy-Efficiency Rating System for Residential Buildings)做為住宅

類建築評估使用，對新建住宅制訂建築能效認證制度，可達到有效管理建築節約能源，並與世界各國的發展趨勢接軌。本研究因集合住宅設計多樣化，且評估案件面積規模不同，因應不同集合住宅評估案，量身制定該評估案之R-BERS評分尺度基準，所以必須擬出R-BERS照明及空調耗電密度基準，供不同集合住宅，住宅專用分區評估案使用，運用建築動態耗能分析eQUEST軟體，進行集合住宅住戶專用分區之全年耗能模擬，共進行45種不同參數設定之研究，其模擬成果與近年住宅耗能統計資料接近，具有一定之信賴度，也發現其模擬不同格局一房到五房之EUI分布皆呈現右偏分佈。最終選擇集合住宅三房型的空調與照明EUI基準，作為台灣R-BER

S評估法中的「非透天集合住宅」住戶專用分區之評量尺標。本研究挑選14個近年拿到綠建築標章及候選綠建築之集合住宅或社會住宅案例進行R-BERS評估，在這14個案例中R-BERS評估等級皆可達4級以上，並探討其建築規模與碳排總量關係，也為了了解目前建商提供住戶以毛胚屋形式的照明EL空調EAC皆=0.9時，公共區域照明及空調進行評估，可拿到評估1級的方式，以Case8為例原設計評估等級2級，設定15種不同方案之住宅及公共分區固定式設備進行評估，方案6配合住戶烹飪習慣以瓦斯爐台進行設定，先暫且不考量高層建築消防廚房防火區劃的問題，加上一般普遍建商提供的公共區域固定式設備，以瓦斯爐台1級、瓦斯熱水器2級

、有保溫材之熱水管設定、地下室採用有標章風機及使用動力回生的永磁馬達電梯，此時評估等級可達1級。而假使要提升評估等級到1+級，以現有的住戶照明、空調採毛胚屋形式是無法達成的，必須在住戶內提供能效等級佳的空調設備，才有機會拿到評估1+級。以上15個方案設定，主要是為了提升建築節能及減碳的效果，可供未來新建社會住宅與集合住宅評估時，政府單位或建商挑選相關設備挑選時有所參考。

工作一定要用到的統計：如何證明自己正確研判?別人的報告哪裡有破綻?產品熱賣是方法對了或只是湊巧?光有大數據還不夠，只有統計才能給你答案

為了解決台灣用電量比例的問題，作者涌井良幸,涌井貞美 這樣論述：

　　◎新技術或是新商品的效能，被人批評說只是偶然，你怎麼證明自己？ 　　◎「本公司年終獎金平均六個月」，老闆沒撒謊，為什麼員工根本不可能領到？ 　　◎形狀不規則的一小塊建地，我怎麼精確計算面積？ 　　◎經濟成長GDP很難保一，但餐飲業整體營收卻大幅成長兩成， 　　所以餐飲業值得投入？其實，這是臺灣年輕人低薪的原因。為什麼？ 　　統計可以告訴你。 　　在網路時代，只要會用電腦和讀取工具，就能蒐集到大量數據， 　　大家莫不被大數據的可能性給驚呆了， 　　但統計才是讓大數據說出真相、派上用場的關鍵。 　　作者涌井良幸畢業於筑波大學數學系，涌井貞美畢業於東大理學科研究所。 　

　他用只需要國中程度的數學能力加上圖解，就能擁有工作上一定用得到的統計能力。 　　◎爆量資訊時代，學統計才能以簡馭繁。 　　蒐集數據不難，只要懂一點統計的基本原理，你就能檢定驗證各種假設：品牌忠誠度提高了嗎？支持率4成4的候選人為什麼輸給支持率4成3的？奶茶和茶奶真的喝得出來？裝瓶機器誤差很大嗎？ 　　按計算機很麻煩，本書教你一步步用Excel，立刻能把資料處理成真相。 　　◎懂這些基礎知識，就抓到統計的精髓，別讓「平均」二字唬弄了你。 　　‧資料有兩種：數字與文字，而文字的資料可以用數值替換，作者教你如何整理成高度說服力的表格和圖表，看出變數彼此的關係與特質。 　　‧認識平均數、中數

、眾數。大部分報告只提平均數，會造成偏頗── 　　平均薪資5萬的公司待遇很好？可能是一位主管月薪30萬，10位員工都領22K。   　　兩家公司平均待遇都是4萬，但有提到各自的變異數和標準差嗎？ 　　這數字讓你看到平均數和事實誤差有多大。 　　◎統計、隨機抽樣，和母體的機率，講這個你就比別人專業！ 　　‧隨機抽樣不等於隨便抽樣。 　　為什麼民調抽樣有效樣本1000人還不足以代表全國？ 　　但為什麼有些抽樣數目不到30，代表性卻很高？ 　　‧除此之外，將數據「標準化」，可以讓不能比的兩組數據變得可以比較，像是比較全班國文和數學考試的成績表現、兩個國家國民的購買力等等。 　　◎資料分析應用

，絕對會讓簡報看起來很漂亮。 　　用圖表方便看出兩件事情的相關性： 　　‧散布圖，容易找出異常數字、連計算都不必，就幫助你不誤判。 　　‧股市線圖其實不難懂，根本就是統計圖。 　　‧把混亂的資料分組、畫長條圖，可以很快抓出其中的規律和秩序。 　　◎估計與檢定，讓你不隨便相信媒體說的話。 　　‧媒體告訴你的任何數字，該相信嗎？家庭主婦有多少零用錢、棒球選手的打擊率、學生的算術能力提升……媒體報導是否正確，看用什麼統計方法就知道。 　　‧工作上的大小事，如問卷調查結果、用機器工作的誤差、大人和小孩對食物的偏好，估計和檢定能給你「有把握」答案。 　　◎迴歸分析、變異數分析和貝氏定理，絕對是你升

職加薪的好夥伴 　　想要找出各種變數的相對關係，只要運用這３種方式就行了。 　　‧用迴歸分析做預測，像透天厝變多，汽車的銷售會增加多少、住宅數與年收入對賣車影響程度、用電越來越兇，將來每戶每月用電量可能多少……。 　　‧變異數分析證明現象非偶然，證明你策略用對、而非運氣好；證明新老師或新的教學方法，真的有效……。 　　‧貝氏定理可以提高推論準度：健康檢查準確度、如何判斷這是不是垃圾郵件……。 　　本書逐步圖解Excel的操作步驟， 　　當別人還在為大數據如何解釋而傷腦筋，你已逼近真相的最核心。 各界推薦 　　瘋狂賣客網站創辦人／江鑑修 　　黛安芬國際股份有限公司營業處前副總經理／王靜

逸  

我國2050淨零政策下電動自用小客車發展對減碳及環境衝擊之影響

為了解決台灣用電量比例的問題，作者張簡健利 這樣論述：

為因應2050年淨零排放目標，臺灣已於2022年3月正式公告國家淨零轉型路徑圖，推動能源、產業、生活及社會四大轉型策略，並提出十二項關鍵策略，其中第七項即為運具電動化及無碳化，然而電動汽車之減排效果在國內尚未獲致完整的論述，因此本研究將依據油井到車輪 (Well-to-Wheel, WTW) 理論，針對以電動汽車取代燃油車並進行生命週期評估 (Life Cycle Assessment, LCA) 之探討。雖然 LCA 是常用的環境衝擊評估工具，但時間因素一直是其發展的挑戰與限制，而系統動力學 (System Dynamics, SD) 能用來模擬具時間變化且複雜性的問題，因此本研究將結合S

D與LCA，以動態生命週期評估法來推估以電動汽車取代燃油車至2050年之減排潛力及降低之環境衝擊。本研究以能源局公告之能源平衡熱值表 (2020) 及溫室氣體排放係數管理表 (6.0.4版) ，計算出臺灣各發電廠之排放係數，以非核家園政策及國家淨零排放路徑據以推估2050年前我國之能源結構變化，並推估出各年度之電力排放係數，進行電動汽車取代燃油車減碳及環境衝擊之計算。在數據蒐集與預測部分是使用系統動力學軟體STELLA來建構系統動力學模型，以推估未來用電量及用油量之變化，配合前述本研究推估之電力排放係數，以及環保署碳足跡資料平台之燃料係數及SimaPro之環境衝擊係數，計算電動汽車之減排潛力及

環境衝擊，並使用openLCA進行蒙地卡羅分析，對其結果進行不確定性分析。此外，本研究亦比較不同再生能源，以及碳捕獲儲存及再利用(CCUS)技術發展情境與結構，探討各情境之減排潛力及環境衝擊。本研究結果顯示，依據我國淨零排放路徑圖之規劃以及本研究能源結構改變之推估，電力排放係數至2050年會下降至0.139 kg CO2e/kWh，較目前0.504 kg CO2e/kWh，顯著下降72%。推動電動汽車有助於臺灣減少碳排放，自2039年後電動汽車的GHG排放量將會隨電力排放係數之降低而逐年降低，總自小客車(含燃油車及電動車)GHG排放將逐年下降，由2020年的1.45×107 tCO2e降至20

50的1.97×106 tCO2e，下降約86%。經本研究生命週期衝擊評估計算得知，電力環境衝擊係數會從2020年的20.2 mPt/kWh降至2050年的5.67 mPt/kWh，減少約72%，但因電動車數量增加而使電力使用量增加之電力環境衝擊會從2020年的1.67×107 Pt提高至2050的2.6×107 Pt，提高約55%。根據不確定性分析結果，在95%信賴區間內，2050年時電動汽車的GHG排放量介於6.359×105 ~ 1.068×106 tCO2e，燃油汽車的GHG排放量介於1.441×106 ~ 3.36×106 tCO2e，電動汽車之減排潛力則介於1.925×106 ~

8.433×106 tCO2e。在本研究以再生能源 (30%~70%) 及CCUS (5%~25%)比例為主要變數之能源情境假設中發現，對環境衝擊最大之情境為再生能源30%且CCUS 5%。當再生能源70%且 CCUS 在25%時電力排放係數最低，所計算出之電動汽車GHG排放亦為最低，減排潛力最大。在總環境衝擊部分，最佳情境為再生能源60%且CCUS 25%。本研究針對電動汽車取代燃油車減碳及環境衝擊之研究結果，可提供國內政府機關、電動車業者及利害關係人，未來制定相關政策、商業決策及研究方向等之參考。