暖通专业英文翻译美国地区房间空调器的效能标准评价.doc

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1、美国地区房间空调器的效能标准评价Alex Lekov, Victor Franco, Steve Meyers*Environmental Energy Technologies Division, Lawrence Berkeley National Laboratory, Berkeley, CA, USA邮箱地址：spmeyerslbl.gov认定时间：2012/7/5 修改时间:2012/8/7 接收时间：2012/9/6摘要：本文介绍了房间空调器在我们消费者、整个国家能源和可能的能源效率标准的经济影响分析。为了确定这些标准对具有代表性的美国消费者的影响，我们使用了两个指标：寿命周期成

2、本变化和投资回收期。对于国家影响的分析，我们评估了国家能源节约归因于每一个潜在的标准，节能房间空调器消费者的货币价值的增加，由于标准是得总安装成本增加，而净现值节约能源的价值和增加总安装成本之间的差额。我们的分析表明，标准的房间空调器的效率水平是3，这是今天的典型单元情况下（房间空调器小于6000 Btu/h的百叶窗）的17%还多，是高效房间空调器8000 - 13,999 Btu/h的百叶窗的12%以上，将节省近一四能量超过30年，有一个净现值消费者利益的140 000 000美元和1 820 000 000美元之间的值，这取决于贴现率。另外，该标准将减少二氧化碳排放量和氮氧化物的排放。关键

3、字：能效标准；房间空气调节器；消费者受益；节能；寿命周期成本；投资回收期；减排量1. 介绍每个提出的新的或修改的节能标准设计必须实现大量额外的能源节约，还必须在技术上是可行的在经济上是合理的。在做出有关决定的一个潜在的标准是否经济合理的能源的美国能源部（DOE ）必须评估拟议标准的益处是否超过其负担实际最大程度。美国能源部发布了修订节能标准房间空调器20111。作为美国能源部的评估的一部分，我们分析了房间空调器在我们的消费者和整个国家的能源效率标准的可能的能源和经济的影响。标准对个人消费者的影响，包括在营业费用的变化（通常是下降），并在采购价（平时增加）的变化。为了确定这些标准对具有代表性的美

4、国消费者的影响，我们使用了两个指标。寿命周期成本（LCC）是在一个电器的生活总消费支出，包括购买费用和运行费用（包括能源支出）。我们低估了购买后的未来运营成本，并总结这个产品的生命周期。投资回收期（ PBP ）测量它需要消费者通过降低运营成本来恢复更节能的产品承担更高的收购价的时间量。为了分析国家影响因素，我们评价1）国家能源节约（ NES ）归属于每一个潜在的标准；2）所积蓄的能量到房间的空调消费者的货币价值；3）由于标准增加的安装成本；4）净现值（NPV）节约能源的价值和增加总安装成本之间的差额。2.参考技术方案为了这项研究，我们检测了当今市场中最常见的改进的住宅房间空气调节器的效率。表1

5、和表2列出了六个效率水平为每一个在本文所讨论的两个产品类别相关联的效率改进：房间空调器小于6000 Btu/h的百叶窗，和房间空调器8000 - 13999 Btu /h的百叶窗。我们选择专注在本文中这两个产品类，因为它们占了大多数房间空调器的销售。能源部的规则制定执行的分析也评估其它产品类。表1.带百叶窗边的房间空调器，6000Btu/h; 效率水平考虑效率等级综合能效比设计改变基准线9.52现行标准（备用1.4 W）110.1提升后（0.7W）和增加蒸发器的宽度210.6增加正面线圈面积311.1添加冷凝器管排411.4PSC风扇电机和厚度的蒸发器翅片厚度的增加512.7ECM风扇电机 表

6、2. 带百叶窗边的房间空调器，8000-13999Btu/h; 效率水平考虑效率等级综合能效比设计改变基准线9.72现行标准（带支架1.4 W）110.2增加过冷器210.7高效10能效比（能效比）压缩机310.95改进的备用（0.7W）411.5PSC风扇电机和添加蒸发器排512.0正面线圈面积增加*数据为12000Btu/h单位代表。基线的效率水平，反映了现有的艾莱依标准和呈待机功率为1.4W。房间空调器的效率表现为综合能效比（CEER），这是冷却的Btu/h每瓦的输入功率（W）。CEER是是一个综合性的度量，包括待机和关闭模式和主动模式。效率水平1表1和表2的3级代表效率改进技术，降低待

7、机功耗为0.7 W。剩余的效率水平是通过使用今天市场上常见的改进了，如增加换热面积（例如增加蒸发器的宽度，正面线圈的面积，以及额外的管排向凝汽或蒸发器，添加过冷却器的冷凝器线圈）或使用更有效率的压缩机或风扇更高的效率电动机。3. 寿命周期成本和投资回收期分析对于每一个效率等级，我们计算一个消费者LCC和PBP。我们定义了LCC用方程（1）：式中：LCC=寿命周期成本（美元）； IC=总安装成本（美元）； =从第1年到第N年的寿命值求和； N=电器寿命年； OC=运行费用（美元）；r=折现率； t=一年的经营成本是确定的。从数值上来说，PBP是在年际运营支出的减少增加购买支出（即从能源效益较低的

8、设计，更节能的设计）的比值，单位为年。这种类型的计算不考虑随时间或金钱的时间价值营运费用的变化。投资回收期大于产品的寿命表明，增加总安装成本不会降低操作费用。投入的总安装成本包括产品成本和安装成本。对于运营成本包括每年的能源成本，每年的维修费用和每年的维护费用。该PBP使用并不需要相同的输入作为LCC分析，除了能源价格趋势及折现率。消费者对LCC和PBP确定多输入可以是变量或不确定。认识到这一点，我们开发的LCC和PBP的电子表格模型结合Monte Carlo模拟和概率分布，利用微软Excel电子表格结合水晶球（市售的附加程序）。电子表格可在美国能源部的电器标准网站 2 上公布。我们使用美国能

9、源部能源信息署（EIA）的2005个住宅能耗调查（RECS）开发用于房间空调器 3 家庭样本。2005年RECS ，其中包括4382套住房，是由环境影响评价建立在美国户籍人口的国家代表。我们能够分配一个唯一的年度能源使用和/或能源价格，以每家每户的样本。在每年的能源使用和/或能源价格不同家庭的变异有助于计算任何特定的能源效率水平的LCC和藻胆蛋白的范围内。我们还分析了在商业领域使用的空调机。如下所述，房间空气调节器的总存量的估计12是在商业领域。3.1.输入计算为我们收集了我们的大部分数据的LCC和PBP分析了2009年，我们表示美元值2009美元。遵守约会时修改房间空调器能源效率标准将于20

10、14年六月生效。我们计算了所有消费者的LCC和PBP好像都会在2014购买新产品。3.2.总安装成本投入3.2.1. 制造商成本基线制造商成本是指费用由制造商生产的产品满足现有的最低能效标准成本。我们使用的基线制造商成本由美国能源部在2011年的规则制定房间空气调节器研制房间空气调节器（请参见技术支持文件（ TSD的第5章）的最终规则） 4 。美国能源部用于提交的主页APPLI - ANCE制造商协会（ AHAM ）和逆向工程分析，发展与增加房间空气调节器能效水平相关的制造商成本增加的成本数据的组合。表3列出了制造商的成本增加为两个产品类别各自考虑效率水平。3.2.2.盈利美国能源部通过检查年

11、度证券交易委员会（ SEC）的10 - K报告提出四个公开交易的厂商主要从事家电制造，其组合的产品范围包括房间空气调节器开发的平均生产厂家的标记。对于零售商来说，我们开发的产品基线（基线标记）和更高效的产品（增量式标记）的增量成本单独标记。增量标记是与在高效率的模型制造商销售价格的变动与零售商的销售价格的变动系数。整个标记是由制造商和零售商的加价和销售税相乘以一个单一的标记值来确定的值。整体基准标记是1.96 ，而整体增量的标记是1.58 。3.2.3.安装成本安装成本涵盖了产品的更换或安装相关的所有人工和材料成本。我们源自2010年的RS安装成本指住宅成本数据，这对安装住宅房间空气调节器所需

12、的劳动力提供了估计。我们假设旅行费用等于一个半小时的每一位船员。安装费用范围从$ 74到$ 213这取决于设备的大小。高效率的设备，有显著更大的尺寸和重量可能需要额外的工时在安装过程中。我们生成具有相似的尺寸和重量更大容量的房间空气调节器上的劳动时间这些额外工时估计。我们使用地区的劳动力成本更准确地估计了安装成本的地区差异。3.2.4.未来产品价格美国能源部的工程分析估计制造商的成本在2010年。经济文献和历史数据表明，某些电器和设备的实际成本可能会下降随着时间的推移，根据学习或经验曲线趋势。大量的文献讨论了学习或经验曲线的现象，通常是根据在制造业的观察 5 。为了解释的经验关系，技术学习的理

13、论来证明生产某一产品为企业积累的技术经验，成本的下降。用来生产成本的演化模型的一个常见功能性的关系如公式（ 2 ） ：式中：a=初始价格（或成本）; b=正的常数被称为学习速率参数; X=累计生产; Y=价格作为累计产量的函数。因此，当经历（生产）的积累，产生下一单元的成本降低。发生与累积产量翻一番成本降低百分比被称为经验速率（ER）和由下式给出。价格（或成本）和累计产量，这是出货的整个长周期的函数：典型经验曲线配方，经验速率参数是使用两个历史数据，得出。为了推导房间空气调节器的体验率参数，我们获得的历史生产者物价指数（ PPI）数据从劳工统计局（ BLS）的从2090至09年房间空气调节器。

14、计算除以PPI系列消费物价指数（CPI）的“所有项目”指数相同的年通货膨胀调整后的价格指数房间空气调节器。我们组建了一个时间序列的年出货量为1946至2009年，用于从AHAM ， AHAM事实书籍，电器和刀库数据的送审房间空气调节器。为了估计一个经验速率参数，最小二乘幂律拟合，在统一的价格指数与累计出货量执行。房间空气调节器，估计经验率（定义为小数降价从累计产量每增加一倍，预期）为（ 95 置信度） 。然后，我们得出一个价格因素指数，与2010年相等于1 ，在分析期内预测价格未来每个年度。在某一年的索引值是通过一年的经验和累计产量的预测功能。我们采用相同的值在每个考虑效率水平来预测价格为每个

15、房间空调器产品类。3.2.5. 总安装成本表4列出了在2014年的总安装成本效率水平两个考虑房间空调器产品类别。3.3投入的运行成本3.3.1每年耗电量我们计算使用公式（3）房间空调器的全年能耗：式中：RACENERGY=房间空调器每年的能源消耗（ kWh /年） Capacity=额定在Btu/h的能力; OH=每年工作小时； IEER=在Btu/h/w的总和效能比我们开始在每年的能源消耗（现场能耗）的机房空调报2005 RECS的数据，称为FEC（all）RECS。 EIA用回归技术来估算每年的总用电量为每户多少可以归因于各用途类别。所报告的字段能耗是指所有的房间空调器在一个家庭中的消耗。

16、2005 RECS还报道房间空调器在家里的数量。所有使用房间空调器的家园， 35 的有两个房间空气调节器，以及14 拥有三个或三个以上的空调机。为了估计一个房间空调器的能耗，简称RECS, 我们由房间空调器的报告数分FEC（all）RECS。我们使用的是相对使用比例进行缩放的FEC(all)RECS。虽然在现实中每个房间空气调节器在一个家庭中的利用率可能会有所不同，我们没有办法估计这种变化。对于商业部门的房间空气调节器，我们使用特定的样品和数据在每个建筑物上的冷却脱格力天变量估计值交配的能耗。在进行了能够满足将来的某个标准的产品能耗的分析，我们有效地取代了房间空气调节器在具有相同类的产品（容量

17、）的新产品，但不同了能效的样品住宅建设机密和商业建筑。为了让新的房间空气调节器能源消耗，以反映现场情况的估计，我们需要估计房间空调器运行小时数为每个家庭或商业建筑的样本。表3.用百叶窗边的房间空调器与制造商的成本效益关系。表4.房间空气调节器：在2014年的总安装成本，住宅应用。6000Btu/h8000-13999Btu/h综合效能比20095综合效能比200959.523529.6247810.136210.248310.637510.749411.139310.949811.441111.552611.747312.0605我们计算每个住宅样本单位的年度房间空调器主动模式运行小时数使用公

18、式（4）：式中：OH=每年工作小时； FECRECS=场能量消耗的空调机; EERRECS=房间空调器样本家庭的估计能效比; Capacity=该空调机的能力以Btu / h计算； Bldgshelladj=调整建筑外壳效率在2014年，%； CDDAdj=冷却度日（ CDD）的调整以Btu /h计算。该能力是由产品类给出。为了确保估计运行时间代表了未来的情况下，我们使用了年度能源展望建筑外壳指标因素（ AEO ）2010到2014年的冷却空间在0.96所有家庭和历史平均CDD由人口普查师 6 。建筑外壳指数系数下降能耗4 ，而CDD调整系数平均降低能源使用量的10 。我们通过匹配由RECS与

19、特定产品类在其年份的年平均能效比定的房间空调器的年龄估计房间空调器在每个样本家庭的能效比。一旦效果明显的年份被确定，我们分配一个能效比的单位等于平均能效比该年度相应的能力。为住宅房间空调器样品运行时间估计平均数量为756个小时的 6000Btu / h产品档次，和611小时的8000到13,999Btu / h产品类。相比之下，美国能源部的测试程序每年使用750小时所有空调机。表5提供的年均能源消耗由效率水平在住宅应用的主要房间空调器产品类别。在商业应用中的能量使用是相当高的。表5. 带有百叶窗房间空气调节器：在效率水平住宅市场上平均每年的能源使用6000Btu/h8000-13999Btu/

20、h综合效能比耗能(kWh）综合效能比耗能(kWh)9.524019.6963610.137610.260410.635810.757611.134210.956511.433411.553511.732612.05143.3.2能源价格我们开发的边际电价的预测来计算节约电费成本，提高效率的空调机。对于一个给定的消费者是电力使用下一个增量成本和效用账单是储蓄，消费者会看到价值一个合适的估计边际价格。对于一个峰值重合的最终用途，如空调，有一个普遍期望操作设备的实际成本比电力的平均价格较高。边际价格的准确估计需要采取的费率结构考虑清楚。审查不同的方法和可用数据的优势和劣势之后，我们选择的基础上分析包

21、括关税分析项目（TAP）的数据库中的公用事业收费 7 。这提供了一个与地理上不同的最新的数据采集方法，可以捕捉真实的准确的价格。两者的平均年度价格和季节性边际价格都需要每个家庭或大楼的样本。其基本方法是估计客户的月度用电量和使用关税数据计算出相应的电费。实证边际价格是由服用该法案为基线用电和使用该法案之间的差别在更高效率水平，并除以该差额，在能源利用的变化计算。这种方法需要估计每月消费用电量为基准模型，并与各能效水平相关的节能效果。无论是费率结构和所需的能源数据都显著用于住宅建设机密和商业消费者，这二者是不同的。对居民用电价格，该方法提供了在LCC的样本上，计算出每个家庭，每年平均每月价格和边

22、际价格。计算这些价格，每月的基准能耗使用从REC 2001数据集包月计费数据估算（最新的在时间的分析）。由于每月的能源使用，每户每12个月的账单作为所使用的资费进行计算。以增加样品的有效尺寸，每户均配以适当该地区的工具。年平均基准价格计算方法为简单平均超过十二个月每月基线法案。要计算每月的边际价格为每个帐户，每月的能源使用是由百分之七，并重新计算该法案递减。边际价格在每个月的定义是该法案通过节约能源节约划分。月度变化的边际价格主要是由于季节性的利率。每年可节约成本等于每月的边际价格倍，每月节约能源，跨月总结。要计算的商业电费既需要每月消费和需求。公用事业适用强制使用时间的（ TOU）关税，消费

23、和需求数据都需要每个分时周期。这些月度数据并不适用于商业建筑能耗调查（ CBECS ）2003记录LCC示例中使用，所以账单不能直接计算得到。CBECS确实为每个记录，这是用来估计平均年度价格为每年的电力消耗和支出。对于三月边际价格，估计是根据商业楼宇的前面的分析区域发展系数 8 。而在今后几年到达的价格，我们乘以在EIA的AEO 2010年年度平均价格变化的预测上一节中描述的平均价格。至2035年后，估计趋势，我们使用2020年至2035年期间，电力平均变化率。对于此研究结果，我们使用从AEO日参考情况下，能源价格的预测。3.3.3. 维修及保养费用通常情况下，在产品效率小的增量变化产生没有

24、或只有很小的变化超过基准产品的维修和保养费用。我们发现对维修房间空气调节频率的数据。我们假设维修频率是相当低的，在压痕由于更昂贵的设备成本更高容量机组。我们假设1 的小型各单位（6000 Btu /h） ，中小型单位（ 8000-14,000 Btu /h）的2.5，维持或每年修复。我们假设平均服务电话进行维修或保养约需1小时为小型和中型单位和2个小时的大单位，而平均材料成本等于一半的增量设备成本。我们用频率乘以和10.5年的平均产品生命周期划分年率这些值。3.3.4. 产品生命周期由于基础文献的寿命估计是不确定的，我们开发了一种方法，使用住户调查数据来估计产品的寿命在野外的分布。区域经济共同

25、体在记录每个家庭的各种电器的存在，将每台设备的年龄为包括几年的垃圾桶。对于多个设备，包括空调机，该调查要求受访者列出每台设备的年龄小于2岁， 2 4岁， 5 9岁， 10至19岁，或超过20岁。为了便于分析，我们选择了1990,1993,1997,2001和2005年的数据作为参考。据美国人口普查的美国房屋河畔维伊（ AHS ） ，其中调查的所有住房，包括空置的二手房，数据使我们能够调整RECS数据，以反映主要住宅以外的电器的存在 9 。通过结合这两项调查与房间空调器的出货量历史的结果，我们估计一个特定的年龄仍然在运作的机房空调的百分比。这种生存函数，我们假设有一个累积的威布尔分布的形式，提供

26、的平均和中位数家电寿命。（ Weibull分布是一个概率分布通常用于测量故障率，其形式类似于一个指数分布，不同之处在于Weibull分布允许，在一个特殊的方式随时间变化的故障率。 ）该分析分别计算了在3年中和20年中的最大值和最小值，得出平均生命周期是10.5年。3.3.5折现率折现率是指我们经贴现的未来消费支出，以确定其现值的比率。我们得出从已经发生的购买产品或用于购买产品的任何股权的机会成本的任何债务的财务成本估算的LCC分析的折现率。在家电总采购不同的融资方式股票是未知的。我们的方法包括识别可能被用于购买空调机的所有可能的债务或资产类别，包括可能间接影响家庭资产。（间接影响会出现，如果一

27、个家庭以还清贷款或信用卡债务可能已用于资助在实际购买家电出售部分资产。）我们估计使用的数据来自消费者财务联邦储备委员会的调查（ SCF）的美国家庭平均股权和债务投资组合的各种债务和股权类的平均股价为1989年， 1992年， 1995年， 1998年， 2001年，2004年和2007年10。我们使用的平均份额在七个调查每类作为估计在房间空调器的融资类的重量的基础。数据源的利率贷款，信用卡，信用额度是美国联邦储备委员会的SCF 。SCF的不提供类似的数据率的资产类别，所以我们得出的数据为这些类国家级历史数据。由于利息和收益率覆盖范围的时候，我们相信它们代表着在今年率在修订标准将生效。通过使用平

28、均值和标准偏差的分布，我们开发的速率的正态概率分布。考虑到家庭之间的差异，我们采样速率为每个家庭从对相应的债务或资产类别的分布。在所有类型的家庭债务和股权的平均速率，以每类股份的加权是4.8 。我们从公开交易公司的资本在行业成本得出的贴现率房间空气调节器的商业部门购买的陈建追逐那些产品（住宿和“其他”商业部门）。这些公司通常通过债务，股权资本，或者两者的某种组合资金购买设备。我们估计该公司的资本作为股权融资成本的加权平均成本和债务融资的2001年和2008 11,12之间的成本每年。我们采用资本资产定价模型（CAPM ） ，即假设股票对于一个给定的公司的成本是成正比面临该公司的系统性风险估计权

29、益成本。债务成本，支付的钱一公司借入利率，估计加入风险调整系数的无风险利率。加权资本为购买房间空气调节器由房间空调器购买其预计股两个商业部门的实际加权平均成本，我们计算的平均折价率为购买6.20 的房间空气调节器的公司。考虑到变化中的每个部门内的折现率，我们采用了正态概率分布的平均值和标准偏差。3.3.6. 在基本情况下产品能源效率为了估计谁就会受到一个标准的任何潜在的效率水平的消费者的比例，我们认为效率为消费者下的基本情况（不经修订能效标准的情况下）购买产品的预期分布。利用效率的每个产品类别的预测分布，我们随机分配一个房间空调器的效率向每个样品家用和商用用户。制定房间空气调节器基本情况的能效

30、分布，我们开始与AHAM提供显示按产品类在2005-2007年出售房间空调器效率的分布数据。考虑到变化的能效2007年以后，在2005-2009年间，能源之星能效水平以0.25%的年增长率增长。因此，我们作为，想当然地认为的能效水平在2014年的市场份额将高于2007年。市场份额在表6中表示，消费者将有望在没有新的购买标准，在2014年的产品。3.4. 生命周期成本分析的结果对于每个产品类中的每个组样本的消费者，我们计算LCC储蓄和藻胆蛋白对每个能效水平相对于分配给消费者的基本情况的产品。因为对于一些消费者，我们分配一个基本情况的产品，比一些所考虑的效率水平的更有效的，平均LCC影响是不等于特

31、定的效率水平的LCC与基线产品的LCC之间的差异。每个LCC和PBP计算采样也从发达国家来描述许多输入到分析的概率分布。在此基础上，我们进行了蒙特卡罗模拟，每个能效水平，我们计算了消费者的股份，将经历一个净LCC效益，净LCC成本，或没有影响。我们认为是消费者接收没有影响在给定的效率水平，如果分配了基本情况产物具有相同或更高的效率比效率水平。我们阻止，开采不包括用户不被给定的标准水平影响的百分比中位数的PBPs 。现将结果报告如下组合结果为住宅和商业用户来说，这意味着我们有一个适当的重量分配到的结果为每种类型的用户。我们根据出货量的股份在各房间空调器2007年全国总存量的估计住宅及商业股份购买

32、这些类型的有效的一年。通过分析从2007年的AHS和2003 CBECS数据产生了88.4 的住宅单位及11.6 的总房间空调器股股份以商业单位。表6.带天窗的空气调节器：在2014年基本情况的市场份额6000Btu/h8000-13999Btu/h综合效能比份额综合效能比份额9.5270.09.6938.410.100.010.202.410.6029.010.7057.911.101.010.901.511.380.011.500.211.670.011.960.4表7和表8总结了LCC和PBP业绩效率水平的两个最大的室内空气条件器正好的产品类别。类似的结果在其他类产品可以在技术支持文件2

33、011年房间空调器规则制定上找到。带天窗的房间空气调节器小于6000Btu/h，最大平均LCC储蓄发生在东欧及俄罗斯10.6。在这个层面上，消费者37 的人有一个净效益，并且平均PBP为5.8年。东欧及俄罗斯11.1是积极的LCC平均节省最高的效率水平，但近三分之二的消费者有一个净成本（即LCC增加）。房间空气调节器8000 - 13,999 Btu/h，带天窗，最大平均LCC储蓄发生在东欧及俄罗斯10.9和东欧及俄罗斯11.5 。在东欧及俄罗斯10.9 ， 64 的消费者有一个净效益，并且平均PBP为2.8年。在东欧及俄罗斯11.5 ，消费者只有43 的人有一个净效益，并且平均PBP为7.1

34、年。图1显示的范围在8000-13,999Btu/h内带天窗的空调器的住宅用户LCC储蓄的能源效率水平。对于每个效率水平，盒子顶部和底部分别表示为75%和25%。在盒子中间的条表示的位数;农户的50体验高于此值的生命周期成本节约。小框显示的平均LCC储蓄。在“晶须”在盒底部和顶部显示的第5和第95百分位。负储蓄意味着LCC增加相对于底座的情况。4. 全国影响分析潜在水平的标准房间空气调节器的国家影响分析（ NIA）的评估产生以下影响：1）国家能源节约（ NES ）归属于每一个可能的标准; 2 ）节约能源消费者房间空气调节器的货币价值; 3 ）可以在折痕因为标准总装机容量的产品成本; 4 ）的净

35、现值（ NPV ），这是节约能源的价值，并增加了总的安装成本之间的差额。我们使用Microsoft Excel，在www.eere.energy.gov /buildings/ appliance-standards访问执行的所有计算中的每个产品类。我们详细分析了四种代表性的产品类别ES房间空气调节器： 25,000Btu/h, 没有逆循环和有百叶窗对于NIA ，我们赋予每一个包括在美国能源部的规则制定的16类产品的六大产品类组，其中每一个的基础上，分析该组中的代表性产品类之一。估计所有在规则制定考虑的产品类标准的国家的影响，我们分配了产品成本和每一代表产品类别的年度能源消耗，该组中的所有产品

36、类别。4.1供货量我们用三个来源，建立房间空调器的出货量历史：1 ）家用电器制造商的结社（ AHAM ）提供的1995-2009年的的数据，2 ）从2000 AHAM概况为1989-1994年的数据，3）电器杂志提供的1972-1988年的数据。出货量模型考虑了特定细分市场估计出货量。市场对房间空气调节器主要包括更换单位已退休的设备。我们还包括由现有住户的房间没有空调，那些用户已经拥有购买新的房间空气调节单元的住户段。我们使用了老式跟踪单位总存量的核算方法测定出货量为替换市场。随着时间的推移，一些单位将退役和拆除的股票，从而引发更换单元的装运。取决于年份，每一种类型的单元的一定比例将失败，并且

37、需要更换。确定当一个单元出现故障时，我们使用了一个生存函数基于产品寿命分布与10.5年的平均数值和最小的分别为3年及20年，最高值。要校准模拟出货量与历史数据，我们估计一个细分市场的房间空气调节器由已经拥有一个房间空调器，以及无机房空调户户新的采购。我们估计，总房间空调器出货量的12进入商用电部门。为了估计对产品的出货量潜在标准水平的影响，我们使用了弹性参数来解释变化的购买价格和每年的经营成本，对消费者购买决策家庭收入的综合影响。对于所有的标准水平，出货量预计将略有下降相比，从增加产品的购买价格基本情况，效果抵消的影响降低运营成本，从而导致出货量的净减少。4.2.预测能源效率预测的能源效率指在

38、预测期间的年出货量加权的能源效率（即从一个修订后的准则假定的生效日期在该日期后30年） 。预测每个产品类的基本情况能源效率，我们作为一个起点， 2014年的船，目加权的能源效率。代表在2014年的产品能效分布，我们用同样的市场份额在基本情况下的LCC分析。根据最近的趋势，我们采用2014年和2044之间的每年0.25的速度增长。预测标准情况下的能源效率，我们采用了“卷起”的情况，建立出货量加权平均能效为当年那个恩能量守恒标准将生效（ 2014年） 。在这种方法中，在基本情况下不符合所考虑的标准级产品的能源效率将推出，以满足新的标准水平。在基本情况下超过了所考虑的标准级产品的能源效率不会受到影响

39、。对于趋势在2014年以后，我们的平均能源效率的出货量加权东欧及俄罗斯适用的年增长速度。我们开发的增长趋势，为维持相同的每单位平均总安装成本的基本情况和各标准的情况下，在整个预测期内之间的差异在2014年每个效率水平。因为总安装成本与每个产品类效率的关系证明的成本上升率更高效的产品，出货量加权效率增长率为每个标准的情况下，比出货量加权效率增长率基本情况低。4.3.国家能源节约我们计算国家年度现场能耗的数目或每个产品类股票乘以（老式）的单位能耗（UEC：同时通过葡萄酒）。在某一年的产品库存是产品从早年在给定的一年中生存的出货数量。该股取决于每年的出货量和产品的生命周期。NIA的模型跟踪每一年出货

40、台数。我们假定，房间空气调节器有退休，因为他们年龄的增长可能性。生存函数表示的生存，因为购买的概率为多年的函数。由于每单位每年的能源消耗是直接依赖于能源效率，我们用的船舶，目加权能量效率的基础和标准的情况下，伴随着每年的能源使用数据，估计出货量加权平均每年每单位下基底和标准例（表9）的能量消耗。由于每单位每年的能源消耗是能源效率的函数，如表9所示刻度值在整个预测期内的平均出货量加权效率。用电量是从现场的能量通过施加随时间变化的转换系数转换为能量来源（四芯） 。为了避免包括储蓄，因为标准由于流离失所的出货量，我们使用了投射标准的情况下出货，反过来，标准情况下的股票，来计算每年的能源消耗的基本情况

41、。当计算能耗房间空气调节每个考虑能效水平，我们考虑到，一些消费者可能会使用更多的高效节能房间空调器更多的时间比他们会用效率较低的单位。根据文献中的有限数据，我们应用了15 13的反弹效应。当注册成立的反弹效应，计算节能量比（在不反弹的效果被认为是低时）。4.4. 净现值净现值计算使用的运营成本节省每年，每年增加的总安装成本和贴现因子。我们通过它的每单位节省运营成本（也由老式）乘以给定的产品类别的数量或股票（由老式）计算的年度总SAV - 英格斯经营成本。我们计算得到了在安装成本（也复古），其每单位增加总额乘以给定的产品类别的数量或股票（由老式）每年增加的总安装成本。由于每单位每年的总安装成本是

42、直接依赖于能源效率，我们采用了底座的出货量加权能源效率和标准的情况下，与装机总成本的组合，来估算出货量加权平均每人每年 - 在基础和标准情况下，单元总安装成本。表10显示了在2014年的费用。我们采用前面所述预测每年在预测期内出售房间空气调节器的价格体验速度。在每一年的价格是累计产量每年预计房间空气调节器的功能。我们采用相同的价值观在每个考虑效率水平来预测价格为每个产品类。估计经历率（DE定义为小数降价从累计产量每增加一倍，预期）房间空气调节器为38.9 。通过2043年预计将达到5.03亿（较2010年2.25亿相比）累计出货量，实际价格预计将下降至0.57倍，2010年的价值。我们在乘以储

43、蓄决定的节省每单位每年的能源成本为每个产品类。我们通过适当的能源价格在每单位每年的能源消耗量乘以储蓄决定的节省每单位每年的能源成本为每一个产品类别。我们估算国家的影响时，同时使用了3 和7的实际折扣率，按照管理与预算办公室（ OMB ）的指导联邦机构在制定监管分析 14 。我们目前年定义为2011 。4.5. 全国影响分析的结果表11显示了在2014至2043年为产品类房间空气调节器组分析的效率水平的累计未列明。表12显示了消费者净现值结果在3 和7的折现率。负净现值表明，一个标准的在给定的效率水平的成本超过储蓄。效级3是有一个良好的消费净现值有3 的折扣率的最高水平，而它有一个轻微的负净现值

44、消费者用7 的折扣率。5.结论 我们的分析表明，对房间空调器的能效水平3，这是17 以上的效率在房间空气调节器的情况下，标准低于6000有百叶窗， 12 以上的高效房间空气调节器在8000Btu/h - 有百叶窗13,999Btu/h之间，将接近能源之一，四节省超过30年，并有一个与消费者净现值 - -1.40亿美元和18.2亿美元。此外，这些标准将减少二氧化碳排放和NOx排放。6.致谢本报告中所描述的工作是由美国能源部能源效率的能源办公室与可再生能源，楼宇科技计划联合国德合同号DE - AC02 - 05CH11231。作者感谢精心编辑玛丽詹姆斯。参考文献：1US Department of

45、 Energy, “Energy Conservation Pro-gram: Energy Conservation Standards for Residential Clothes Dryers and Room Air Conditioners; Final Rule,” April 2011. http:/www1.eere.energy.gov/buildings/appliance_standards/residential/pdfs/aham_2_direct_final_rule.pdf2http:/www1.eere.energy.gov/buildings/applian

46、ce_standards/residential/residential_clothes_dryers_room_ac_direct_final_rule_tsd.html.3US Department of Energy, Energy Information Admini-stration, “Residential Energy Consumption Survey: 2005 Public Use Data Files,” 2005. http:/www.eia.gov/consumption/residential/data/2005/4“Baseline Manufacturer

47、Costs for Room Air Conditioners as Developed by DOE in the Technical Support Document for the Room Air Conditioner Rulemaking.” http:/www1.eere.energy.gov/buildings/appliance_standards/residential/residential_clothes_dryers_room_ac_direct_final_rule_tsd.html5M. Weiss, H. M. Junginger, M. K. Patel and K. Blok, “A Review of Experi