not logged in | [Login]
Този модул генерира както плътност на потреблението на топлина, така и карта на плътността на брутната подова площ под формата на растерни файлове. Входните данни за модула са различни сценарии за развитие на търсенето на топлина и брутните подови площи на национално ниво и разбити по всеки растерен елемент, както и дефинирани от потребителя параметри, за да опишат относителното отклонение от развитието на сценариите.
За анализа на бъдещите потенциали за доставка на топлина и студ от възобновяеми и излишни източници на топлина е от съществено значение да се вземат предвид потенциалните развития в сградния фонд на анализирания регион. Част от сградите са обновени с цел намаляване на енергийните нужди за отопление на помещенията, част от сградите са разрушени и са построени нови сгради. Това води до промени в търсенето на топлина в сградите в даден регион. Освен това, развитието на населението и брутния вътрешен продукт (БВП) в даден регион влияе върху развитието на търсенето за изграждане на брутна площ и по този начин на търсенето на отопление на помещенията и генериране на топла вода. Целта на модула за изчисляване (CM) - Проекция на търсенето е да предостави сценарии за бъдещото развитие на брутните подови площи и търсенето на топлина в сградите за избрана зона въз основа на изчисления за ЕС-28 на национално ниво. Различните сценарии, които се изчисляват с помощта на модула Invert / EE-Lab, са разбити на нивото на хектарите. Те се различават по степента на термично обновяване, с други думи каква част от брутната подова площ се обновява пропорционално. CM също така предоставя възможност за промяна на три основни драйвера в сценариите и генериране на адаптирани резултати. Тези три основни движещи сили са а) намаляване на брутната площ на съществуващите сгради, б) намаляване на специфичните енергийни нужди в сградите и в) годишният прираст на населението в допълнение към растежа по подразбиране
Изберете сценарий:
Изберете целевата година:
Увеличете или намалете намалението на брутната подова площ в сравнение с референтния сценарий:
Увеличете или намалете намаляването на специфичните енергийни нужди в сравнение с референтния сценарий:
Годишен прираст на населението в допълнение към ръста по подразбиране:
Основният сценарий предоставя оценки на растежа на населението на ниво NUTS3. Чрез сравняване на нарастването на населението на ниво NUTS0 и NUTS3, използвайки исторически данни, може да се изчисли пропорционален прираст на населението. Параметърът "Годишен прираст на населението в допълнение към растежа по подразбиране" може да се използва, за да повлияе на тези темпове на растеж. В нашия модел нарастването на населението е право пропорционално на растежа на площта, което от своя страна води до директно увеличение на отопляемата площ.
Метод за добавяне на новопостроени сгради към картата:
Показатели:
Графика:
Слоеве:
Както е написано преди, този модул се основава на изчисления, извършени с модула Invert / EE-Lab за всички страни от ЕС 28 (вижте www.invert.at за описание на метода на модула Invert / EE-Lab). Анализират се изчислените сценарии по отношение на развитието на следните видове сгради: жилищни и нежилищни сгради, 3 строителни периода и новопостроени сгради. След това се оценява прирастът на населението по регион NUTS3 и първоначалният сграден фонд (по отношение на отопляемата брутна площ и енергийните нужди за период на строителство и тип сграда) за NUTS 3 регион. Въз основа на тази оценка резултатите от изчислените сценарии се прехвърлят в съответния регион NUTS3. След това резултатите от NUTS3 се разпределят между различните хектарни елементи съгласно метода, разработен в Müller et al 2019 ( REFERENCE ).
Модулът предоставя 4 различни сценария, които варират в степента на обновяване. Чрез подбор годишно се обновява или 0,5%, 1%, 2% или 3% от общата брутна площ. Трябва да се отбележи, че спестените изисквания за отопление не са пряко пропорционални на увеличаване на скоростта на обновяване, тъй като са разрешени различни ефективни ремонти. С малък процент на обновяване се обновяват главно сгради, където благоприятните мерки могат да постигнат големи икономии. С висок процент на обновяване, сградите с по-високо топлинно качество също се обновяват все повече и тяхната спестена отоплителна енергия е по-ниска в сравнение. Основният сценарий зад различните сценарии е референтният сценарий, който е описан в следващата част.
„справка“: Текущите политики за ефективност остават в сила и се прилагат ефективно. Предполагаме, че като цяло собствениците на сгради и професионалистите спазват регулаторни инструменти като строителни норми. Националните различия в интензивността на политиката продължават да съществуват. Следователно интензивността на политиката показва качествено обхвата на политическите амбиции в различните страни. Миксът от политики за енергийна ефективност съответства на съществуващите пакети, които в повечето страни са комбинация от регулаторни подходи (строителни норми, дефиниции на почти нулеви енергийни сгради (nZEB), задължение за RES-H), икономическа подкрепа (субсидии за обновяване на сгради) и данъчно облагане. Основни източници за прилаганите политики са базата данни Mure (www.measures-odyssee-mure.eu/) и проектите ENTRANZE (www.entranze.eu/) и Zebra2020 (www.zebra2020.eu/). Въпреки че сценарият не разглежда нито значително подобряване на технологиите, нито обвързващи задължения за енергийна ефективност, съществуват амбициозни политики за насърчаване на възобновяемата енергия. Това е приложено въз основа на задължителни квоти за възобновяема енергия на ниво отделни сгради.
Цени на енергията: Цените на енергията се увеличават умерено според Референтния сценарий на ЕС за 2016 г. (https://ec.europa.eu/energy/en/data-analysis/energy-modelling).
Развитие на технологиите: Предполагаемото технологично обучение е много ниско и разходите за ефективни и възобновяеми технологии за отопление / охлаждане намаляват само леко.
Качествен преглед на политическите предположения:
Резултати: Общото крайно потребление на енергия за отопление на помещения, топла вода, охлаждане и спомагателно потребление на енергия в ЕС-28 възлиза на приблизително 3850 TWh за всички темпове на обновяване през 2015 г. и намалява до 2800TWh до 2250 TWh през 2050 г. в зависимост от степента на обновяване.
ЕС-28:
Фигура: Крайно потребление на енергия в ЕС-28 от 2015 до 2050 г. за различни темпове на обновяване
Следващите шест графики изобразяват развитието на крайното потребление на енергия за отопление, охлаждане и подготовка на битова гореща вода за отделните държави-членки на ЕС.
DE, FR, GB, IT и PL:
Фигура: Крайно потребление на енергия в DE, FR, GB, IT и PL за 2015 и 2050 г. с различни темпове на обновяване
Фигура: Част от крайното търсене на енергия през 2050 г. за DE, FR, GB, IT и PL спрямо 2015 г.
NL, ES, BE, SE, CZ, HU, AT, RO, FI, DK и GK:
Фигура: Крайно потребление на енергия в NL, ES, BE, SE, CZ, HU, AT, RO, FI, DK и GK за 2015 и 2050 г. с различни темпове на обновяване
Фигура: Част от крайното търсене на енергия през 2050 г. за NL, ES, BE, SE, CZ, HU, AT, RO, FI, DK и GK спрямо 2015 г.
SK, IE, PT, HR, BG, LT, LV, SI, EE, LU, CY и MT:
Фигура: Крайно потребление на енергия в SK, IE, PT, HR, BG, LT, LV, SI, EE, LU, CY и MT за 2015 и 2050 г. с различни темпове на обновяване
Фигура: Част от крайното потребление на енергия през 2050 г. за SK, IE, PT, HR, BG, LT, LV, SI, EE, LU, CY и MT спрямо 2015 г.
Тук ще получите най-новата разработка за този модул за изчисление.
Тук се използва модулът за изчисление за казуса от Виена, Австрия. Първо използвайте лентата "Go To Place", за да отидете до Виена и да изберете града. Щракнете върху бутона "Слоеве", за да отворите прозореца "Слоеве" и след това щракнете върху раздела "МОДУЛ ЗА ИЗЧИСЛЯВАНЕ". В списъка с модули за изчисление изберете "CM - Проекция на търсенето".
Входящите стойности по подразбиране генерират карта на плътността на топлинното потребление за 2017 г. Тези стойности трябва да се разглеждат само като начална точка. Може да се наложи да зададете стойности под или над стойностите по подразбиране, като се вземат предвид допълнителни локални съображения. Използваният сценарий също има силен ефект върху резултата. Поради това потребителят трябва да адаптира тези стойности, за да намери най-добрата комбинация от входни данни за нейното или неговото казусиране.
За да стартирате модула за изчисление, следвайте следните стъпки:
Фигура: Проекция на търсене след стартиране с параметър по подразбиране
Фигура: Проектиране на търсене след стартиране с параметър по подразбиране, преминаване към графика
Фигура: Проекция на търсене след стартиране с параметър по подразбиране, превключване към слоеве с резултати
Както бе споменато по-горе, може да се наложи да коригирате входните параметри към ситуацията на собствените данни или да проверите чувствителността.
Андреас Мюлер и Маркус Хюмел, в Hotmaps-Wiki, CM-Demand-projection (октомври 2019 г.)
Тази страница е написана от Andreas Müller, Marcus Hummel, Giulia Conforto и David Schmidinger ( e-think ).
☑ Тази страница е прегледана от Мостафа Фалахнежад ( ЕЕГ - TU Wien ).
Copyright © 2016-2020: Andreas Müller и Marcus Hummel
Creative Commons Attribution 4.0 International License
Това произведение е лицензирано под Creative Commons CC BY 4.0 International License.
Идентификатор на SPDX-лиценз: CC-BY-4.0
Лиценз-текст: https://spdx.org/licenses/CC-BY-4.0.html
Бихме искали да изразим най-дълбоката си благодарност към проекта „Хоризонти 2020 “ („Договор за безвъзмездна помощ“ номер 723677), който осигури финансирането за извършване на настоящото разследване.
This page was automatically translated. View in another language:
English (original) Czech* Danish* German* Greek* Spanish* Estonian* Finnish* French* Irish* Croatian* Hungarian* Italian* Lithuanian* Latvian* Maltese* Dutch* Polish* Portuguese (Portugal, Brazil)* Romanian* Slovak* Slovenian* Swedish*
* machine translated