Disclaimer: The explanation provided on this website (Hotmaps Wiki) are indicative and for research purposes only. No responsibility is taken for the accuracy of the provided information, explanations and figures or for using them for unintended purposes.
Data privacy: By clicking OK below, you accept that this website may use cookies.
Dette beregningsmodul beregner fjernvarmepotentialet inden for det valgte område ved hjælp af 2 tærskelværdier: 1) Minimumsvarmebehov i hver hektar, 2) Minimumsvarmebehov i et DH-område. Områder inden for den valgte region, der opfylder disse betingelser, returneres som DH-områder. Desuden er varmebehovet i disse regioner afkast i form af indikatorer som DH-potentiale.
Varmebehovet spiller en vigtig rolle i bestemmelsen af potentielle fjernvarmeområder (DH). For eksempel er implementeringen af fjernvarme i områder med lavt varmebehov ikke økonomisk bæredygtig. På den anden side kan det også være unøjagtigt at definere ethvert område med høj tæthed for varmebehov som et potentielt DH-område. En høj tæthed for varmebehov i et område kan skyldes tilstedeværelsen af nogle få forbrugere med et meget stort varmebehov inden for dette område. Tværtimod kan en lav gennemsnitlig varmebehovstæthed være et tegn på zoner med et meget lavt varmebehov inden for det valgte område. Formålet med beregningsmodulet "CM - POTENTIELT OMRÅDE FOR VARMEVARME: BRUGERDEFINERET TÆRKE" er at tilvejebringe en rimelig balance mellem varmebehovstætheden i et område og dets sammensatte zoner.
"CM - DISTRIKT VARMEPOTENTIELT OMRÅDE: BRUGEREDEFINERET TÆRKE" bestemmer DH-områderne og deres tilsvarende DH-potentiale baseret på varmebehovstætheder. Varmebehovstæthederne opnås fra et input GIS-lag. Hotmaps-værktøjskassen og databasen indeholder et standardvarmetæthedskort, der kan bruges i dette beregningsmodul. Hotmaps-kortet for varmetæthed er i rasterformat og har en opløsning på en hektar og Coordinate Reference System (CRS) under " ETRS89 / LAEA Europe - EPSG 3035 ". Cellerne på kortet viser varmetætheden i MWh / ha . Udover dette standardkort kan også kort genereret af brugeren uploades til værktøjskassen og bruges i denne CM.
Som output præsenteres et GIS-lag, tre indikatorer og to diagrammer. Disse output forklares detaljeret i afsnittet Prøvekørsel . Outputlaget viser de potentielle DH-områder. Ved at klikke på hvert område på kortet dukker et vindue op, og DH-potentialet, der svarer til dette område, vises. Inden for INDIKATORER / GRAFIK-vinduerne i sektionen RESULTATER i værktøjskassen illustreres relevante indikatorer og diagrammer vedrørende DH-potentiale inden for den valgte zone og potentialer i underzoner.
Inputparametrene og lagene samt outputlagene og parametrene er som følger.
Inputlag og parametre er:
Outputlag og parametre er:
Potentialet for DH i en bestemt region kan defineres af det samlede varmebehov og dets geografiske fordeling. I Hotmaps-værktøjskassen er varmebehovet repræsenteret i form af et rasterkort. For korrekt at definere potentielle DH-områder skal både varmebehovet i hver celle og også i et område nå et bestemt niveau. Som udgangspunkt foreslår Hotmaps-værktøjskassen standardværdier for disse to parametre. Afhængig af fordelingen af varmebehov og også de lokale forhold kan Hotmaps-brugeren ændre disse værdier.
Bestemmelsen af DH-områder udføres i to trin:
I det første trin filtreres alle celler med varmebehov under inputparameteren "Minimumsvarmebehov i hektar". Ved at fjerne disse celler fra kortet får vi grupper af celler, der er knyttet til hinanden. Hvert sæt af disse vedhæftede celler udgør små zoner, der her kaldes "sammenhængende områder". I det andet trin beregnes det samlede varmebehov i hvert sammenhængende område. Hvis det samlede varmebehov er højere end inputparameteren "Minimum varmebehov i et DH-område", betragtes det som et potentielt DH-område for hvert sammenhængende område.
Endelig beregnes og præsenteres potentialet for DH-områderne i form af et GIS-lag, som kan ses i værktøjskassen.
Her får du banebrydende udvikling for dette beregningsmodul.
Her køres beregningsmodulet til casestudiet af Aalborg i Danmark.
Følg trinene som vist i nedenstående figur:
Nu åbner beregningsmodulet "CM-DISTRICT OPVARMNING POTENTIELLE OMRÅDER: BRUGEREDEFINEREDE TÆRKER" og er klar til at køre.
Standardindgangsværdierne viser de generelle betingelser, hvorunder et område kan betragtes som et potentielt DH-område. Disse værdier skal kun betragtes som udgangspunkt. Du skal muligvis indstille værdier under eller over standardværdierne i værktøjskassen i betragtning af yderligere lokale forhold. Derfor skal brugeren tilpasse disse værdier for at finde den bedste kombination af tærskler til hans eller hendes casestudie.
Følg de næste trin for at køre beregningsmodulet:
Note: If you wish to change your input parameters, you can press "STOP CM", modify your input parameters and re-run the CM
Derudover genereres også to diagrammer. Den første viser DH-potentialet i hvert DH-område. De tilsvarende etiketter kan også findes på kortet. Det andet diagram illustrerer det samlede DH-potentiale sammenlignet med det samlede varmebehov i det valgte område.
Ved at følge disse trin får du et indtryk af inputværdierne og potentielle DH-områder.
Afhængigt af din erfaring og lokal viden kan du øge eller formindske inputværdierne for at opnå bedre resultater. For eksempel i Aalborg ved du måske, at varmebehovet i de ydre byområder er relativt tæt på den centrale del af byen, og DH-systemet er også muligt i disse områder. Derfor kan du beslutte at reducere det minimale varmebehov i celler, der er en del af et DH-område; for at garantere tilstrækkeligt varmebehov kan du dog øge det mindste varmebehov i et DH-område. Her kører du beregningsmodulerne igen med nye inputparametre.
Derudover genereres også to diagrammer. Den første viser DH-potentialet i hvert DH-område. De tilsvarende etiketter kan også findes på kortet. Det andet diagram illustrerer det samlede DH-potentiale sammenlignet med det samlede varmebehov i det valgte område.
Mostafa Fallahnejad, i Hotmaps-Wiki, CM-Fjernvarmepotentiale-områder: brugerdefinerede-tærskler (april 2019)
Denne side blev skrevet af Mostafa Fallahnejad ( EEG - TU Wien ).
☑ Denne side blev gennemgået af Marcul Hummel ( e-think ).
Ophavsret © 2016-2020: Mostafa Fallahnejad
Creative Commons Attribution 4.0 International licens
Dette arbejde er licenseret under en Creative Commons CC BY 4.0 International licens.
SPDX-licensidentifikator: CC-BY-4.0
Licens-tekst: https://spdx.org/licenses/CC-BY-4.0.html
Vi vil gerne formidle vores dybeste påskønnelse til Horizon 2020 Hotmaps-projektet (tilskudsaftale nummer 723677), som gav finansieringen til at gennemføre den nuværende undersøgelse.
This page was automatically translated. View in another language:
English (original) Bulgarian* Czech* German* Greek* Spanish* Estonian* Finnish* French* Irish* Croatian* Hungarian* Italian* Lithuanian* Latvian* Maltese* Dutch* Polish* Portuguese (Portugal, Brazil)* Romanian* Slovak* Slovenian* Swedish*
* machine translated
Last edited by web, 2020-09-30 11:29:36