Scenario Toolchain Steps Previous step Next step

Indholdsfortegnelse

Introduktion

Dette er det andet trin i analysen på nationalt plan.

To Top

Omkostninger og potentialer til fjernvarme i repræsentative regioner eller byer

For de identificerede repræsentative byer / områder kan der foretages analyser af omkostningerne og potentialerne for varmeforsyning med fjernvarme. Til disse analyser indeholder Hotmaps forskellige standarddatalag i Hotmaps-databasen samt forskellige beregningsmoduler (CM'er). Også egne data kan uploades og bruges. Disse analyser kan bestå af følgende trin:

  • Vurdere det økonomiske potentiale for fjernvarmenet
  • Anslå omkostningerne til transport af overskydende varme til fjernvarmeområder
  • Udvikle fremtidige varmebelastningsprofiler
  • Beregn omkostninger og emissioner af varmeforsyning i fjernvarme

Følgende figur viser denne procedure grafisk og viser de forskellige datakilder og beregningsmoduler, der kan bruges.

* Figur: Analyse af omkostninger og potentialer til fjernvarme i repræsentative byer / regioner (trin 2) *

I de følgende underkapitler er de forskellige trin i denne procedure beskrevet mere detaljeret.

To Top

Økonomisk vurdering af potentialet for fjernvarme

For de repræsentative byer / områder kan der foretages en økonomisk vurdering af fjernvarme for at få mere detaljeret indsigt i omkostningerne og den økonomiske gennemførlighed af fjernvarme og den mængde varme, der potentielt leveres af fjernvarme i områderne. Til dette formål kan CM - fjernvarmepotentiale: økonomisk vurdering anvendes. Dette modul genererer et kort over potentielle fjernvarmearealer baseret på en vurdering af varmefordelingsomkostningerne. En analyse af muligheden for fjernvarme i de analyserede områder kan vurderes på følgende måde:

  • Tilpas netværkskonstruktionsomkostninger i henhold til oplevelser i din region / dit interesserede land
  • Beregn de gennemsnitlige varmefordelingsomkostninger og fjernvarmebehov for forskellige inputparametre
  • Varier f.eks. Følgende vigtige påvirkningsfaktorer:
    • Varmebesparelser i løbet af analyseperioden
    • Markedsandele af fjernvarme
    • Tærsklen for acceptable varmefordelingsomkostninger
    • Netværkskonstruktionsomkostninger
    • Afskrivningstid og rentesats

Scenarierne kan bruges til at analysere indflydelsen af de forskellige faktorer på varmefordelingsomkostningerne i fjernvarmesystemer i de forskellige repræsentative byer / områder. For forskellige indstillinger for afskrivningstid og rentesats, skal der vælges et scenario med fjernvarmeudvidelse pr. Repræsentativ by / område til yderligere analyse.

Resultaterne af dette trin er varmebehovet for fjernvarme [GWh / år] og varmefordelingsomkostningerne [EUR / MWh] i hver af de repræsentative byer / områder. Disse resultater vil derefter blive brugt i den samlede sammenligning af scenarier i trin 4.

To Top

Skøn over omkostninger til transport af overskydende varme til fjernvarmeområder

For at estimere omkostningerne ved transport af overskydende varme fra potentielle kilder uden for fjernvarmeområder til potentielle fjernvarmeområder kan CM - Overskydende varmetransportpotentiale bruges. Modulet giver niveauiserede omkostninger til overskudsvarme transporteret til fjernvarmenettet [EUR / MWh]. Dette kan yderligere bruges i det næste trin til beregning af varmeforsyningsomkostninger i fjernvarme.

To Top

Udvikling af fremtidige varmebelastningsprofiler

Renovering af bygninger fører til reduktion af energibehovet til rumopvarmning. Dette påvirker også belastningsprofilerne for varmebehov i fjernvarmesystemerne: peak-kravene om vinteren falder, og de fulde belastningstimer stiger på grund af højere andele af varmtvandsproduktion af det samlede varmebehov. Med CM - Varmebelastningsprofiler kan fremtidige varmebelastningsprofiler udvikles i henhold til forskellige varmebesparende niveauer. Dette kan gøres baseret på belastningsprofiler leveret i Hotmaps-databasen (standardprofiler for alle NUTS2-regioner i Europa) eller baseret på dine egne profiler uploadet til værktøjskassen. De resulterende belastningsprofiler bruges derefter i det næste trin, beregning af omkostninger og emission af varmeforsyning i fjernvarme med forsendelsesmodulet.

To Top

Beregning af omkostninger og emissioner af varmeforsyning i fjernvarme

Omkostningerne og emissionerne af varmeforsyningen i fjernvarmesystemet afhænger af interaktionen mellem de forskellige installerede forsyningskapaciteter. Herved er den billigste kombination af kapaciteter og deres drift over tid af interesse. For at analysere den såkaldte timeforsendelse af forskellige forsyningsteknologikombinationer og effekten på de samlede omkostninger og emissioner af varmeforsyning i fjernvarme, kan CM - fjernvarmeforsyningsforsendelsen bruges. Med modulet kan flere scenarier med følgende inputdatakombinationer beregnes for at få omkostninger og fordele:

  • Kombinationer af forskellige teknologier i forsyningsporteføljer:
    • Overskydende varme fra industrien (med eller uden varmepumpe)
    • Affaldsforbrænding
    • Højeffektiv co-generation
    • Solvarme
    • Geotermisk
    • Biomasse
    • Varmepumper med forskellige varmekilder som f.eks
      • rensningsanlæg
      • flodvand
      • overskydende varme fra datacentre
  • Priser scenarier:
    • for priser på forskellige energibærere
    • for priser CO2-emissioner

Beregningerne kan bruges til at identificere gavnlige forsyningsporteføljer i de forskellige repræsentative byer / områder og deres følsomhed over for vigtige påvirkende parametre som energibærer og CO2-priser eller rente- og afskrivningstid.

Resultaterne af dette trin er varmeforsyningsomkostningerne til fjernvarmesystemet [EUR / MWh] i hver af de repræsentative byer / områder og de relaterede CO2-emissioner [kt / år]. Disse resultater vil derefter blive brugt i den samlede sammenligning af scenarier i trin 4.

To Top

Hvordan man citerer

Marcus Hummel, Giulia Conforto, i Hotmaps-Wiki, Retningslinjer for brug af Hotmaps-værktøjskassen til analyser på nationalt niveau (August 2020)

To Top

Forfattere og korrekturlæsere

Denne side er skrevet af Marcus Hummel og Giulia Conforto ( e-think ).

☑ Denne side blev gennemgået af Mostafa Fallahnejad ( EEG - TU Wien ).

To Top

Licens

Ophavsret © 2016-2020: Marcus Hummel, Giulia Conforto

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

To Top

Anerkendelse

Vi vil gerne formidle vores dybeste påskønnelse til Horizon 2020 Hotmaps-projektet (tilskudsaftale nummer 723677), som gav finansieringen til at gennemføre den nuværende undersøgelse.

To Top

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