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.
Scenario Toolchain Steps
Next step
Dies ist der erste Schritt der Analyse auf nationaler Ebene.
Um verschiedene repräsentative, typische Fälle für die weitere Analyse der Kosten und Potenziale für Fernwärme in dem Land / der Region von Interesse zu identifizieren, bietet Hotmaps verschiedene Standarddatenschichten in der Hotmaps-Datenbank sowie verschiedene Berechnungsmodule (CMs). Außerdem können eigene Daten hochgeladen und verwendet werden. Dieses Identifikationsverfahren kann aus den folgenden Schritten bestehen:
Die folgende Abbildung zeigt diesen Vorgang grafisch und zeigt die verschiedenen Datenquellen und Berechnungsmodule, die verwendet werden können.
In den folgenden Unterkapiteln werden die verschiedenen Schritte in diesem Verfahren ausführlicher beschrieben.
Der erste Schritt in der Analyse besteht darin, Karten für den zukünftigen Wärmebedarf und die Bruttogrundflächendichte für Ihre Region / Ihr Land zu erstellen. Sie können Daten verwenden, die im Rahmen des Hotmaps-Projekts für alle EU-28-Länder entwickelt wurden (Hotmaps-Standarddaten, verfügbar in der Hotmaps-Datenbank), oder Sie können andere Karten zur Wärmebedarfsdichte für Ihre Region / Ihr Land verwenden.
Die entwickelten Karten für den Wärmebedarf und die Bruttogrundfläche werden in den nachfolgenden Schritten in anderen Berechnungsmodulen (CMs) weiter verwendet.
Nach der Entwicklung möglicher Zukunftsszenarien für den Wärmebedarf und die Bruttogrundflächendichtekarten für die Stadt / das Gebiet von Interesse können potenzielle Fernwärmestädte / -gebiete identifiziert werden. Dies kann mithilfe der CM - Fernwärmepotentialbereiche erfolgen: Benutzerdefinierte Schwellenwerte gemäß den folgenden Schritten:
In diesem Schritt können die Potenziale für überschüssige Wärme und erneuerbare Energien in den Regionen analysiert werden, die als potenziell interessant für Fernwärme identifiziert wurden. Diese Daten können dann zusammen mit den Daten zum Wärmebedarf und zur Wärmebedarfsdichte in den im vorherigen Schritt gesammelten Regionen verwendet werden, um repräsentative Fernwärmebereiche für weitere Analyseschritte zu charakterisieren. Die folgende Liste gibt einen Überblick über die zu berücksichtigenden Wärmequellen und enthält Links zu den Standarddaten für die jeweilige Energiequelle, die in der Hotmaps-Datenbank verfügbar sind:
Die in den beiden vorherigen Schritten gesammelten Daten können verwendet werden, um verschiedene Arten repräsentativer, typischer Fernwärmebereiche (DH) in der Region / dem Land von Interesse zu definieren. Regionen / Städte mit ähnlichen Dimensionen und Kombinationen aus Gesamtwärmebedarf, durchschnittlicher Wärmebedarfsdichte und Potenzialen für erneuerbare Energien und überschüssige Wärme können gruppiert werden.
Mögliche Indikatoren für die Gruppierung typischer Fernwärmebereiche:
Für jede der entwickelten Gruppen typischer DH-Gebiete können dann eine oder mehrere repräsentative Städte / Regionen ausgewählt und weiter analysiert werden. Diese können als repräsentative Fallstudien dienen.
Marcus Hummel, Giulia Conforto, im Hotmaps-Wiki, Richtlinien für die Verwendung der Hotmaps-Toolbox für Analysen auf nationaler Ebene (August 2020)
Diese Seite wurde von Marcus Hummel und Giulia Conforto e-think geschrieben .
☑ Diese Seite wurde von Mostafa Fallahnejad EEG - TU Wien bewertet.
Copyright © 2016-2020: Marcus Hummel, Giulia Conforto
Creative Commons Namensnennung 4.0 Internationale Lizenz
Diese Arbeit unterliegt den Bestimmungen einer Creative Commons CC BY 4.0 International License.
SPDX-Lizenz-ID: CC-BY-4.0
Lizenztext: https://spdx.org/licenses/CC-BY-4.0.html
Wir möchten dem Horizon 2020 Hotmaps-Projekt (Finanzhilfevereinbarung Nr. 723677), das die Mittel für die Durchführung der vorliegenden Untersuchung bereitstellte , unsere tiefste Anerkennung aussprechen .
This page was automatically translated. View in another language:
English (original) Bulgarian* Czech* Danish* 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