Tabla de contenido

De un vistazo

Este módulo calcula los costos de suministro de calor en edificios a través de tecnologías de suministro de calor descentralizadas. Las entradas al módulo son los costos de inversión, los costos de operación y mantenimiento, los precios de la energía, el perfil de carga horaria de la demanda de calor, así como el tiempo de depreciación y la tasa de interés. Además, se requiere la composición de los edificios y los estados de renovación de los edificios en el área analizada. Los resultados son los costos de suministro de calor de varias tecnologías de suministro de calor descentralizado para los edificios definidos y los supuestos de precios, así como los costos de suministro descentralizados de referencia para el área analizada y las emisiones de CO2 relacionadas.

To Top

Introducción

Este módulo de cálculo calcula el costo nivelado del calor (LCOH) para varias tecnologías de suministro de calor descentralizado para suministrar calor a un edificio definido por el usuario.

Las tecnologías son, por ejemplo, las siguientes:

  • Bomba de calor aire-aire, aire-agua y salmuera-agua,
  • Calentador eléctrico,
  • Caldera de bioaceite,
  • Caldera de aceite,
  • Biomasa automática y manual,
  • Estufa de leña,
  • Gas natural,
  • Solar térmica

To Top

Entradas y salidas:

Entradas

Datos de entrada predeterminados

Parte de los datos de entrada provienen de los conjuntos de datos predeterminados de Hotmaps. Éstos incluyen:

  • Ráster NUTS
  • Material de construcción (nivel NUTS0): demanda de energía útil por clase de edificio y período de construcción
  • Perfiles de carga (nivel NUTS2)
  • Datos financieros: sistemas de calefacción (nivel NUTS0)
  • Datos financieros: precios de las empresas de transporte de energía (nivel NUTS0)

To Top

Datos de entrada manual

Los siguientes datos de entrada deben ingresarse manualmente después de la selección de un área:

  • Edad de construcción,
  • Tasa de interés,
  • Superficie de suelo,
  • Tipo de construcción,
  • Año (para datos financieros),
  • Ahorro en calefacción de espacios,
  • Factores de emisión por portador de energía.

NOTA IMPORTANTE En Hotmaps las emisiones de biomasa no se asumen cero porque Hotmaps es una herramienta destinada a apoyar la transición energética en curso. Considerar la biomasa como una fuente de energía neutra en carbono implica que la quema de biomasa reduce las emisiones totales actuales en comparación con la quema de combustibles fósiles, lo cual no es cierto. El almacenamiento de dióxido de carbono en los árboles ocurre durante décadas, mientras que su liberación a la atmósfera se produce de una vez. Por lo tanto, se puede concluir que el balance neto de carbono de la biomasa es cero a largo plazo, pero no a corto plazo y las medidas de mitigación del cambio climático deben generar resultados en la reducción de emisiones de carbono a corto plazo.

To Top

Salidas:

Indicadores:

Los indicadores se componen de un resumen de los parámetros de entrada y los valores calculados:

  • Código NUTS correspondiente: Código NUTS3 de la región seleccionada (cuando se utiliza nivel de hectárea o nivel LAU),
  • ahorros ingresados en calefacción de espacios,
  • ingresó al área bruta del piso,
  • año entrado,
  • ingresó la tasa de interés,
  • entró en edad de construcción,
  • ingresó el tipo de edificio,
  • demanda anual de energía útil del edificio,
  • Carga de calor,
  • Sector,
  • Tipo de edificio utilizado para cada uno de los datos financieros.

To Top

Gráficos:

  • LCOH
  • OPEX
  • CAPEX
  • Los costos de energía
  • Emisiones de CO2
  • Eficiencia térmica
  • Demanda de energía final
  • Costos totales
  • Factor de anualidad
  • Carga de calor

To Top

Metodología:

En función de la región seleccionada, se determinan las regiones NUTS0 y NUTS2 correspondientes.

Luego, para el tipo de edificio seleccionado y la antigüedad del edificio y la región NUTS0, se selecciona la demanda de energía útil específica y se calcula la demanda de calor anual multiplicándola por la superficie bruta del suelo.

Con base en la demanda anual de calor del edificio y los ahorros ingresados en calefacción de espacios, la carga de calor se calcula con el uso de los perfiles de carga de calor.

Con la carga de calor, la demanda anual de calor y el año seleccionado se determinan los costos de inversión y los costos operativos y los costos de combustible para cada tecnología de calefacción .

Se supone que los costes operativos y de inversión específicos tienen un comportamiento exponencial:

Según el país, año y tipo de edificio de los insumos ingresados, se calculan los factores para cada tecnología:

Con los factores determinados, los costos absolutos se pueden calcular de la siguiente manera:

Para los costos del combustible, se necesitan los datos de precios de los portadores de energía.

Ahora tenemos todos los datos necesarios y podemos calcular el costo nivelado del calor.

El costo nivelado del calor para cada sistema de calefacción se calcula como el valor actual neto del flujo de efectivo y la generación de calor durante la vida útil.

El costo nivelado del calor viene dado por:

En este cálculo, se supone que los costos anuales y la producción anual de calor (demanda de energía útil) son constantes durante la vida útil y, por lo tanto, las sumas se transforman en una serie geométrica y el factor de transformación se denomina factor de anualidad α. En las figuras siguientes se muestra una representación gráfica de este proceso de transformación.

Esta suposición simplifica el cálculo y el LCOH viene dado por la siguiente fórmula:

To Top

Repositorio de GitHub de este módulo de cálculo

Aquí obtiene el desarrollo de vanguardia para este módulo de cálculo.

To Top

Ejecución de muestra

Prueba de funcionamiento

Parámetros de entrada predeterminados

Indicadores de salida con parámetros de entrada predeterminados

Gráficos de salida con parámetros de entrada predeterminados

To Top

Cómo citar

Jeton Hasani en Hotmaps-Wiki, CM Suministro de calefacción descentralizada (noviembre de 2019)

To Top

Autores y revisores

Esta página fue escrita por Jeton Hasani EEG - TU Wien .

☑ Esta página fue revisada por Mostafa Fallahnejad ( EEG - TU Wien ).

To Top

Licencia

Copyright © 2016-2020: Jeton Hasani

Licencia internacional Creative Commons Attribution 4.0

Este trabajo está autorizado bajo una licencia internacional Creative Commons CC BY 4.0.

Identificador de licencia SPDX: CC-BY-4.0

Texto de licencia: https://spdx.org/licenses/CC-BY-4.0.html

To Top

Reconocimiento

Nos gustaría transmitir nuestro más profundo agradecimiento al Proyecto Hotmaps Horizon 2020 (Acuerdo de subvención número 723677), que proporcionó los fondos para llevar a cabo la presente investigación.

To Top

This page was automatically translated. View in another language:

English (original) Bulgarian* Czech* Danish* German* Greek* Estonian* Finnish* French* Irish* Croatian* Hungarian* Italian* Lithuanian* Latvian* Maltese* Dutch* Polish* Portuguese (Portugal, Brazil)* Romanian* Slovak* Slovenian* Swedish*

* machine translated