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Dentro del alcance del proyecto Hotmaps, se han recopilado datos a varios niveles (nacional, regional y local). Estos datos se han generado para cuatro sectores diferentes: residencial (viviendas unifamiliares, viviendas multifamiliares y bloques de apartamentos), servicios (oficinas, comercio, educación, salud, hoteles y restaurantes, y otros edificios no residenciales), industria (hierro y acero, metales no ferrosos, papel e imprenta, minerales no metálicos, industria química, alimentación, bebidas y tabaco, ingeniería y otros no clasificados), y transporte (transporte de pasajeros -público, privado, ferroviario y de mercancías-mercancías pesadas y vehículos comerciales ligeros).
Todos los conjuntos de datos mencionados anteriormente se almacenan en repositorios de datos Hotmaps en GitLab y se puede acceder y descargar desde allí. Los repositorios de datos de Hotmaps son extensos y están compuestos por más de 70 repositorios. Para proporcionar una mejor descripción general de todos los repositorios de Hotmaps, aquí los agrupamos en diferentes clases y proporcionamos el enlace directo a ellos. Para obtener explicaciones detalladas sobre la recopilación de datos, metodologías, referencias, suposiciones y limitaciones de los conjuntos de datos de Hotmaps, consulte este informe [1].
Proporción de superficie bruta de suelo en períodos de construcción:
Crea tu propio perfil:
Se supone que los archivos genéricos permiten al usuario producir sus propios perfiles de carga utilizando sus propios datos y un año de estructura de su elección. Para los perfiles de carga industrial, proporcionamos un perfil anual para el año 2018 (en el que los días tipo se establecen en el orden de este año). Para los perfiles de carga terciaria y residencial, proporcionamos un perfil de un año para el año 2010. Sin embargo, queremos darle al usuario la oportunidad de usar un año de estructura de su elección (año de estructura en este contexto significa el orden de días en el curso del año).
Los perfiles proporcionados aquí no tienen unidades, ya que deben escalarse durante la generación de perfiles de un año.
Consulte los perfiles individuales en este wiki o los respectivos repositorios de conjuntos de datos para obtener más información sobre la generación de perfiles a partir de los perfiles genéricos.
Para calefacción, refrigeración y agua caliente, proporcionamos un perfil de un año para el año 2010. Sin embargo, si los usuarios tienen acceso a perfiles de temperatura por hora específicos de la ubicación oa perfiles de temperatura para años distintos a 2010, queremos darle al usuario la oportunidad de utilice estos datos para generar perfiles de carga con un año de estructura diferente o mayor precisión. Por lo tanto, se supone que los perfiles genéricos permiten al usuario producir perfiles de carga propios utilizando sus propios datos y un año de estructura de su elección.
Para el suministro de agua caliente , asumimos que la demanda y, por lo tanto, el perfil de carga correspondiente depende de las influencias estacionales, semanales y diarias.
Las columnas "tipo de día" se refieren al tipo de día de la semana:
Para integrar una influencia estacional en el perfil de demanda, se utiliza la columna "temporada".
Se pueden generar perfiles anuales para agua caliente a partir de los perfiles genéricos proporcionados aquí siguiendo los siguientes pasos:
Para calefacción y refrigeración , asumimos que la demanda no depende del tipo de día sino solo de la hora del día en sí y de la temperatura exterior en la hora respectiva (por esta razón, las columnas "tipo día" y "estación" son no relevante para perfiles de calefacción y refrigeración).
Se pueden generar perfiles de un año a partir de los perfiles genéricos proporcionados en este repositorio siguiendo los siguientes pasos:
El perfil del sector terciario consiste en la demanda de múltiples subsectores. La configuración es diferente para cada país. Para las respectivas cuotas subsectoriales por país, nos referimos al informe hotmaps WP2, sección 2.7.3 (https://www.hotmaps-project.eu/wp-content/uploads/2018/03/D2.3-Hotmaps_for-upload_revised -final_.pdf).
Para la demanda de agua caliente asumimos que la demanda es independiente de la temperatura exterior, pero depende del tipo de día en una semana y la hora del día. La columna "tipo de día" se refiere al tipo de día de la semana:
Se pueden generar perfiles para todo el año a partir de los perfiles genéricos proporcionados aquí siguiendo los siguientes pasos:
Para calefacción y refrigeración en el sector terciario , proporcionamos un perfil de un año para el año 2010. Sin embargo, queremos darle al usuario la oportunidad de utilizar un año de su elección. Además, si los usuarios tienen acceso a perfiles de temperatura por hora específicos de la ubicación, queremos darle al usuario la oportunidad de utilizar estos datos para generar perfiles de carga con mayor precisión. Por lo tanto, se supone que los perfiles genéricos permiten al usuario producir perfiles de carga propios utilizando sus propios datos y un año de estructura de su elección.
Suponemos que la demanda de calefacción y refrigeración en el sector terciario depende del tipo de día, la hora del día en sí y la temperatura exterior en la hora respectiva.
Los perfiles proporcionados aquí no tienen unidades, ya que deben escalarse durante la generación de perfiles de un año. Para los perfiles genéricos de calefacción y refrigeración, están impulsados por las diferencias entre horas y niveles de temperatura. Además, dado que el sector terciario está impulsado por un ritmo semanal, los perfiles de calefacción y refrigeración en el sector terciario dependen también del tipo de día. La columna "tipo de día" se refiere al tipo de día de la semana:
Se pueden generar perfiles para todo el año a partir de los perfiles genéricos para calefacción y refrigeración terciaria proporcionados en este repositorio siguiendo los siguientes pasos:
Para los perfiles de carga industrial , proporcionamos un perfil anual para el año 2018 (en el que el tipo de días se establece en el orden de este año). Sin embargo, queremos darle al usuario la oportunidad de utilizar un año de estructura de su elección. Año de estructura en este contexto significa el orden de los días en el transcurso del año. Las columnas "tipo de día" se refieren al tipo de día de la semana:
La columna "mes" se refiere al mes del año. 1 = enero, 2 = febrero, etc. Se pueden generar perfiles de todo el año a partir de los perfiles genéricos proporcionados aquí siguiendo los siguientes pasos:
Los perfiles específicos del año (todo el año) proporcionados aquí se generan sobre la base de perfiles horarios sintéticos para días típicos. En este contexto destacamos que los perfiles no se miden sino que se modelan teniendo en cuenta diferentes factores según el tipo de perfil:
Usando la estructura de los días en un año, los perfiles se ensamblan en un perfil de demanda de un año.
Todos los perfiles proporcionados aquí no tienen unidades y están normalizados a 1 000 000. Para un perfil, se debe escalar de acuerdo con la demanda anual de la región respectiva (es decir, para que la integral de los perfiles sea igual a la demanda anual por región).
Para obtener explicaciones detalladas y una ilustración gráfica del conjunto de datos, consulte el informe Hotmaps WP2 (sección 2.7).
[1] Simon Pezzutto, Stefano Zambotti, Silvia Croce, Pietro Zambelli, Giulia Garegnani, Chiara Scaramuzzino, Ramón Pascual Pascuas, Alyona Zubaryeva, Franziska Haas, Dagmar Exner (EURAC), Andreas Müller (e-think), Michael Hartner (TUW) , Tobias Fleiter, Anna ‐ Lena Klingler, Matthias Kühnbach, Pia Manz, Simon Marwitz, Matthias Rehfeldt, Jan Steinbach, Eftim Popovski (Fraunhofer ISI) Revisado por Lukas Kranzl, Sara Fritz (TUW); Acceso en linea
Mostafa Fallahnejad, en Hotmaps-Wiki, Hotmaps-data-repository-structure (mayo de 2019)
Esta página fue escrita por Mostafa Fallahnejad ( EEG - TU Wien ).
☑ Esta página fue revisada por Marcus Hummel ( e-think )
Copyright © 2016-2019: Mostafa Fallahnejad
Licencia internacional Creative Commons Attribution 4.0
Esta obra está autorizada 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
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.
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