Scenario Toolchain Steps Next step

Kazalo

Uvod

To je prvi korak analize na nacionalni ravni.

To Top

Opredelitev različnih reprezentativnih primerov za daljinsko ogrevanje

Za prepoznavanje različnih, reprezentativnih, tipičnih primerov za nadaljnjo analizo stroškov in potencialov za daljinsko ogrevanje v državi / regiji, ki nas zanima, Hotmaps ponuja različne privzete podatkovne sloje v bazi Hotmaps in različne računske module (CM). Prav tako je mogoče naložiti in uporabiti lastne podatke. Ta postopek identifikacije je lahko sestavljen iz naslednjih korakov:

  • Izračunajte scenarije prihodnjih potreb po toploti in zemljevidih bruto tal tal za celotno državo / regijo, ki vas zanima
  • Na podlagi uporabniško določenih mejnih vrednosti določite območja, ki bi lahko bila zanimiva za daljinsko ogrevanje
  • Analizirajte / zberite potenciale za presežek toplote in obnovljive energije v opredeljeni državi / regiji, ki bi lahko bila zanimiva za daljinsko ogrevanje
  • Grupirajte / združite podobne regije in izberite reprezentativna mesta / območja za nadaljnjo analizo

Naslednja slika prikazuje ta postopek grafično in prikazuje različne vire podatkov in računske module, ki jih je mogoče uporabiti.

* Slika: Identifikacija različnih reprezentativnih, tipičnih primerov daljinskega ogrevanja (1. korak) *

V naslednjih podpoglavjih so podrobneje opisani različni koraki v tem postopku.

To Top

Izračun prihodnjih potreb po toploti in zemljevidi bruto talne površine stavbe

Prvi korak v analizi je ustvariti prihodnje karte povpraševanja po toploti in bruto gostote talne površine za vašo regijo / državo, ki vas zanima. Uporabite lahko podatke, razvite med projektom Hotmaps za vse države EU-28 (privzeti podatki Hotmaps, na voljo v bazi Hotmaps), ali pa uporabite druge zemljevide gostote potrebe po toploti za svojo regijo / državo, ki vas zanima.

  • Uporabite zemljevide povpraševanja po toploti in bruto gostote tal, razvite med projektom Hotmaps - privzeti podatki o gostoti potrebe po toploti iz baze podatkov Hotmaps:
    • Za vse države članice EU-28 so bile razvite karte gostote povpraševanja po toploti, ki odražajo potrebe po toploti zaradi ogrevanja prostorov in proizvodnje tople vode v stavbah. Na voljo so kot skupno povpraševanje v stanovanjskih in nestanovanjskih stavbah, lahko pa se delijo med stanovanjske in nestanovanjske stavbe. Vsi zemljevidi so na voljo na ravni hektarjev, to je z ločljivostjo 100x100m. Do zemljevidov gostote potrebe po toploti lahko dostopate v razdelku o plasteh baze podatkov Hotmaps, več informacij o tem, kako izbrati državo / regijo, ki vas zanima, pa najdete tukaj.
    • Zemljevide gostote potrebe po toploti je mogoče prilagoditi predpostavkam glede prihodnjega razvoja potrebe po toploti v stavbah. Uporabljata se lahko dva različna računska modula (CM):
      • Zemljevidi toplote in gostote mraza CM - Scale se lahko uporabijo za preračun potrebe po toploti na vsakem hektarju z uporabo enakega faktorja za vse hektarske elemente.
      • Projekcijo CM - Demand lahko uporabimo za ustvarjanje prihodnjih potreb po toploti in zemljevidov bruto gostote tal na podlagi privzetih razvojnih scenarijev stavbnega fonda v EU (povezava do dodatnih informacij o privzetih scenarijih. Prav tako je mogoče prilagoditi več parametrov v primerjavi na privzete izračune, kot je zmanjšanje povpraševanja po energiji ali zmanjšanje bruto talne površine.
  • Uporabite lastne podatke o gostoti potrebe po toploti v vaši državi / regiji analize :
    • Zemljevide gostote toplote v obliki rastrske datoteke (.tif) lahko naložite v orodjarno Hotmaps pri ustvarjanju uporabniškega računa in prijavi v zasebni odsek. Naložene plasti gostote povpraševanja po toploti lahko odražajo trenutne razmere gostote potrebe po toploti v državi / regiji, ki nas zanima, ali pa tudi možen prihodnji scenarij gostote potrebe po toploti, odvisno od vhodnih podatkov, uporabljenih za generiranje posameznih slojev. Več informacij o tem, kako ustvariti uporabniški račun in kako naložiti svoje podatke, najdete tukaj.
    • Lastne karte gostote toplote je mogoče dodatno prilagoditi z zemljevidi CM - Scale heat and cold gostote ali s pomočjo projekcije CM - Demand, kot za privzeti sloj.

Razvite karte povpraševanja po toploti in bruto gostote tal se v nadaljnjih korakih uporabljajo v drugih računskih modulih (CM).

To Top

Opredelitev regij, ki bi lahko bile zanimive za daljinsko ogrevanje

Po razvoju morebitnih prihodnjih scenarijev potreb po toploti in zemljevidov bruto gostote tal za mesto / območje, ki ga zanima, je mogoče identificirati potencialna mesta / območja daljinskega ogrevanja. To lahko storite z uporabo CM - območja potencialnega daljinskega ogrevanja: uporabniško določeni pragovi v skladu z naslednjimi koraki:

  • CM je mogoče uporabljati na ravni NUTS3 - NUTS0 in tudi na ravni hektarjev (= lastna izbira območja). Vendar pa lahko za večje površine izračun traja dolgo ali pa modul najde preveč izvedljivih površin in morda ne bo mogel prikazati rezultatov. V takem primeru lahko območje, ki nas zanima, razdeli, npr. Na različna območja NUTS3 ali Hektar, in za vsako od teh se lahko zažene CM.
  • CM identificira potencialna območja daljinskega ogrevanja na podlagi naslednjih dveh pragovnih vrednosti: prag potrebe po toploti za potrebo po toploti v vsaki celici na karti gostote potrebe po toploti in prag potrebe po toploti za skupine povezanih celic s potrebo po toploti nad prejšnjim pragom ( = koherentno območje). Ti dve vrednosti praga mora določiti uporabnik.
  • Poleg številnih drugih indikatorjev modul ustvari obliko mogočih območij daljinskega ogrevanja, ki se prikažejo in shranijo v orodjarni v odseku slojev. Posebej zanimivi so naslednji kazalniki: skupna potreba po toploti na koherentnem območju, povprečna gostota potrebe po toploti na območju.
  • Po uporabi CM za celotno regijo / državo, ki jo zanima, lahko iz enotnih zemljevidov izdelamo celoten zemljevid potencialnih območij daljinskega ogrevanja.

To Top

Analiza potencialov za odvečno toploto in obnovljive vire energije v opredeljenih regijah s potencialnim zanimanjem za daljinsko ogrevanje

V tem koraku je mogoče analizirati potenciale za odvečno toploto in obnovljivo energijo v regijah, ki so bile opredeljene kot potencialno zanimive za daljinsko ogrevanje. Ti podatki se lahko skupaj s podatki o potrebe po toploti in gostoti potrebe po toploti v regijah, zbranih v prejšnjem koraku, uporabijo za opredelitev reprezentativnih območij daljinskega ogrevanja za nadaljnje korake analize. Naslednji seznam vsebuje pregled virov toplote, ki jih je treba upoštevati, in povezave do privzetih podatkov za posamezni vir energije, ki so na voljo v bazi podatkov Hotmaps:

To Top

Identifikacija reprezentativnih, tipičnih območij daljinskega ogrevanja za nadaljnjo analizo

Podatke, zbrane v prejšnjih dveh korakih, lahko uporabimo za opredelitev različnih vrst reprezentativnih, tipičnih območij daljinskega ogrevanja (DH) v regiji / državi, ki nas zanima. Regije / mesta s podobnimi dimenzijami in kombinacijami skupne potrebe po toploti, povprečne gostote potrebe po toploti in potencialov za obnovljivo energijo in odvečno toploto lahko razvrstimo v skupine.

Možni kazalniki za razvrščanje tipičnih območij daljinskega ogrevanja:

  • skupna potreba po toploti na območju [GWh / leto]
  • povprečna gostota potrebe po toploti na območju [MWh / (ha * leto)]
  • Razpoložljivi potencial obnovljivih virov energije:
    • čistilne naprave za odpadne vode
    • kmetijski ostanki
    • odplake živine
    • gozdni ostanki
    • komunalni trdni odpadki
    • geotermalna potencialna toplotna prevodnost
    • potencialni sončni kolektorji - streha
    • potencialni sončni kolektorji na prostem
  • odvečni toplotni potencial:
    • velike industrijske lokacije
    • drugo

Za vsako od razvitih skupin tipičnih območij DH je mogoče izbrati eno ali več reprezentativnih mest / regij in jih nadalje analizirati. Te lahko služijo kot reprezentativne študije primerov.

To Top

Kako citirati

Marcus Hummel, Giulia Conforto, v Hotmaps-Wiki, Smernice za uporabo orodjarne Hotmaps za analize na nacionalni ravni (avgust 2020)

To Top

Avtorji in recenzenti

To stran sta napisala Marcus Hummel in Giulia Conforto e-think .

☑ To stran je pregledal Mostafa Fallahnejad EEG - TU Wien .

To Top

Licenca

Avtorske pravice © 2016-2020: Marcus Hummel, Giulia Conforto

Creative Commons Attribution 4.0 International License

To delo je licencirano pod licenco Creative Commons CC BY 4.0 International.

Identifikator licence SPDX: CC-BY-4.0

Besedilo licence: https://spdx.org/licenses/CC-BY-4.0.html

To Top

Zahvala

Najgloblje zahvaljujemo projektu Horizon 2020 Hotmaps (sporazum o dodelitvi sredstev št. 723677), ki je zagotovil sredstva za izvedbo te preiskave.

To Top

This page was automatically translated. View in another language:

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

* machine translated