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.
Moduł ten generuje zarówno gęstość zapotrzebowania na ciepło, jak i mapę zagęszczenia powierzchni brutto w postaci plików rastrowych. Dane wejściowe do modułu stanowią różne scenariusze rozwoju zapotrzebowania na ciepło i powierzchni brutto na poziomie krajowym, w podziale na każdy element rastrowy, a także parametry zdefiniowane przez użytkownika w celu opisania względnego odchylenia od zmian w scenariuszach.
Do analizy przyszłych potencjałów dostaw ciepła i chłodu ze źródeł odnawialnych oraz nadmiarowych niezbędne jest uwzględnienie potencjalnego rozwoju zasobów budowlanych analizowanego regionu. Część budynków poddawana jest renowacji w celu zmniejszenia zapotrzebowania na energię do ogrzewania pomieszczeń, część budynków jest wyburzana i budowane są nowe budynki. Prowadzi to do zmian w zapotrzebowaniu na ciepło budynków w regionie. Ponadto ewolucja populacji i produktu krajowego brutto (PKB) w regionie wpływa na rozwój zapotrzebowania na powierzchnię użytkową budynków, a tym samym na ogrzewanie pomieszczeń i wytwarzanie ciepłej wody. Celem modułu obliczeniowego (CM) - Prognoza popytu jest przedstawienie scenariuszy przyszłego rozwoju powierzchni brutto i zapotrzebowania na ciepło w budynkach dla wybranego obszaru w oparciu o obliczenia dla UE-28 na poziomie krajowym. Różne scenariusze, które są obliczane za pomocą modułu Invert / EE-Lab, są rozkładane na poziomie hektarów. Różnią się one współczynnikiem renowacji termicznej, innymi słowy, ile powierzchni brutto jest odnawiane proporcjonalnie. CM zapewnia również możliwość zmiany trzech podstawowych czynników napędowych w scenariuszach i wygenerowania dostosowanych wyników. Te trzy podstawowe czynniki to a) zmniejszenie powierzchni brutto istniejących budynków, b) zmniejszenie specyficznego zapotrzebowania na energię w budynkach oraz c) roczny wzrost liczby ludności oprócz wzrostu domyślnego
Wybierz scenariusz:
Wybierz rok docelowy:
Skaluj w górę lub w dół redukcję powierzchni brutto w porównaniu ze scenariuszem odniesienia:
Skalować w górę lub w dół redukcję określonych potrzeb energetycznych w porównaniu ze scenariuszem odniesienia:
Roczny wzrost liczby ludności oprócz domyślnego wzrostu:
Bazowy scenariusz przedstawia szacunki wzrostu populacji na poziomie NUTS3. Porównując wzrost liczby ludności na poziomie NUTS0 i NUTS3 przy użyciu danych historycznych, można obliczyć proporcjonalny wzrost liczby ludności. Parametr „Roczny wzrost liczby ludności oprócz domyślnego wzrostu” może być użyty do wpływania na te stopy wzrostu. W naszym modelu wzrost liczby ludności jest wprost proporcjonalny do wzrostu obszaru, co z kolei skutkuje bezpośrednim wzrostem powierzchni ogrzewanej.
Sposób dodawania nowo budowanych budynków do mapy:
Wskaźniki:
Grafika:
Warstwy:
Jak napisano wcześniej, moduł ten opiera się na obliczeniach wykonanych za pomocą modułu Invert / EE-Lab dla wszystkich krajów UE 28 (patrz www.invert.at w celu zapoznania się z opisem metody modułu Invert / EE-Lab). Obliczone scenariusze analizowane są pod kątem rozwoju następujących typów budynków: mieszkalnych i niemieszkalnych, 3 okresów budowy oraz nowo budowanych budynków. Następnie ocenia się wzrost liczby ludności w regionie NUTS3 i początkowe zasoby budynków (pod względem ogrzewanej powierzchni brutto i zapotrzebowania na energię w okresie budowy i typu budynku) według regionu NUTS 3. Na podstawie tej oceny wyniki obliczonych scenariuszy są przenoszone do odpowiedniego regionu NUTS3. Wyniki NUTS3 są następnie rozdzielane na różne elementy hektarowe zgodnie z metodą opracowaną w Müller et al 2019 ( REFERENCE ).
Moduł zapewnia 4 różne scenariusze, które różnią się częstotliwością renowacji. Poprzez wybór 0,5%, 1%, 2% lub 3% całkowitej powierzchni brutto jest odnawiane corocznie. Należy zauważyć, że zaoszczędzone zapotrzebowanie na ogrzewanie nie jest wprost proporcjonalne do wzrostu wskaźnika renowacji, ponieważ dozwolone są różne efektywne renowacje. Przy niewielkim tempie renowacji odnawiane są głównie budynki, w których korzystne środki mogą przynieść duże oszczędności. Przy wysokim wskaźniku renowacji, budynki o wyższej jakości cieplnej są również coraz częściej odnawiane, a ich zaoszczędzona energia grzewcza jest niższa w porównaniu. Podstawowym scenariuszem różnych scenariuszy jest scenariusz odniesienia, który jest opisany w następnej części.
„odniesienie”: Obecna polityka efektywności nadal obowiązuje i jest skutecznie wdrażana. Zakładamy, że generalnie właściciele budynków i specjaliści przestrzegają przepisów, takich jak przepisy budowlane. Nadal istnieją krajowe różnice w intensywności polityki. W związku z tym intensywność polityki wskazuje jakościowo zakres ambicji politycznych w różnych krajach. Zestaw polityk dotyczących efektywności energetycznej odpowiada obecnym pakietom, które w większości krajów są połączeniem podejść regulacyjnych (kodeksy budowlane, definicje budynków o niemal zerowym zużyciu energii (nZEB), obowiązek OZE-H), wsparcie ekonomiczne (dotacje na modernizację budynków) i opodatkowanie energii. Główne źródła wdrożonych polityk to baza danych Mure (www.measures-odyssee-mure.eu/) oraz projekty ENTRANZE (www.entranze.eu/) i Zebra2020 (www.zebra2020.eu/). Chociaż scenariusz nie uwzględnia ani zdecydowanej poprawy technologii, ani wiążących zobowiązań w zakresie efektywności energetycznej, wdrożono ambitne strategie polityczne wspierające energię odnawialną. Zostało to zrealizowane w oparciu o obowiązkowe kwoty energii odnawialnej na poziomie poszczególnych budynków.
Ceny energii: Ceny energii rosną umiarkowanie zgodnie ze Scenariuszem Referencyjnym UE 2016 (https://ec.europa.eu/energy/en/data-analysis/energy-modelling).
Rozwój technologii: Zakładana wiedza technologiczna jest bardzo niska, a koszty wydajnych i odnawialnych technologii ogrzewania / chłodzenia spadają tylko nieznacznie.
Jakościowy przegląd założeń polityki:
Wyniki: Całkowite końcowe zapotrzebowanie na energię do ogrzewania pomieszczeń, ciepłej wody, chłodzenia i energii pomocniczej w UE-28 wynosi około 3850 TWh dla wszystkich stawek renowacji w 2015 r. I spada do 2800 TWh do 2250 TWh w 2050 r., W zależności od tempa renowacji.
UE-28:
Rysunek: Końcowe zapotrzebowanie na energię w UE-28 w latach 2015-2050 dla różnych wskaźników renowacji
Sześć poniższych wykresów przedstawia zmiany końcowego zapotrzebowania na energię do ogrzewania, chłodzenia i przygotowania ciepłej wody użytkowej w poszczególnych państwach członkowskich UE.
DE, FR, GB, IT i PL:
Rysunek: Końcowe zapotrzebowanie na energię w DE, FR, GB, IT i PL na lata 2015 i 2050 z różnymi wskaźnikami renowacji
Rysunek: Część końcowego zapotrzebowania na energię w 2050 r. Dla DE, FR, GB, IT i PL w stosunku do 2015 r
NL, ES, BE, SE, CZ, HU, AT, RO, FI, DK i GK:
Rysunek: Końcowe zapotrzebowanie na energię w NL, ES, BE, SE, CZ, HU, AT, RO, FI, DK i GK na lata 2015 i 2050 z różnymi wskaźnikami renowacji
Rysunek: Udział końcowego zapotrzebowania na energię w 2050 r. Dla NL, ES, BE, SE, CZ, HU, AT, RO, FI, DK i GK w stosunku do 2015 r.
SK, IE, PT, HR, BG, LT, LV, SI, EE, LU, CY i MT:
Rysunek: Końcowe zapotrzebowanie na energię w SK, IE, PT, HR, BG, LT, LV, SI, EE, LU, CY i MT na lata 2015 i 2050 z różnymi wskaźnikami renowacji
Rysunek: Część końcowego zapotrzebowania na energię w 2050 r. Dla SK, IE, PT, HR, BG, LT, LV, SI, EE, LU, CY i MT w stosunku do 2015 r.
Tutaj otrzymujesz najnowocześniejszy rozwój tego modułu obliczeniowego.
Tutaj uruchamiany jest moduł obliczeniowy dla studium przypadku Wiednia w Austrii. Najpierw użyj paska „Go To Place”, aby przejść do Wiednia i wybrać miasto. Kliknij przycisk „Warstwy”, aby otworzyć okno „Warstwy”, a następnie kliknij zakładkę „MODUŁ OBLICZENIOWY”. Z listy modułów obliczeniowych wybierz „CM - Projekcja popytu”.
Domyślne wartości wejściowe generują mapę gęstości zapotrzebowania na ciepło na rok 2017. Wartości te należy traktować jedynie jako punkt początkowy. Konieczne może być ustawienie wartości poniżej lub powyżej wartości domyślnych, biorąc pod uwagę dodatkowe kwestie lokalne. Zastosowany scenariusz ma również duży wpływ na produkcję. Dlatego użytkownik powinien dostosować te wartości, aby znaleźć najlepszą kombinację danych wejściowych dla swojego studium przypadku.
Aby uruchomić moduł obliczeniowy, wykonaj następujące kroki:
Rys.: Projekcja zapotrzebowania po uruchomieniu z domyślnym parametrem
Rys.: Projekcja zapotrzebowania po uruchomieniu z domyślnym parametrem, przełączenie na grafikę
Rysunek: Projekcja popytu po uruchomieniu z domyślnym parametrem, przełączenie na warstwy wynikowe
Jak wspomniano wcześniej, może być konieczne dostosowanie parametrów wejściowych do własnych danych lub sprawdzenie czułości.
Andreas Müller i Marcus Hummel, w Hotmaps-Wiki, CM-Demand-projection (październik 2019)
Ta strona została napisana przez Andreasa Müllera, Marcusa Hummela, Giulię Conforto i Davida Schmidingera ( e-thinkenie ).
☑ Ta strona została sprawdzona przez Mostafa Fallahnejad ( EEG - TU Wien ).
Prawa autorskie © 2016-2020: Andreas Müller i Marcus Hummel
Licencja międzynarodowa Creative Commons Attribution 4.0
Ta praca jest objęta licencją Creative Commons CC BY 4.0 International License.
Identyfikator licencji SPDX: CC-BY-4.0
Tekst licencji: https://spdx.org/licenses/CC-BY-4.0.html
Chcielibyśmy wyrazić nasze najgłębsze uznanie dla projektu Hotmaps programu „Horyzont 2020 ” (umowa o udzielenie dotacji nr 723677), który zapewnił fundusze na przeprowadzenie obecnego dochodzenia.
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* Portuguese (Portugal, Brazil)* Romanian* Slovak* Slovenian* Swedish*
* machine translated
Last edited by ripaul, 2020-10-24 17:57:58