Introducere Wiki

Seturi de date

Funcționalități și structură generală a instrumentului

Module de calcul (CM)

Cum se aplică caseta de instrumente Hotmaps

Pentru dezvoltatori

Sigla Hotmaps

Cuprins

Într-o privire

Acest modul își propune să evidențieze sursa de căldură care poate fi clasificată ca fiind: adecvată, adecvată condițional și nepotrivită pentru o exploatare a energiei la nivel urban.

To Top

Introducere

Potențial, în zonele urbane sau regionale, există mai multe resurse care ar putea fi utilizate pentru a furniza energie termică (pentru încălzire și / sau răcire). Acest modul își propune să clasifice diferitele surse de căldură pe baza adecvării lor. Modulul clasifică sistemele în trei categorii principale: Potrivit, Condițional adecvat, Neadecvat. Modulul returnează o hartă vectorială cu punctele clasificate și returnează puterea clasificată pentru fiecare clasă. Acest modul generează un fișier tip care clasifică potențialul sursei de căldură pe baza distanței sursei de căldură de la cerere și pe baza capacității sursei de căldură. Fiecare sursă de căldură este clasificată în trei clase principale:

  • potrivit
  • adecvat condiționat
  • nu sunt adecvate.

Modulul automatizează metodologia definită de:

Neugebauer, Georg, Florian Kretschmer, René Kollmann, Michael Narodoslawsky, Thomas Ertl și Gernot Stoeglehner. „Cartarea potențialelor resurselor de energie termică de la stațiile de epurare a apelor uzate”. Sustenabilitate 7, nr. 10 (septembrie 2015): 12988-13010. https://doi.org/10.3390/su71012988 .

To Top

Intrări și ieșiri

Parametrii și straturile de intrare, precum și straturile și parametrii de ieșire sunt după cum urmează.

Straturile de intrare și parametrii sunt:

  • Capacitatea sursei de căldură este o hartă vectorială cu debitul de apă care poate fi extras / utilizat durabil, exprimat în echivalent populațional (PE). Coloanele obligatorii sunt: gid , capacity .

  • Puterea sursei de căldură este o hartă vectorială cu puterea care poate fi utilizată. Coloanele obligatorii sunt: gid , capacity , cu gid care trebuie să fie în concordanță cu valorile utilizate în stratul de capacitate.

  • Utilizatorul poate defne distanța maximă pentru a lua în considerare sursa de căldură din zonele urbane (valoare implicită: 150m): within_dist .

  • Utilizatorul poate defne distanța maximă pentru a lua în considerare sursa de căldură în apropierea zonelor urbane, toate zonele peste acest prag vor fi clasificate ca fiind departe de zonele urbane - (valoare implicită: 1000m): near_dist

Straturile și parametrii de ieșire sunt:

  • Harta vectorială cu harta sursei de căldură clasificată în funcție de adecvare.
  • Grupați puterea disponibilă pe baza clasificării adecvării.

To Top

Metodă

Urmăm metodologia definită de:

Neugebauer, Georg, Florian Kretschmer, René Kollmann, Michael Narodoslawsky, Thomas Ertl și Gernot Stoeglehner. „Cartarea potențialelor resurselor de energie termică de la stațiile de epurare a apelor uzate”. Sustenabilitate 7, nr. 10 (septembrie 2015): 12988-13010. https://doi.org/10.3390/su71012988

Ca seturi de date implicite, am folosit seturile de date de putere și putere WWTP .

Zonele urbane sunt definite din setul de date Corine Land Cover, unde considerăm ca fiind urban doar următoarele categorii:

  • Țesătură urbană continuă (clasa 1.1.1.)
  • Țesătură urbană discontinuă (clasa 1.1.2.)
  • Unități industriale sau comerciale (clasa 1.2.1.)

Pentru a defini zonele urbane, modulul pornește de la setul de date Corine Land Cover (CLC) și selectează următoarele categorii:

  • Țesătură_urbană continuă
  • Țesătură_urbană discontinuă
  • Unități industriale sau comerciale

Apoi, pentru a evalua și clasifica potențialul, modulul:

  • Calculați tamponul în jurul surselor de căldură luând în considerare distanțele selectate de utilizator pentru a lua în considerare sursa de căldură în zonele urbane sau în apropierea zonelor urbane;
  • extrageți numărul de pixeli care sunt conținuți în fiecare tampon pentru fiecare sursă de căldură
  • Clasificați sursa de căldură pe baza următoarei matrice, dacă la o anumită distanță există cel puțin 25 ha de zone urbane.

| | În ( dist < within_dist ) | Aproape ( dist < near_dist ) | Far ( dist > near_dist ) | |: --------------------------------- |: ------------- ----------------- |: -------------------------- |: --- ---------------------- | | Mic (2000 - 5000 PE) | Condițional | Condițional | Nu este potrivit | | Mediu-mic (5001 - 50000 PE) | Potrivit | Condițional | Condițional | | Mediu-înalt (50001 - 150000 PE) | Potrivit | Potrivit | Condițional | | Înalt (> 150000 PE) | Potrivit | Potrivit | Potrivit |

To Top

Depozitul GitHub al acestui modul de calcul

Aici veți obține dezvoltarea de sângerare pentru acest modul de calcul.

To Top

Exemplu de rulare

Fig. 1-0

To Top

Cum se citează

Pietro Zambelli, în Hotmaps-Wiki, CM-Heatsource-potential (septembrie 2020)

To Top

Autori și recenzori

Această pagină a fost scrisă de Pietro Zambelli EURAC .

☑ Această pagină a fost revizuită de Simon Pezzutto EURAC .

To Top

Licență

Copyright © 2016-2020: Pietro Zambelli

Licență internațională Creative Commons Attribution 4.0

Această lucrare este licențiată sub o licență internațională Creative Commons CC BY 4.0.

Identificator licență SPDX: CC-BY-4.0

Text-licență: https://spdx.org/licenses/CC-BY-4.0.html

To Top

Confirmare

Dorim să transmitem cea mai profundă apreciere pentru Proiectul Hotmaps Horizon 2020 (acordul de subvenționare numărul 723677), care a furnizat finanțarea pentru desfășurarea prezentei investigații.

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)* Slovak* Slovenian* Swedish*

* machine translated