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.
Värmebehovet spelar en viktig roll vid bestämning av potentiella fjärrvärmeområden (DH). Till exempel är implementering av fjärrvärme i områden med låg värmebehov inte ekonomiskt hållbart. Å andra sidan kan det också vara felaktigt att definiera ett område med hög värmebehovstäthet som potentiellt DH-område. En hög värmebehovstäthet i ett område kan bero på närvaro av ett fåtal konsumenter med mycket hög värmebehov inom det området. I motsats härtill kan en låg genomsnittlig värmebehovstäthet vara ett tecken på zoner med mycket låg värmebehov inom det valda området. Syftet med DH-potentialmodulen är att tillhandahålla en rimlig balans mellan värmebehovstäthet i ett område och dess bildande zoner.
DH-potentialmodulen bestämmer DH-områdena och deras motsvarande DH-potential baserat på värmebehovstätheter. Värmebehovstätheten erhålls från det inmatade GIS-lagret, nämligen European Heat Density Map (EHDM) , som utvecklades under loppet av Hotmaps-projektet . EHDM är i rasterformat och har en upplösning på en hektar och ett koordinatsreferenssystem (CRS) av " ETRS89 / LAEA Europe - EPSG 3035 ". Cellerna i EHDM visar värmetätheten i MWh / ha .
Som utgång presenteras ett GIS-lager, tre indikatorer och två diagram. Dessa utsignaler förklaras i detalj i Prov Run sektion. Utmatningsskiktet visar de potentiella DH-områdena. Genom att klicka på varje område på kartan dyker ett fönster upp och DH-potentialen som motsvarar det området visas. I indikator / graffönstret illustreras relevanta indikatorer och diagram med avseende på DH-potential inom den valda zonen och potentialer i underzoner.
Ingångsparametrarna och lagren såväl som utgående skikt och parametrar är följande.
Inmatningsskikt och parametrar är:
Outputlager och parametrar är:
Potentialen för DH i en specifik region kan definieras av den totala värmebehovet och dess rumsliga allokering. I verktygslådan för Hotmaps visas värmebehovet i EHDM i form av en rasterkarta. Alla val eller klipp från EHDM utgörs från en eller flera celler på en hektar. För att korrekt definiera potentiella DH-områden bör både värmebehovet i varje cell och även i ett område nå en viss nivå. För startpunkt föreslår Hotmaps-verktygslådan standardvärden för dessa två parametrar. Beroende på fördelningen av värmebehovet och även den lokala hänsyn kan Hotmaps-användaren ändra dessa värden.
Bestämningen av DH-områden görs i två steg:
I det första steget filtreras alla celler med värmebehov under ingångsparametern för det minsta värmebehovet i hektar. Genom att eliminera dessa celler från kartan får vi grupper av celler som är fästa vid varandra. Varje uppsättning av dessa bifogade celler utgör små zoner som här kallas ”koherenta områden”. I de andra stegen beräknas den totala värmebehovet i varje sammanhängande område. För varje sammanhängande område, om det totala värmebehovet är högre än ingångsparametern för "minsta värmebehov i ett DH-område", betraktas det som ett potentiellt DH-område.
Slutligen beräknas potentialen för DH-områdena och presenteras i form av GIS-lager, vilket kan ses i verktygslådan.
Denna kod använder konceptet för anslutna komponenter från Scipy-bildbiblioteket för att upptäcka de potentiella fjärrvärmeområdena.
Här får du den blödande utvecklingen för denna beräkningsmodul.
Här körs beräkningsmodulen för fallstudien av Aalborg i Danmark.
Standardinmatningsvärdena visar de allmänna förhållandena under vilka ett område kan betraktas som ett potentiellt DH-område. Dessa värden bör endast ses som utgångspunkt. Du kan behöva ställa in värden nedan eller över standardvärden med tanke på ytterligare lokala överväganden. Därför bör användaren anpassa dessa värden för att hitta den bästa kombinationen av trösklar för hans eller hennes fallstudie.
För att köra beräkningsmodulen, följ följande steg:
Dessutom genereras också två diagram. Den första visar DH-potentialen i varje DH-område. De motsvarande etiketterna finns också på kartan. Det andra diagrammet illustrerar den totala DH-potentialen i jämförelse med det totala värmebehovet i det valda området.
Efter dessa steg får du ett intryck av inmatningsvärdena och potentiella DH-områden.
Beroende på din erfarenhet och lokala kunskaper kan du öka eller minska inputvärdena för att få bättre resultat. När det gäller Aalborg, till exempel, kanske du vet att värmebehovet i yttre stadsområden är relativt nära den centrala delen av staden och DH-systemet är också genomförbart i dessa områden. Därför kan du välja att minska det minsta värmebehovet i celler som ingår i ett DH-område; Men för att garantera tillräckligt med värmebehov kan du öka den minsta värmebehovet i ett DH-område. Här kör du kalkylmodulerna igen med nya inmatningsparametrar.
Dessutom genereras också två diagram. Den första visar DH-potentialen i varje DH-område. De motsvarande etiketterna finns också på kartan. Det andra diagrammet illustrerar den totala DH-potentialen i jämförelse med den totala värmebehovet i det valda området.
Mostafa Fallahnejad, i Hotmaps-Wiki, https://github.com/HotMaps/hotmaps_wiki/wiki/CM-District-heating-potentials (april 2019)
Denna sida är skriven av Mostafa Fallahnejad *.
* Energy Economics Group - TU Wien
Institutet för energisystem och elektriska enheter
Gusshausstrasse 27-29 / 370
1040 Wien
Copyright © 2016-2019: Mostafa Fallahnejad
Creative Commons Erkännande 4.0 Internationell licens
Detta arbete är licensierat under en Creative Commons CC BY 4.0 internationell licens.
SPDX-licensidentifierare: CC-BY-4.0
Licens-text: https://spdx.org/licenses/CC-BY-4.0.html
Vi vill förmedla vår djupaste uppskattning till Horizon 2020 Hotmaps-projektet (bidragsavtal nummer 723677), som gav finansiering för att genomföra den nuvarande utredningen.
This page was automatically translated. View in another language:
English (original) Bulgarian* Croatian* Czech* Danish* Dutch* Estonian* Finnish* French* German* Greek* Hungarian* Irish* Italian* Latvian* Lithuanian* Maltese* Polish* Portuguese (Portugal, Brazil)* Romanian* Slovak* Slovenian* Spanish*
* machine translated1> CM fjärrvärme potentiella områden användardefinierade trösklar
Värmebehovet spelar en viktig roll vid bestämning av potentiella fjärrvärmeområden (DH). Till exempel är implementering av fjärrvärme i områden med låg värmebehov inte ekonomiskt hållbart. Å andra sidan kan det också vara felaktigt att definiera ett område med hög värmebehovstäthet som potentiellt DH-område. En hög värmebehovstäthet i ett område kan bero på närvaro av ett fåtal konsumenter med mycket hög värmebehov inom det området. I motsats härtill kan en låg genomsnittlig värmebehovstäthet vara ett tecken på zoner med mycket låg värmebehov inom det valda området. Syftet med DH-potentialmodulen är att tillhandahålla en rimlig balans mellan värmebehovstäthet i ett område och dess bildande zoner.
DH-potentialmodulen bestämmer DH-områdena och deras motsvarande DH-potential baserat på värmebehovstätheter. Värmebehovstätheten erhålls från det inmatade GIS-lagret, nämligen European Heat Density Map (EHDM) , som utvecklades under loppet av Hotmaps-projektet . EHDM är i rasterformat och har en upplösning på en hektar och ett koordinatsreferenssystem (CRS) av " ETRS89 / LAEA Europe - EPSG 3035 ". Cellerna i EHDM visar värmetätheten i MWh / ha .
Som utgång presenteras ett GIS-lager, tre indikatorer och två diagram. Dessa utsignaler förklaras i detalj i Prov Run sektion. Utmatningsskiktet visar de potentiella DH-områdena. Genom att klicka på varje område på kartan dyker ett fönster upp och DH-potentialen som motsvarar det området visas. I indikator / graffönstret illustreras relevanta indikatorer och diagram med avseende på DH-potential inom den valda zonen och potentialer i underzoner.
Ingångsparametrarna och lagren såväl som utgående skikt och parametrar är följande.
Inmatningsskikt och parametrar är:
Outputlager och parametrar är:
Potentialen för DH i en specifik region kan definieras av den totala värmebehovet och dess rumsliga allokering. I verktygslådan för Hotmaps visas värmebehovet i EHDM i form av en rasterkarta. Alla val eller klipp från EHDM utgörs från en eller flera celler på en hektar. För att korrekt definiera potentiella DH-områden bör både värmebehovet i varje cell och även i ett område nå en viss nivå. För startpunkt föreslår Hotmaps-verktygslådan standardvärden för dessa två parametrar. Beroende på fördelningen av värmebehovet och även den lokala hänsyn kan Hotmaps-användaren ändra dessa värden.
Bestämningen av DH-områden görs i två steg:
I det första steget filtreras alla celler med värmebehov under ingångsparametern för det minsta värmebehovet i hektar. Genom att eliminera dessa celler från kartan får vi grupper av celler som är fästa vid varandra. Varje uppsättning av dessa bifogade celler utgör små zoner som här kallas ”koherenta områden”. I de andra stegen beräknas den totala värmebehovet i varje sammanhängande område. För varje sammanhängande område, om det totala värmebehovet är högre än ingångsparametern för "minsta värmebehov i ett DH-område", betraktas det som ett potentiellt DH-område.
Slutligen beräknas potentialen för DH-områdena och presenteras i form av GIS-lager, vilket kan ses i verktygslådan.
Denna kod använder konceptet för anslutna komponenter från Scipy-bildbiblioteket för att upptäcka de potentiella fjärrvärmeområdena.
Här får du den blödande utvecklingen för denna beräkningsmodul.
Här körs beräkningsmodulen för fallstudien av Aalborg i Danmark.
Standardinmatningsvärdena visar de allmänna förhållandena under vilka ett område kan betraktas som ett potentiellt DH-område. Dessa värden bör endast ses som utgångspunkt. Du kan behöva ställa in värden nedan eller över standardvärden med tanke på ytterligare lokala överväganden. Därför bör användaren anpassa dessa värden för att hitta den bästa kombinationen av trösklar för hans eller hennes fallstudie.
För att köra beräkningsmodulen, följ följande steg:
Dessutom genereras också två diagram. Den första visar DH-potentialen i varje DH-område. De motsvarande etiketterna finns också på kartan. Det andra diagrammet illustrerar den totala DH-potentialen i jämförelse med det totala värmebehovet i det valda området.
Efter dessa steg får du ett intryck av inmatningsvärdena och potentiella DH-områden.
Beroende på din erfarenhet och lokala kunskaper kan du öka eller minska inputvärdena för att få bättre resultat. När det gäller Aalborg, till exempel, kanske du vet att värmebehovet i yttre stadsområden är relativt nära den centrala delen av staden och DH-systemet är också genomförbart i dessa områden. Därför kan du välja att minska det minsta värmebehovet i celler som ingår i ett DH-område; Men för att garantera tillräckligt med värmebehov kan du öka den minsta värmebehovet i ett DH-område. Här kör du kalkylmodulerna igen med nya inmatningsparametrar.
Dessutom genereras också två diagram. Den första visar DH-potentialen i varje DH-område. De motsvarande etiketterna finns också på kartan. Det andra diagrammet illustrerar den totala DH-potentialen i jämförelse med den totala värmebehovet i det valda området.
Mostafa Fallahnejad, i Hotmaps-Wiki, https://github.com/HotMaps/hotmaps_wiki/wiki/CM-District-heating-potentials (april 2019)
Denna sida är skriven av Mostafa Fallahnejad *.
* Energy Economics Group - TU Wien
Institutet för energisystem och elektriska enheter
Gusshausstrasse 27-29 / 370
1040 Wien
Copyright © 2016-2019: Mostafa Fallahnejad
Creative Commons Erkännande 4.0 Internationell licens
Detta arbete är licensierat under en Creative Commons CC BY 4.0 internationell licens.
SPDX-licensidentifierare: CC-BY-4.0
Licens-text: https://spdx.org/licenses/CC-BY-4.0.html
Vi vill förmedla vår djupaste uppskattning till Horizon 2020 Hotmaps-projektet (bidragsavtal nummer 723677), som gav finansiering för att genomföra den nuvarande utredningen.
This page was automatically translated. View in another language:
English (original) Bulgarian* Croatian* Czech* Danish* Dutch* Estonian* Finnish* French* German* Greek* Hungarian* Irish* Italian* Latvian* Lithuanian* Maltese* Polish* Portuguese (Portugal, Brazil)* Romanian* Slovak* Slovenian* Spanish*
* machine translated> CM fjärrvärme potentiella områden användardefinierade trösklar
Värmebehovet spelar en viktig roll vid bestämning av potentiella fjärrvärmeområden (DH). Till exempel är implementering av fjärrvärme i områden med låg värmebehov inte ekonomiskt hållbart. Å andra sidan kan det också vara felaktigt att definiera ett område med hög värmebehovstäthet som potentiellt DH-område. En hög värmebehovstäthet i ett område kan bero på närvaro av ett fåtal konsumenter med mycket hög värmebehov inom det området. I motsats härtill kan en låg genomsnittlig värmebehovstäthet vara ett tecken på zoner med mycket låg värmebehov inom det valda området. Syftet med DH-potentialmodulen är att tillhandahålla en rimlig balans mellan värmebehovstäthet i ett område och dess bildande zoner.
DH-potentialmodulen bestämmer DH-områdena och deras motsvarande DH-potential baserat på värmebehovstätheter. Värmebehovstätheten erhålls från det inmatade GIS-lagret, nämligen European Heat Density Map (EHDM) , som utvecklades under loppet av Hotmaps-projektet . EHDM är i rasterformat och har en upplösning på en hektar och ett koordinatsreferenssystem (CRS) av " ETRS89 / LAEA Europe - EPSG 3035 ". Cellerna i EHDM visar värmetätheten i MWh / ha .
Som utgång presenteras ett GIS-lager, tre indikatorer och två diagram. Dessa utsignaler förklaras i detalj i Prov Run sektion. Utmatningsskiktet visar de potentiella DH-områdena. Genom att klicka på varje område på kartan dyker ett fönster upp och DH-potentialen som motsvarar det området visas. I indikator / graffönstret illustreras relevanta indikatorer och diagram med avseende på DH-potential inom den valda zonen och potentialer i underzoner.
Ingångsparametrarna och lagren såväl som utgående skikt och parametrar är följande.
Inmatningsskikt och parametrar är:
Outputlager och parametrar är:
Potentialen för DH i en specifik region kan definieras av den totala värmebehovet och dess rumsliga allokering. I verktygslådan för Hotmaps visas värmebehovet i EHDM i form av en rasterkarta. Alla val eller klipp från EHDM utgörs från en eller flera celler på en hektar. För att korrekt definiera potentiella DH-områden bör både värmebehovet i varje cell och även i ett område nå en viss nivå. För startpunkt föreslår Hotmaps-verktygslådan standardvärden för dessa två parametrar. Beroende på fördelningen av värmebehovet och även den lokala hänsyn kan Hotmaps-användaren ändra dessa värden.
Bestämningen av DH-områden görs i två steg:
I det första steget filtreras alla celler med värmebehov under ingångsparametern för det minsta värmebehovet i hektar. Genom att eliminera dessa celler från kartan får vi grupper av celler som är fästa vid varandra. Varje uppsättning av dessa bifogade celler utgör små zoner som här kallas ”koherenta områden”. I de andra stegen beräknas den totala värmebehovet i varje sammanhängande område. För varje sammanhängande område, om det totala värmebehovet är högre än ingångsparametern för "minsta värmebehov i ett DH-område", betraktas det som ett potentiellt DH-område.
Slutligen beräknas potentialen för DH-områdena och presenteras i form av GIS-lager, vilket kan ses i verktygslådan.
Denna kod använder konceptet för anslutna komponenter från Scipy-bildbiblioteket för att upptäcka de potentiella fjärrvärmeområdena.
Här får du den blödande utvecklingen för denna beräkningsmodul.
Här körs beräkningsmodulen för fallstudien av Aalborg i Danmark.
Standardinmatningsvärdena visar de allmänna förhållandena under vilka ett område kan betraktas som ett potentiellt DH-område. Dessa värden bör endast ses som utgångspunkt. Du kan behöva ställa in värden nedan eller över standardvärden med tanke på ytterligare lokala överväganden. Därför bör användaren anpassa dessa värden för att hitta den bästa kombinationen av trösklar för hans eller hennes fallstudie.
För att köra beräkningsmodulen, följ följande steg:
Dessutom genereras också två diagram. Den första visar DH-potentialen i varje DH-område. De motsvarande etiketterna finns också på kartan. Det andra diagrammet illustrerar den totala DH-potentialen i jämförelse med det totala värmebehovet i det valda området.
Efter dessa steg får du ett intryck av inmatningsvärdena och potentiella DH-områden.
Beroende på din erfarenhet och lokala kunskaper kan du öka eller minska inputvärdena för att få bättre resultat. När det gäller Aalborg, till exempel, kanske du vet att värmebehovet i yttre stadsområden är relativt nära den centrala delen av staden och DH-systemet är också genomförbart i dessa områden. Därför kan du välja att minska det minsta värmebehovet i celler som ingår i ett DH-område; Men för att garantera tillräckligt med värmebehov kan du öka den minsta värmebehovet i ett DH-område. Här kör du kalkylmodulerna igen med nya inmatningsparametrar.
Dessutom genereras också två diagram. Den första visar DH-potentialen i varje DH-område. De motsvarande etiketterna finns också på kartan. Det andra diagrammet illustrerar den totala DH-potentialen i jämförelse med den totala värmebehovet i det valda området.
Mostafa Fallahnejad, i Hotmaps-Wiki, https://github.com/HotMaps/hotmaps_wiki/wiki/CM-District-heating-potentials (april 2019)
Denna sida är skriven av Mostafa Fallahnejad *.
* Energy Economics Group - TU Wien
Institutet för energisystem och elektriska enheter
Gusshausstrasse 27-29 / 370
1040 Wien
Copyright © 2016-2019: Mostafa Fallahnejad
Creative Commons Erkännande 4.0 Internationell licens
Detta arbete är licensierat under en Creative Commons CC BY 4.0 internationell licens.
SPDX-licensidentifierare: CC-BY-4.0
Licens-text: https://spdx.org/licenses/CC-BY-4.0.html
Vi vill förmedla vår djupaste uppskattning till Horizon 2020 Hotmaps-projektet (bidragsavtal nummer 723677), som gav finansiering för att genomföra den nuvarande utredningen.
This page was automatically translated. View in another language:
English (original) Bulgarian* Croatian* Czech* Danish* Dutch* Estonian* Finnish* French* German* Greek* Hungarian* Irish* Italian* Latvian* Lithuanian* Maltese* Polish* Portuguese (Portugal, Brazil)* Romanian* Slovak* Slovenian* Spanish*
* machine translated
Last edited by web, 2020-09-30 11:29:36