Hotmaps-datauppsättningsmetod för datainsamling

Wiki Introduktion

• Välkomstsida

Datauppsättningar

• Hotmaps-datauppsättning: Metod för datainsamling
• Hotmaps öppnar datalagrar

Allmänna verktygsfunktioner och struktur

• Introduktion till användargränssnitt
• Lageravsnitt i Hotmaps-verktygslådan
• Välj en region i verktygslådan Hotmaps
• Hämta indikatorer för ett valt område
• Tillgång till beräkningsmoduler
• Databas bakom verktygslådan Hotmaps
• Dataöverföringsfunktioner
• Dataexportfunktioner

Beräkningsmoduler (CM)

• CM - Anpassade värmekartor och golvytor
• CM - Skala värme och svala densitetskartor
• CM - Efterfrågan projektion
• CM - Värmebelastningsprofiler
• CM - Potentiella områden för fjärrvärme: användardefinierade trösklar
• CM - Fjärrvärmepotential: ekonomisk bedömning
• CM - leverans av fjärrvärmeförsörjning
• CM - Tillförsel av centralvärme
• CM - Solvärme och solcellspotential
• CM - Kort geotermisk potential
• CM - Värmekällans potential
• CM - Biomassapotential
• CM - Vindpotential
• CM - Överdriven värmetransportpotential
• CM - Scenariobedömning
• CM - Lägg till industrianläggning
• CM - Fordonslager på NUTS 2-nivå

Hur man tillämpar Hotmaps verktygslåda

• Riktlinje: Hotmaps verktygslåda på lokal nivå
• Riktlinje: Hotmaps verktygslåda på nationell nivå
• Koncept för att använda Hotmaps för fjärrkylning
• Träningsmaterial

För utvecklare

• Utvecklaravsnitt
• Riktlinjer för att definiera indikatorer
• Riktlinjer för att skriva en Wiki-sida för Hotmaps

Innehållsförteckning

• Datainsamling
• Referenser
• Hur man citerar
• Författare och granskare
• Licens
• Bekräftelse

Datainsamling

Hotmaps erbjuder ett stort utbud av öppna datamängder. Uppgifterna har tillhandahållits som standard för hela EU28-länderna i syfte att stödja lokal, regional och nationell uppvärmning och kylning (H&C) planering. Hotmaps-datauppsättningar ger data för olika kategorier inklusive:

• Analys av byggnadsbestånd;
• Rymduppvärmning, kylning och varmvattenbehov för hushåll
• Klimatkontext;
• Industriella processer;
• Uppvärmning och kylning;
• Insamling av förnybara energikällor och potentiell granskning;
• Profiler för timbelastning;
• Elsystemsmodul och
• Transport.

Alla tillvägagångssätt för datainsamling och analys inom de olika sektorerna (dvs. bostäder, service, industri och transportsektorer) beskrivs i denna rapport [ 1 ].

To Top

Referenser

[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) Recenserad av Lukas Kranzl, Sara Fritz (TUW); Online-åtkomst

To Top

Hur man citerar

Mostafa Fallahnejad, i Hotmaps-Wiki, Hotmaps-open-data-set-data-collection (maj 2019)

To Top

Författare och granskare

Denna sida skrevs av Mostafa Fallahnejad ( EEG - TU Wien ).

☑ Den här sidan granskades av Marcus Hummel ( e-think )

To Top

Licens

Copyright © 2016-2019: Mostafa Fallahnejad

Creative Commons Attribution 4.0 internationell licens

Detta arbete är licensierat under en Creative Commons CC BY 4.0 International License.

SPDX-licensidentifierare: CC-BY-4.0

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

To Top

Bekräftelse

Vi vill förmedla vår djupaste uppskattning till Horizon 2020 Hotmaps-projektet (bidragsöverenskommelse nummer 723677), som gav finansieringen för att genomföra denna undersökning.

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^* Slovenian^*

^* machine translated