Document ID: /fineweb-2-swissfilter-quality_10-filterrobots/filtered/02684.jsonl.gz/11

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.
not logged in | [Login]
Acesta este al doilea pas al analizei la nivel național.
Pentru orașele / zonele reprezentative identificate se pot efectua analize privind costurile și potențialele pentru alimentarea cu energie termică cu încălzire urbană. Pentru aceste analize, Hotmaps oferă diferite straturi de date implicite în baza de date Hotmaps, precum și diferite module de calcul (CM). De asemenea, datele proprii pot fi încărcate și utilizate. Aceste analize pot consta în următorii pași:
Figura următoare prezintă grafic această procedură și prezintă diversele surse de date și module de calcul care pot fi utilizate.* Figura: Analiza costurilor și potențialelor pentru încălzirea centralizată în orașele / regiunile reprezentative (Pasul 2) *
În următoarele subcapitole, diferiții pași din această procedură sunt descriși mai detaliat.
Pentru orașele / zonele reprezentative, se poate efectua o evaluare economică a încălzirii urbane pentru a obține informații mai detaliate despre costurile și fezabilitatea economică a încălzirii urbane și cantitatea de căldură potențial furnizată de încălzirea centralizată în zone. În acest scop, CM - Potențial de încălzire urbană: se poate utiliza evaluarea economică. Acest modul generează o hartă a zonelor potențiale de încălzire urbană pe baza unei evaluări a costurilor de distribuție a căldurii. O analiză a fezabilității încălzirii urbane în zonele analizate poate fi evaluată în felul următor:
Scenariile pot fi utilizate pentru a analiza influența diferiților factori asupra costurilor de distribuție a căldurii în sistemele de termoficare din diferitele orașe / zone reprezentative. Pentru diferite setări ale timpului de amortizare și ale ratei dobânzii, ar trebui selectat un scenariu de extindere a încălzirii urbane pe oraș / zonă reprezentativă pentru analiză ulterioară.
Rezultatele acestui pas sunt cererea de căldură pentru încălzirea centralizată [GWh / an] și costurile de distribuție a căldurii [EUR / MWh] în fiecare dintre orașele / zonele reprezentative. Aceste rezultate vor fi apoi utilizate în comparația scenariului general la pasul 4.
Pentru a estima costurile transportului excesului de căldură din surse potențiale în afara zonelor de încălzire centrală către zonele potențiale de încălzire centralizată, poate fi utilizat CM - Potențial de transport al căldurii în exces. Modulul generează costuri nivelate ale excesului de căldură transportat la rețeaua de termoficare [EUR / MWh]. Acest lucru poate fi utilizat în continuare în următorul pas al calculării costurilor de furnizare a căldurii în termoficare.
Renovarea clădirilor duce la reducerea cererii de energie pentru încălzirea spațiului. Acest lucru afectează, de asemenea, profilurile de sarcină ale cererii de căldură în sistemele de termoficare: cererile de vârf în timpul iernii scad și numărul total de ore de încărcare crește datorită cotei mai mari de producere a apei calde asupra cererii globale de căldură. Cu CM - Profile de încărcare termică, viitoarele profiluri de sarcină termică pot fi dezvoltate în funcție de diferite niveluri de economisire a căldurii. Acest lucru se poate face pe baza profilurilor de încărcare furnizate în baza de date Hotmaps (profiluri implicite pentru toate regiunile NUTS2 din Europa) sau pe baza propriilor profiluri încărcate în caseta de instrumente. Profilele de sarcină rezultate sunt apoi utilizate în etapa următoare, calculul costurilor și emisiile de alimentare cu căldură în termoficare cu modulul de expediere.
Costurile și emisiile de alimentare cu căldură în sistemul de termoficare depind de interacțiunea diferitelor capacități de alimentare instalate. Prin prezenta este de interes combinația cu cel mai mic cost al capacităților și funcționarea lor în timp. Pentru a analiza așa-numita expediere orară a diferitelor combinații de tehnologii de aprovizionare și efectul asupra costurilor globale și emisiilor de alimentare cu căldură în termoficare, poate fi utilizat CM - Dispeceratul de alimentare cu termoficare. Cu modulul pot fi calculate mai multe scenarii cu următoarele combinații de date de intrare pentru a obține costuri și beneficii:
Calculele pot fi utilizate pentru a identifica portofolii de aprovizionare benefice în diferite orașe / zone reprezentative și sensibilitatea lor la parametrii importanți de influență, cum ar fi transportatorul de energie și prețurile CO2 sau rata dobânzii și timpul de amortizare.
Rezultatele acestei etape sunt costurile cu furnizarea căldurii pentru sistemul de termoficare [EUR / MWh] din fiecare oraș / zonă reprezentativă și emisiile de CO2 aferente [kt / an]. Aceste rezultate vor fi apoi utilizate în comparația scenariului general la pasul 4.
Marcus Hummel, Giulia Conforto, în Hotmaps-Wiki, Linii directoare pentru utilizarea cutiei de instrumente Hotmaps pentru analize la nivel național (august 2020)
Această pagină a fost scrisă de Marcus Hummel și Giulia Conforto ( e-think ).
☑ Această pagină a fost revizuită de Mostafa Fallahnejad ( EEG - TU Wien ).
Copyright © 2016-2020: Marcus Hummel, Giulia Conforto
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
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.
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
Last edited by web, 2020-09-30 11:29:36