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Ce module génère à la fois une densité de demande de chaleur et une carte de densité de surface de plancher brute sous la forme de fichiers raster. Les entrées du module sont différents scénarios de développement de la demande de chaleur et des surfaces de plancher brutes au niveau national et ventilés à chaque élément de raster ainsi que des paramètres définis par l'utilisateur pour décrire l'écart relatif par rapport aux développements des scénarios.
Pour l'analyse des futurs potentiels d'approvisionnement en chaleur et en froid à partir de sources de chaleur renouvelables et excédentaires, il est essentiel de prendre en compte les évolutions potentielles du parc immobilier de la région analysée. Une partie des bâtiments est rénovée afin de réduire la demande d'énergie pour le chauffage des locaux, une partie des bâtiments est démolie et de nouveaux bâtiments sont construits. Cela entraîne des changements dans la demande de chaleur des bâtiments d'une région. En outre, l'évolution de la population et du produit intérieur brut (PIB) dans une région influence l'évolution de la demande de surface de plancher brute des bâtiments et donc la demande de chauffage des locaux et de production d'eau chaude. L'objectif du module de calcul (CM) - Projection de la demande est de fournir des scénarios de l'évolution future des surfaces de plancher brutes et de la demande de chaleur dans les bâtiments pour une zone sélectionnée sur la base de calculs pour l'UE-28 au niveau national. Différents scénarios, calculés à l'aide du module Invert / EE-Lab, sont décomposés au niveau des hectares. Ils diffèrent par leur taux de rénovation thermique, c'est-à-dire la proportion de la surface de plancher brute rénovée proportionnellement. Le CM offre également la possibilité de changer trois moteurs de base dans les scénarios et de générer des résultats adaptés. Ces trois moteurs de base sont a) la réduction de la surface de plancher brute des bâtiments existants, b) la réduction des besoins énergétiques spécifiques des bâtiments, et c) la croissance démographique annuelle s'ajoutant à la croissance par défaut
Sélectionnez un scénario:
Sélectionnez l'année cible:
Augmentez ou diminuez la réduction de la surface de plancher brute par rapport au scénario de référence:
Augmenter ou réduire la réduction des besoins énergétiques spécifiques par rapport au scénario de référence:
Croissance démographique annuelle en plus de la croissance par défaut:
Le scénario sous-jacent fournit des estimations de la croissance démographique au niveau NUTS3. En comparant la croissance démographique aux niveaux NUTS0 et NUTS3 à l'aide de données historiques, une croissance démographique proportionnelle peut être calculée. Le paramètre «Croissance annuelle de la population en plus de la croissance par défaut» peut être utilisé pour influencer ces taux de croissance. Dans notre modèle, la croissance de la population est directement proportionnelle à la croissance de la superficie, ce qui entraîne une augmentation directe de la superficie chauffée.
Méthode pour ajouter des bâtiments nouvellement construits à la carte:
Indicateurs:
Graphique:
Couches:
Comme indiqué précédemment, ce module est basé sur des calculs effectués avec le module Invert / EE-Lab pour tous les pays de l'UE 28 (voir www.invert.at pour une description de la méthode du module Invert / EE-Lab). Les scénarios calculés sont analysés en ce qui concerne le développement des types de bâtiments suivants: bâtiments résidentiels et non résidentiels, 3 périodes de construction et bâtiments nouvellement construits. Ensuite, la croissance démographique par région NUTS3 et le parc immobilier initial (en termes de surface de plancher brute chauffée et de besoins énergétiques par période de construction et type de bâtiment) par région NUTS 3 sont évalués. Sur la base de cette évaluation, les résultats des scénarios calculés sont transférés à la région NUTS3 respective. Les résultats NUTS3 sont ensuite distribués aux différents éléments de l'hectare selon la méthode développée dans Müller et al 2019 ( RÉFÉRENCE ).
Le module propose 4 scénarios différents, dont les taux de rénovation varient. Grâce à une sélection, soit 0,5%, 1%, 2% ou 3% de la surface de plancher brute totale est rénové annuellement. Il est à noter que le besoin de chauffage économisé n'est pas directement proportionnel à une augmentation du taux de rénovation puisque différentes rénovations effectives sont autorisées. Avec un faible taux de rénovation, la plupart des bâtiments sont rénovés, où des mesures favorables peuvent permettre de réaliser d'importantes économies. Avec un taux de rénovation élevé, les bâtiments de meilleure qualité thermique sont également de plus en plus rénovés et leur énergie de chauffage économisée est inférieure en comparaison. Le scénario de base derrière les différents scénarios est le scénario de référence qui est décrit dans la partie suivante.
«référence»: les politiques d'efficacité actuelles restent en place et sont effectivement mises en œuvre. Nous supposons qu'en général, les propriétaires d'immeubles et les professionnels se conforment aux instruments réglementaires comme les codes du bâtiment. Des différences nationales dans l'intensité des politiques continuent d'exister. Par conséquent, l'intensité politique indique qualitativement l'éventail des ambitions politiques dans les différents pays. Le mix de politiques d'efficacité énergétique correspond aux paquets actuellement en place, qui dans la plupart des pays sont un mélange d'approches réglementaires (codes du bâtiment, définitions des bâtiments à énergie quasi nulle (nZEB), obligation RES-H), soutien économique (subventions pour la rénovation des bâtiments) et la fiscalité de l'énergie. Les principales sources des politiques mises en œuvre sont la base de données Mure (www.measures-odyssee-mure.eu/) et les projets ENTRANZE (www.entranze.eu/) et Zebra2020 (www.zebra2020.eu/). Bien que le scénario ne considère ni une forte amélioration technologique ni des obligations contraignantes en matière d'efficacité énergétique, des politiques ambitieuses pour favoriser les énergies renouvelables sont en place. Cela a été mis en œuvre sur la base de quotas d'énergie renouvelable obligatoires au niveau des bâtiments individuels.
Prix de l'énergie: les prix de l'énergie augmentent modérément selon le scénario de référence 2016 de l'UE (https://ec.europa.eu/energy/en/data-analysis/energy-modelling).
Développement technologique: l'apprentissage technologique supposé est très faible et les coûts des technologies de chauffage / refroidissement efficaces et renouvelables ne diminuent que légèrement.
Aperçu qualitatif des hypothèses politiques:
Résultats: la demande totale d'énergie finale pour le chauffage des locaux, l'eau chaude, le refroidissement et la demande d'énergie auxiliaire dans l'UE-28 s'élève à environ 3850 TWh pour tous les taux de rénovation en 2015 et diminue à 2800 TWh à 2250 TWh en 2050, en fonction du taux de rénovation.
UE-28:
Figure: Demande finale d'énergie dans l'UE-28 de 2015 à 2050 pour différents taux de rénovation
Les six graphiques suivants illustrent l'évolution de la demande d'énergie finale pour le chauffage, le refroidissement et la préparation d'eau chaude sanitaire des différents États membres de l'UE.
DE, FR, GB, IT et PL:
Figure: Demande finale d'énergie en DE, FR, GB, IT et PL pour 2015 et 2050 avec différents taux de rénovation
Figure: Part de la demande d'énergie finale en 2050 pour DE, FR, GB, IT et PL par rapport à 2015
NL, ES, BE, SE, CZ, HU, AT, RO, FI, DK et GK:
Figure: Demande finale d'énergie aux Pays-Bas, ES, BE, SE, CZ, HU, AT, RO, FI, DK et GK pour 2015 et 2050 avec des taux de rénovation différents
Figure: Part de la demande d'énergie finale en 2050 pour NL, ES, BE, SE, CZ, HU, AT, RO, FI, DK et GK par rapport à 2015
SK, IE, PT, HR, BG, LT, LV, SI, EE, LU, CY et MT:
Figure: Demande d'énergie finale en SK, IE, PT, HR, BG, LT, LV, SI, EE, LU, CY et MT pour 2015 et 2050 avec différents taux de rénovation
Figure: Part de la demande d'énergie finale en 2050 pour SK, IE, PT, HR, BG, LT, LV, SI, EE, LU, CY et MT par rapport à 2015
Ici, vous obtenez le développement de pointe pour ce module de calcul.
Ici, le module de calcul est exécuté pour l'étude de cas de Vienne, en Autriche. Tout d'abord, utilisez la barre "Aller à la place" pour naviguer vers Vienne et sélectionnez la ville. Cliquez sur le bouton "Calques" pour ouvrir la fenêtre "Calques" puis cliquez sur l'onglet "MODULE DE CALCUL". Dans la liste des modules de calcul, sélectionnez "CM - Projection de la demande".
Les valeurs d'entrée par défaut génèrent une carte de densité de demande de chaleur pour 2017. Ces valeurs doivent être considérées comme un point de départ uniquement. Vous devrez peut-être définir des valeurs inférieures ou supérieures aux valeurs par défaut en tenant compte de considérations locales supplémentaires. Le scénario utilisé a également un fort effet sur la production. Par conséquent, l'utilisateur doit adapter ces valeurs pour trouver la meilleure combinaison d'entrées pour son étude de cas.
Pour exécuter le module de calcul, suivez les étapes suivantes:
Figure: Projection de la demande après exécution avec le paramètre par défaut
Figure: Projection de la demande après exécution avec un paramètre par défaut, passage aux graphiques
Figure: Projection de la demande après exécution avec un paramètre par défaut, passage aux couches de résultats
Comme mentionné précédemment, il peut être nécessaire d'ajuster les paramètres d'entrée à la propre situation de données ou de vérifier les sensibilités.
Andreas Müller et Marcus Hummel, dans Hotmaps-Wiki, CM-Demand-projection (octobre 2019)
Cette page a été écrite par Andreas Müller, Marcus Hummel, Giulia Conforto et David Schmidinger ( e-think ).
☑ Cette page a été révisée par Mostafa Fallahnejad ( EEG - TU Wien ).
Copyright © 2016-2020: Andreas Müller et Marcus Hummel
Licence internationale Creative Commons Attribution 4.0
Ce travail est autorisé sous une licence internationale Creative Commons CC BY 4.0.
Identificateur de licence SPDX: CC-BY-4.0
Texte de la licence: https://spdx.org/licenses/CC-BY-4.0.html
Nous souhaitons exprimer notre profonde gratitude au projet Horizon 2020 Hotmaps (accord de subvention n ° 723677), qui a fourni le financement nécessaire pour mener à bien la présente enquête.
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