Document ID: /fineweb-2-swissfilter-quality_10-filterrobots/filtered/05388.jsonl.gz/13

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]
Este es el primer paso del análisis a nivel nacional.
Con el fin de identificar casos típicos diferentes y representativos para un análisis más detallado de los costos y potenciales de la calefacción urbana en el país / región de interés, Hotmaps proporciona varias capas de datos predeterminadas en la base de datos Hotmaps, así como diferentes módulos de cálculo (CM). Además, se pueden cargar y utilizar datos propios. Este procedimiento de identificación puede constar de los siguientes pasos:
La siguiente figura muestra este procedimiento gráficamente y muestra las diversas fuentes de datos y módulos de cálculo que se pueden utilizar.* Figura: Identificación de diferentes casos representativos y típicos de la calefacción urbana (Paso 1) *
En los siguientes subcapítulos, los diferentes pasos de este procedimiento se describen con más detalle.
El primer paso en el análisis es generar la demanda futura de calor y los mapas de densidad del área bruta del piso para su región / país de interés. Puede utilizar los datos desarrollados en el curso del proyecto Hotmaps para todos los países de la UE-28 (datos predeterminados de Hotmaps, disponibles en la base de datos de Hotmaps), o puede utilizar otros mapas de densidad de demanda de calor para su región / país de interés.
Los mapas de densidad de superficie bruta y demanda de calor desarrollados se utilizan en los pasos siguientes en otros módulos de cálculo (CM).
Después de desarrollar posibles escenarios futuros de demanda de calor y mapas de densidad de superficie bruta para la ciudad / área de interés, se pueden identificar ciudades / áreas potenciales de calefacción urbana. Esto se puede hacer utilizando el CM - Áreas potenciales de calefacción urbana: umbrales definidos por el usuario de acuerdo con los siguientes pasos:
En este paso, se pueden analizar los potenciales de exceso de calor y energía renovable en las regiones que se han identificado como potencialmente interesantes para la calefacción urbana. Estos datos, junto con los datos sobre la demanda de calor y la densidad de la demanda de calor en las regiones recopilados en el paso anterior, se pueden utilizar para caracterizar áreas representativas de calefacción urbana para los pasos de análisis adicionales. La siguiente lista ofrece una descripción general de las fuentes de calor que deben tenerse en cuenta y enlaces a los datos predeterminados para la fuente de energía respectiva, que está disponible en la base de datos Hotmaps:
Los datos recopilados en los dos pasos anteriores se pueden utilizar para definir diferentes tipos de áreas típicas de calefacción de distrito (DH) representativas en la región / país de interés. Se pueden agrupar regiones / ciudades con dimensiones y combinaciones similares de demanda total de calor, densidad media de demanda de calor y potencial de energía renovable y exceso de calor.
Posibles indicadores para la agrupación de áreas típicas de calefacción urbana:
Para cada uno de los grupos desarrollados de áreas DH típicas, se pueden seleccionar y analizar más a fondo una o varias ciudades / regiones representativas. Estos pueden servir como estudios de caso representativos.
Marcus Hummel, Giulia Conforto, en Hotmaps-Wiki, Directrices para el uso de la caja de herramientas Hotmaps para análisis a nivel nacional (agosto de 2020)
Esta página fue escrita por Marcus Hummel y Giulia Conforto e-think .
☑ Esta página fue revisada por Mostafa Fallahnejad EEG - TU Wien .
Copyright © 2016-2020: Marcus Hummel, Giulia Conforto
Licencia internacional Creative Commons Attribution 4.0
Esta obra está autorizada bajo una licencia internacional Creative Commons CC BY 4.0.
Identificador de licencia SPDX: CC-BY-4.0
Texto de licencia: https://spdx.org/licenses/CC-BY-4.0.html
Nos gustaría transmitir nuestro más profundo agradecimiento al Proyecto Hotmaps Horizon 2020 (Acuerdo de subvención número 723677), que proporcionó los fondos para llevar a cabo la presente investigación.
This page was automatically translated. View in another language:
English (original) Bulgarian* Czech* Danish* German* Greek* Estonian* Finnish* French* Irish* Croatian* Hungarian* Italian* Lithuanian* Latvian* Maltese* Dutch* Polish* Portuguese (Portugal, Brazil)* Romanian* Slovak* Slovenian* Swedish*
* machine translated
Last edited by web, 2020-09-30 11:29:36