Document ID: /fineweb-2-swissfilter-quality_10-filterrobots/filtered/02999.jsonl.gz/17

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]
To pierwszy etap analizy na szczeblu krajowym.
W celu zidentyfikowania różnych, reprezentatywnych, typowych przypadków do dalszej analizy kosztów i potencjału ciepłownictwa w kraju / regionie zainteresowania, Hotmapy zapewnia różne domyślne warstwy danych w bazie danych Hotmaps, a także różne moduły obliczeniowe (CM). Ponadto można przesyłać i wykorzystywać własne dane. Ta procedura identyfikacji może składać się z następujących kroków:
Poniższy rysunek przedstawia tę procedurę w sposób graficzny i pokazuje różne źródła danych i moduły obliczeniowe, których można użyć.* Rysunek: Identyfikacja różnych reprezentatywnych, typowych przypadków ciepłownictwa (Krok 1) *
W kolejnych podrozdziałach poszczególne kroki tej procedury opisano bardziej szczegółowo.
Pierwszym krokiem analizy jest wygenerowanie map przyszłego zapotrzebowania na ciepło i gęstości powierzchni brutto dla danego regionu / kraju. Możesz skorzystać z danych opracowanych w ramach projektu Hotmaps dla wszystkich krajów UE-28 (domyślne dane Hotmaps, dostępne w bazie danych Hotmaps) lub możesz użyć innych map gęstości zapotrzebowania na ciepło dla regionu / kraju, który Cię interesuje.
Opracowane mapy zapotrzebowania na ciepło i gęstości powierzchni brutto są następnie wykorzystywane w kolejnych krokach w innych modułach obliczeniowych (CM).
Po opracowaniu możliwych przyszłych scenariuszy zapotrzebowania na ciepło i map gęstości powierzchni brutto dla miasta / obszaru zainteresowania, można zidentyfikować potencjalne miasta / obszary ciepłownicze. Można to zrobić za pomocą CM - Potencjalne obszary ciepłownictwa: progi zdefiniowane przez użytkownika zgodnie z następującymi krokami:
Na tym etapie można przeanalizować potencjał nadwyżki ciepła i energii odnawialnej w regionach, które zostały zidentyfikowane jako potencjalnie interesujące dla ciepłownictwa. Dane te wraz z danymi dotyczącymi zapotrzebowania na ciepło i gęstości zapotrzebowania na ciepło w regionach zebranych w poprzednim kroku można następnie wykorzystać do scharakteryzowania reprezentatywnych obszarów ciepłowniczych do dalszych etapów analizy. Poniższa lista zawiera przegląd źródeł ciepła, które należy wziąć pod uwagę, oraz linki do domyślnych danych dla odpowiedniego źródła energii, które są dostępne w bazie danych Hotmaps:
Dane zebrane w dwóch poprzednich krokach można wykorzystać do zdefiniowania różnych typów reprezentatywnych, typowych obszarów ciepłowniczych (DH) w regionie / kraju będącym przedmiotem zainteresowania. Regiony / miasta o podobnych wymiarach i kombinacjach całkowitego zapotrzebowania na ciepło, średniej gęstości zapotrzebowania na ciepło oraz potencjału energii odnawialnej i nadmiaru ciepła można grupować.
Możliwe wskaźniki grupowania typowych obszarów ciepłowniczych:
Dla każdej z opracowanych grup typowych obszarów ciepłowniczych można wybrać jedno lub kilka reprezentatywnych miast / regionów i poddać je dalszej analizie. Mogą one służyć jako reprezentatywne studia przypadków.
Marcus Hummel, Giulia Conforto, w Hotmaps-Wiki, Wytyczne dotyczące korzystania z zestawu narzędzi Hotmaps do analiz na poziomie krajowym (sierpień 2020 r.)
Ta strona została napisana przez Marcusa Hummela i Giulię Conforto e-think .
☑ Ta strona została sprawdzona przez Mostafa Fallahnejad EEG - TU Wien .
Prawa autorskie © 2016-2020: Marcus Hummel, Giulia Conforto
Licencja międzynarodowa Creative Commons Attribution 4.0
Ta praca jest objęta licencją Creative Commons CC BY 4.0 International License.
Identyfikator licencji SPDX: CC-BY-4.0
Tekst licencji: https://spdx.org/licenses/CC-BY-4.0.html
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* Portuguese (Portugal, Brazil)* Romanian* Slovak* Slovenian* Swedish*
* machine translated
Last edited by web, 2020-09-30 11:29:36