Document ID: /fineweb-2-swissfilter-quality_10-filterrobots/filtered/01564.jsonl.gz/10

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]
Dette er det første trin i analysen på nationalt plan.
For at identificere forskellige, repræsentative, typiske tilfælde til yderligere analyse af omkostningerne og potentialerne for fjernvarme i landet / regionen af interesse Hotmaps leverer forskellige standarddatalag i Hotmaps-databasen samt forskellige beregningsmoduler (CM'er). Også egne data kan uploades og bruges. Denne identifikationsprocedure kan bestå af følgende trin:
Følgende figur viser denne procedure grafisk og viser de forskellige datakilder og beregningsmoduler, der kan bruges.* Figur: Identifikation af forskellige repræsentative, typiske tilfælde til fjernvarme (trin 1) *
I de følgende underkapitler er de forskellige trin i denne procedure beskrevet mere detaljeret.
Det første trin i analysen er at generere fremtidige varmebehov og brutto-arealdensitetskort til din region / land af interesse. Du kan bruge data, der er udviklet i løbet af Hotmaps-projektet for alle EU-28-lande (Hotmaps-standarddata, tilgængelige i Hotmaps-databasen), eller du kan bruge andre kort for varmeforespørgselstæthed til din region / land af interesse.
Det udviklede varmebehov og brutto gulvfladetæthedskort bruges yderligere i de efterfølgende trin i andre beregningsmoduler (CM'er).
Efter at have udviklet mulige fremtidige scenarier for varmeefterspørgsel og brutto-arealdensitetskort for byen / interesseområdet, kan potentielle fjernvarmebyer / -områder identificeres. Dette kan gøres ved hjælp af CM - Fjernvarmepotentialeområder: brugerdefinerede tærskler i henhold til følgende trin:
I dette trin kan potentialet for overskydende varme og vedvarende energi i de regioner, der er identificeret som potentielt interessante for fjernvarme, analyseres. Disse data sammen med dataene om varmebehov og varmebehovstæthed i regionerne indsamlet i det forrige trin kan derefter bruges til at karakterisere repræsentative fjernvarmeområder til yderligere analysetrin. Følgende liste giver en oversigt over de varmekilder, der skal tages i betragtning, og links til standarddata for den respektive energikilde, som er tilgængelig i Hotmaps-databasen:
De data, der er indsamlet i de to foregående trin, kan bruges til at definere forskellige typer repræsentative, typiske fjernvarmeområder (DH) i regionen / det interesserede land. Regioner / byer med lignende dimensioner og kombinationer af samlet varmebehov, gennemsnitlig varmebehovstæthed og potentialer for vedvarende energi og overskydende varme kan grupperes.
Mulige indikatorer for gruppering af typiske fjernvarmeområder:
For hver af de udviklede grupper af typiske DH-områder kan en eller flere repræsentative byer / regioner vælges og analyseres yderligere. Disse kan tjene som repræsentative casestudier.
Marcus Hummel, Giulia Conforto, i Hotmaps-Wiki, Retningslinjer for brug af Hotmaps-værktøjskassen til analyser på nationalt niveau (August 2020)
Denne side er skrevet af Marcus Hummel og Giulia Conforto e-think .
☑ Denne side blev gennemgået af Mostafa Fallahnejad EEG - TU Wien .
Ophavsret © 2016-2020: Marcus Hummel, Giulia Conforto
Creative Commons Attribution 4.0 International licens
Dette arbejde er licenseret under en Creative Commons CC BY 4.0 International licens.
SPDX-licensidentifikator: CC-BY-4.0
Licens-tekst: https://spdx.org/licenses/CC-BY-4.0.html
Vi vil gerne formidle vores dybeste påskønnelse til Horizon 2020 Hotmaps-projektet (tilskudsaftale nummer 723677), som gav finansieringen til at gennemføre den nuværende undersøgelse.
This page was automatically translated. View in another language:
English (original) Bulgarian* Czech* German* Greek* Spanish* 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