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Concept and Evaluation of Heating Demand Prediction Based on 3D City Models and the CityGML Energy ADE—Case Study Helsinki
ISPRS International Journal of Geo-Information ( IF 3.4 ) Pub Date : 2020-10-12 , DOI: 10.3390/ijgi9100602
Maxim Rossknecht , Enni Airaksinen

The heating of buildings causes the greatest portion of greenhouse gas emissions in Helsinki, more energy-efficient buildings may be a key to achieving carbon-neutrality by 2035 . This work presents a concept for heating demand and resulting CO2 emissions prediction based on a 3D city model in CityGML format in various scenarios under the consideration of a changing climate. Therefore, the Helsinki Energy and Climate Atlas, that provides detailed information for individual buildings conducting the heating demand, is integrated using the CityGML Energy Application Domain Extension (Energy ADE) to provide energy-relevant information together with the 3D city model based on a standardized data model stored in a CityGML database, called 3DCityDB. The simulation environment SimStadt is extended to retrieve the information stored within the Energy ADE schema, use it during simulations, and write simulation results back to the 3DCityDB. Due to climate change, a heating demand reduction of 4% per decade is predicted. By 2035, a reduction of 0.7 TWh is calculated in the normal and of 1.5 TWh in the advanced refurbishment scenario. Including the proposed improvements of the district heating network, heating CO2 emissions are predicted to be reduced by up to 82% by 2035 compared to 1990. The City of Helsinki’s assumed heating demand reduction through the modernization of 2.0 TWh/a by 2035 is not achieved with a 3% refurbishment rate. Furthermore, the reduction of CO2 emissions is mainly achieved through lower CO2 emission factors of the district heating network in Helsinki.

中文翻译:

基于3D城市模型和CityGML Energy ADE的供热需求预测概念和评估—案例研究赫尔辛基

建筑物的供暖导致赫尔辛基的温室气体排放量最大,更节能的建筑物可能是到2035年实现碳中和的关键。这项工作提出了一个概念,即在考虑到气候变化的情况下,在各种情况下,以CityGML格式的3D城市模型为基础的供热需求和由此产生的CO2排放预测。因此,使用CityGML能源应用领域扩展(Energy ADE)集成了赫尔辛基能源和气候图集,该地图集可为满足供热需求的各个建筑物提供详细信息,以提供与能源相关的信息以及基于标准化的3D城市模型数据模型存储在名为3DCityDB的CityGML数据库中。模拟环境SimStadt进行了扩展,以检索存储在Energy ADE模式中的信息,在模拟过程中使用它,并将模拟结果写回到3DCityDB。由于气候变化,预计供暖需求每十年减少4%。到2035年,正常情况下减少了0.7 TWh,高级翻修情况下减少了1.5 TWh。包括对区域供热网络的拟议改进,到2035年,与1990年相比,预计供热CO2排放量将减少多达82%。赫尔辛基市假设到2035年实现2.0 TWh / a的现代化改造将无法实现供热需求的减少翻新率为3%。此外,减少二氧化碳排放量主要是通过降低赫尔辛基地区供热网络的二氧化碳排放因子来实现的。在仿真过程中使用它,并将仿真结果写回到3DCityDB。由于气候变化,预计供暖需求每十年减少4%。到2035年,正常情况下减少了0.7 TWh,高级翻修情况下减少了1.5 TWh。包括对区域供热网络的拟议改进,到2035年,与1990年相比,预计供热CO2排放量将减少多达82%。赫尔辛基市假设到2035年实现2.0 TWh / a的现代化改造将无法实现供热需求的减少翻新率为3%。此外,减少二氧化碳排放量主要是通过降低赫尔辛基地区供热网络的二氧化碳排放因子来实现的。在仿真过程中使用它,并将仿真结果写回到3DCityDB。由于气候变化,预计供暖需求每十年减少4%。到2035年,正常情况下减少了0.7 TWh,高级翻修情况下减少了1.5 TWh。包括对区域供热网络的拟议改进,到2035年,与1990年相比,预计供热CO2排放量将减少多达82%。赫尔辛基市假设到2035年实现2.0 TWh / a的现代化改造将无法实现供热需求的减少翻新率为3%。此外,减少二氧化碳排放量主要是通过降低赫尔辛基地区供热网络的二氧化碳排放因子来实现的。预计供暖需求每十年减少4%。到2035年,正常情况下减少了0.7 TWh,高级翻修情况下减少了1.5 TWh。包括对区域供热网络的拟议改进,到2035年,与1990年相比,预计供热CO2排放量将减少多达82%。赫尔辛基市假设到2035年实现2.0 TWh / a的现代化改造将无法实现供热需求的减少翻新率为3%。此外,减少二氧化碳排放量主要是通过降低赫尔辛基地区供热网络的二氧化碳排放因子来实现的。预计供暖需求每十年减少4%。到2035年,正常情况下减少了0.7 TWh,高级翻修情况下减少了1.5 TWh。包括对区域供热网络的拟议改进,到2035年,与1990年相比,预计供热CO2排放量将减少多达82%。赫尔辛基市假设到2035年实现2.0 TWh / a的现代化改造将无法实现供热需求的减少翻新率为3%。此外,减少二氧化碳排放量主要是通过降低赫尔辛基地区供热网络的二氧化碳排放因子来实现的。到2035年,与1990年相比,加热供暖的二氧化碳排放量预计将减少多达82%。赫尔辛基市假设到2035年实现2.0 TWh / a现代化的供暖需求减少无法达到3%的整修率。此外,减少二氧化碳排放量主要是通过降低赫尔辛基地区供热网络的二氧化碳排放因子来实现的。到2035年,与1990年相比,加热供暖的二氧化碳排放量预计将减少多达82%。赫尔辛基市假设到2035年实现2.0 TWh / a现代化的供暖需求减少无法达到3%的整修率。此外,减少二氧化碳排放量主要是通过降低赫尔辛基地区供热网络的二氧化碳排放因子来实现的。
更新日期:2020-10-12
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