Optimal Capacities of Distributed Renewable Heat Supply in a Residential Area Connected to District Heating

In this paper, residential area of 16 buildings with average annual 5.6 GWh heat consumption is studied in terms of distributed renewable energy supply with gradual separation from the local district heating network. Optimal heat supply and heat production capacities in the area are estimated by using hourly linear optimisation model for two separate model years and for normal and low district heating temperature cases. Results indicate that disintegration from district heating supply inflict 12-24% higher annualised total costs. However, completely removing the areal district heating network increases total costs considerably. Solution for heat supply in building area is a package consisting of ground source heat pump, heat storage and photovoltaics panel. Centralised ground source heat pump with centralised heat storage completes the heat supply cost-efficiently with low district heating supply levels. Solar collectors and exhaust air heat pumps are not cost-efficient solutions due to high investment costs

Dynamically distributed district heating for an existing system

The study in hand introduces the concept of dynamically distributed district heating. The concept addresses the challenges related to transforming an existing 3rd generation district heating system into a 4th generation system, one area at a time. It enables a cost-efficient option for introducing low-temperature distribution and new distributed heat supply while preserving the advantages of an efficient, more centralised system. The concept includes new large-scale heat storage capacity in areas on the outskirts of the network or within otherwise suitable locations, charged during summer when low-cost heat is commonly available. These areas also have new distributed heat supply. The areas are run in an island-mode during the heating season, i.e. disconnected from the main system. The study presents a preliminary analysis of the concept using Helsinki district heating system as a case study based on open data on district heating demand, building stock data and optimisation modelling of the district heating system for assessing the heat supply costs

Dynamically distributed district heating for an existing system

The study in hand introduces the concept of dynamically distributed district heating. The concept addresses the challenges related to transforming an existing 3rd generation district heating system into a 4th generation system, one area at a time. It enables a cost-efficient option for introducing low-temperature distribution and new distributed heat supply while preserving the advantages of an efficient, more centralised system. The concept includes new large-scale heat storage capacity in areas on the outskirts of the network or within otherwise suitable locations, charged during summer when low-cost heat is commonly available. These areas also have new distributed heat supply. The areas are run in an island-mode during the heating season, i.e. disconnected from the main system. The study presents a preliminary analysis of the concept using Helsinki district heating system as a case study based on open data on district heating demand, building stock data and optimisation modelling of the district heating system for assessing the heat supply costs

Energiatehokkuuden mittarit ja potentiaalit

The first objective of the research ‘Energy Efficiency Metrics and Improvement Potentials’ was to study how energy efficiency is measured in different sectors. The second objective was to study how energy efficiency improvement potential could be evaluated on a sectoral basis, and more comprehensively in society as a whole. The research covered five sectors: communities, buildings, transportation and logistics, (process) industry and energy production. According to the Energy Service Directive 2006/32/EC (EC, 2006), energy efficiency is defined as “a ratio between an output of performance, service, goods or energy, and an input of energy”. The output of performance, service, goods or energy covers a wide range of subjects. This results in a variety of energy efficiency metrics. Sometimes it is useful to provide a broader perspective on energy efficiency measurement(e.g. kWh/m3, kWh/m2, etc. in the construction and real estate sector). Sometimes explanatory metrics are also needed, e.g. ‘the capacity utilisation rate’ in the process industry sector. In the analysis of efficiency, one must make decisions about how to set the balance boundary and how to take the life-cycle aspects into account. It is worthwhile to compare only objects which have been defined in a similar way. Energy is used in different forms: as fuel, electricity and heat. Different forms of energy should not be aggregated until they have been transformed into a comparable form. This is made using so-called primary energy factors. There are varying practices in the use of primary energy factors, and the ways in which they are calculated is not well established. Energy efficiency and energy efficiency potential should be studied primarily using energy units. Carbon dioxide (or greenhouse gas) efficiency can be used as a supporting and complementary evaluation criterion. Energy efficiency improvement potential means a difference in energy consumption between the current situation and the reference situation. Defining the reference situation, i.e. the target state, is one of the challenges in calculating the potential. Such a target state can be the best known reference (such as BAT), or ideal performance. No common method exists to define the target state, so practices vary between the sectors. For example, the concept ‘ideal state’ is not even suitable in communities and logistics. A case study was carried out during the late part of the research to calculate the energy efficiency potential of an example area. The study was made in the Kalasatama district near the city centre of Helsinki. The case study verified for example, that metrics from different sectors can be combined in a single study. Based on the study it can be said that the methods being used are still undeveloped, and much research is needed in this area. In practical work, emphasis should be put on reaching agreements concerning the standardisation of energy efficiency calculation methods.Energiatehokkuuden mittarit ja potentiaalit (EPO) – tutkimushankkeen ensimmäinen tavoite oli selvittää, miten energiatehokkuutta mitataan eri sektoreilla. Toinen tavoite oli selvittää, miten energiatehokkuuden parannuspotentiaalia arvioidaan sektorikohtaisesti ja myös kattavammin koko yhteiskunnassa. Tutkimuksessa mukana olleet sektorit olivat: yhdyskunnat, rakennukset, (prosessi-) teollisuus, liikenne ja logistiikka sekä energiantuotanto. Energiapalveludirektiivin 2006/32/EY mukaan (EU, 2006):”Energiatehokkuus on suoritteen, palvelun, tavaran tai energian tuotoksen ja energiapanoksen välinen suhde”. Tämä suorite, palvelu, tavara tai energian tuotos on laaja joukko erilaisia asioita. Näin ollen myös energiatehokkuuslukuja on erilaisia. Energiankulutusta on usein tarkasteltava useammasta näkökulmasta kattavan kokonaiskäsityksen saamiseksi (esim. rakennussektorilla kWh/m3, kWh/m2, jne.). Energiankulutusluvun tukena on usein ilmaistava myös selittäviä tekijöitä, kuten teollisuudessa kapasiteetin käyttöaste. Laskelmia tehdessä on tehtävä rajauksia koskien kokonaisuuden laajuutta ja sitä miten huomioidaan elinkaarivaikutukset. Vain samalla tavalla rajattuja kohteita on mielekästä vertailla toisiinsa. Energiaa käytetään eri muodoissa: polttoaineina, sähkönä ja lämpönä. Erilaisia jakeita ei tulisi laskea yhteen ennen niiden muuttamista keskenään vertailukelpoiseen muotoon. Tähän käytetään ns. primäärienergiakertoimia. Kertoimien käytössä on vaihtelevia käytäntöjä eikä laskenta ole vakiintunut. Energiatehokkuutta kuten sen tehostamispotentiaalia tulee ensisijaisesti tarkastella energiayksiköiden avulla. Hiilidioksidi- tai kasvihuonekaasutehokkuutta voi käyttää tukevana ja täydentävänä arviointikriteerinä. Energiatehokkuuden parannuspotentiaali on ero energiankulutuksessa nykytilanteen ja vertailutilanteen välillä. Potentiaalin laskennan haaste kulminoituu tavoitetilan eli vertailutilanteen määrittämiseen. Vertailutilanteena voidaan käyttää parasta nykykäytäntöä (esim. BAT) tai ideaalitilannetta. Vertailutilan määrittämiseen tai laskemiseen ei millään tutkituista viidestä sektorista ole olemassa yleisesti hyväksyttyä, käytössä olevaa menettelytapaa ja siksi käytännöt vaihtelevat. Esimerkiksi yhdyskuntien ja logistiikan sektoreille käsite "ideaalitilanne" ei edes sovellu hyvin. Tutkimuksen aikana suoritettiin kokeilulaskenta yhdessä yhteisessä kohteessa, joka oli Helsingin Kalasatama. Case laskenta osoitti mm., että eri sektoreiden mittareita voidaan käyttää samanaikaisesti valitun kohteen energiatehokkuuden tarkastelussa. Mittareiden käyttö eri laskentatapausten vertailussa mahdollistaa energiatehokkuuden potentiaalin arvioimisen. Tutkimuksen perusteella voidaan sanoa, että menetelmät energiatehokkuuden mittaamiseksi ja potentiaalien laskemiseksi ovat vielä varsin kehittymättömiä siihen, että ne toimisivat käytännön työn ohjaajina. Aihealueella on edelleen perustutkimustarve. Käytännön työssä tulisi edistää sopimuksia liittyen laskennan pelisääntöihin

Energia- ja ilmastopoliittisen toimenpidekokonaisuuden vaikutukset energiajärjestelmään ja kansantalouteen vuoden 2013 jälkeisessä päästökauppajärjestelmässä

Tämän tutkimuksen tavoitteena on arvioida päästökaupan ja erityisesti erihintaisten päästöoikeuksien vaikutuksia energian tuotantoon ja kulutukseen sekä kansantalouteen osana energia- ja ilmastopoliittista toimenpidekokonaisuutta. Vaikutusarviot perustuvat energiataloutta kuvaavan TIMES-mallin ja kansantaloutta kuvaavan VATTAGE-mallin avulla tehtyihin simulaatioihin. Jotta päästökaupan vaikutuksia on voitu arvioida, on koottu yhteen talouden eri sektoreja koskevat toimenpiteet, joilla pyritään saavuttamaan EU:n energia- ja ilmastopaketin Suomelle asettamat tavoitteet, jotka koskevat kasvihuonekaasujen päästöjen vähentämistä, uusiutuvan energian käytön lisäämistä sekä energiansäästöä. Lisäksi tutkimuksessa arvioidaan uusien ydinvoimaloiden vaikutuksia osana mallisimulointeja. Simulaatioiden perusteella vaikutukset koko kansantalouteen ovat vuonna 2020 vähintään 1,1 prosenttia kansantuotteesta. Päästökaupan vaikutus sen piiriin kuuluvilla toimialoilla on suuri, mutta päästöjä vähentää myös uusiutuvan energian osuuden lisäämiseen tähtäävät toimenpiteet. Vuoden 2013 jälkeen päästökauppa voi synnyttää veronluonteista tuloa, millä on merkitystä koko kansantaloudenkin kannalta, koska se helpottaa muiden toimenpiteiden rahoittamista.This report evaluates the effects of the EU emission trade Finnish energy sector and on the Finnish economy. The study uses the TIMES energy sector model to study effects in the energy sector, and the VATTAGE model of the Finnish economy to study the effects on the economy. To obtain a comprehensive understanding of the effects of emission trading, we take into account not only emission trade, but also the targets on renewable energy and energy efficiency. Thus the model simulations use the proposed measures on curbing emissions, increasing the share of renewables, and energy saving to produce estimates on effects compared to a business-as-usual scenario. The results indicate that the energy package would reduce Finnish GDP by at least 1,1 percentage points by the year 2020. Emission trading has a significant effect on the emission trading sectors, but measures to increase the share of renewable energy also account for large impacts in these sectors. Significantly, after 2013, the revenue generated by the auctioning of emission permits may alleviate the fiscal burden caused by revenue-losing measures to promote renewable energy