Modell-Basierte Optimierung von Kälteversorgungssystemen

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1 Modell-Basierte Optimierung von Kälteversorgungssystemen Competence Center - Energieeffiziente Gebäude und Quartiere Hochschule für angewandte Wissenschaften München Jörg Bentz Fakultät Christian Schweigler Hochschule München Fakultät 05: Versorgungs- und Gebäudetechnik CENERGIE: Competence Center Energieeffiziente Gebäude und Quartiere

2 Agenda Motivation Betriebsoptimierung im Kälteversorgungssystem Quadratische Optimierung Potentialabschätzung Energieoptimierungssystem (ENOS) Modellierung Systemkomponenten Ausblick Seite 2

3 Motivation Kälteversorgungssysteme sind sehr komplex und haben eine hohe Anzahl an Freiheitsgraden Eine Betriebsoptimierung eines Kältesystems erfordert ein hohes Maß an Anlagenkenntnissen Optimierungssysteme werden meist nur für große Energiesysteme (z.b. Kraftwerke) individuell aufgesetzt Seite 3

4 Betriebsoptimierung im Kältesystem Minimierung der elektrischen Leistungsaufnahme aus Kältemaschine, Rückkühlwerk und Pumpen Randbedingungen: " #$%& = ()*+,.. #$%& = ()*+,. Kältemaschine Kaltwasserkreislauf Kühlwasserkreislauf T CHW,out M T CW,in überfluteter Verdampfer Expansionsventil V! CW Verflüssigerpumpe T Amb Q! 0 Q! 1 Verbraucher konst. V! CHW T CHW,in wassergekühlter Verflüssiger T CW,out trockenes Rückkühlwerk 400kW RH Amb Verdampferpumpe Turboverdichter 300kW Seite 4

5 Optimierung des Referenzsystems Formulierung Quadratische Optimierung Generalform: Zielfunktion: mit:!"# $ {& ' ( *(,, *./ ( =,./, 1, ( 3,} min ' 89:, < 8=9, < 89 >?@,A = >?@,BC + >?@,B' + >?@,EFG + >?@,EFH >?@,BC = I EJKJL.A.K +I M N O BPQ + I R N S BCP + I T N S BP + I U O R R BPQ + I W N S BCP + IX N + I Y N O BPQ N S BCP + I Z N O BPQ N S BP + I [ N S BCP N S BP S BP R >?@,B' = I EJKJL.A.K + I M N O BP\ +I R N S BP + I T N O BP\ R + I U N S BP R + IW N O BP\ N S BP R >?@,EFG = I EJKJL.A.K + I M N S BCP + I R N S BCP R >?@,EFH = I EJKJL.A.K + I M N S BP + I R N S BP Randbedingungen: I ]JKJL.A.K = ^_#`a. (alle nicht optimierten Variablen) Seite 5

6 Potentialabschätzung Betrachtung über 10 Betriebstage Randbedingungen: " #$%& = ()*+,. 140 nicht optimiert: konstante Kühlwassertemperatur. #$%& = ()*+,. Energieeinsatz [kw] optimiert: variable Kühlwassertemperatur Gesamtenergiebedarf: Kompressor + Rückkühler 20 Energiebedarf: Kompressor Stunde im Jahr Seite 6

7 Potentialabschätzung Ergebnis Jahressimulation Kälteleistung 290 kw Kältemittel R 134a Freie Kühlung (Aussentemp. < 4 C) 2802 h/a nicht opt. optimiert Einsparung Energieeinsatz MWh MWh % Kältemaschineneinsatz Kältemaschine 453,0 307,3 32, h/a Rückkühler 25,8 64,3-149,7 Gesamt 478,8 371,6 22,4 Kälteenergie EER 3,61 4,65 Seite 7

8 Energieoptimierungssystem (ENOS) Funktions- Analyse Regression (historische Betriebsdaten) Verarbeitung der neuen Koeffizienten ENOS Systemkonfiguration Anlagenkenngrößen (Polynome) Detaillierung ZLT Zentrale Leittechnik aktueller Betrieb Anlagentechnik SmartGrid Wetter Energiebedarf SOLVER (Optimierung) Ergebnis Visualisierung Seite 8

9 ENOS Workflow vereinfacht!!" #$%& = ( ), - ( * ( #$%& ) vereinfachte Modelle Simulation Simulationsdaten Regression Polynome Messdaten Betriebsdaten Seite 9

10 Modellierung der Systemkomponenten Auslegungsprogramm real vermessene Maschinen / Komponenten komplexes semi-empirisches Modell Mischung aus physikalischer Formulierung und Herstellerdaten Validiert durch Auslegungsprogramm vereinfachtes Modell auf grundlegende Zusammenhänge reduziertes Modell nur wenige Parameter zur Anpassung notwendig Komplexität Seite 10

11 Modellaufbau (Kältemaschine) komplexes Modell Verdichter (Polynome nach EN12900) %!!" = & ' () - ' () = * + + * -. / & + * 0. / + + * 1. / & + * 2. / &. / + + * 3. / + + * 4. / 0 & + * 5. / +. / - & + * 6. / &. / * +&. / + Wärmetauscher (2 teilig / 3 teilig) aussen: % = :/; % = <. = innen: % = < A(B. h P [kpa] C R134a h [kj/kg] 16 C 0,2 0,4 0,6 0,8 59 C vereinfachtes Modell Verdichter!!" = / & / + / &. E E = * + + * -. % & + * 0. % - & Wärmetauscher (Grädigkeiten) / & = / & / + = / GIJ & &,L(MM. '9N + +,L(MM. '9N + O P '9N & = '9N O + = P,QRSS O T O T,QRSS Seite 11

12 Modellanalyse (Kältemaschine) 7 EER Verlauf des Verdichters über interne Temperaturen 9 Randbedingungen: " #$%& = ()*+,.. /012 = ()*+,. (4567 1). #$%& = ()*+,. (4567 2) EER Cycle;200kW EER Simple;200kW 8 EER cycle;200kw EER Simple;200kW 6 EER Cycle;300kW EER Simple;300kW 7 EER cycle;300kw EER Simple;300kW EER [-] 5 EER [-] T Evap [ C] T Cond [ C] Seite 12

13 Ausblick Gemischt Ganzzahlige Quadratische Optimierung Quelle: Quelle: Seite 13

14 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit Kontakt an der Hochschule München M.Sc. Jörg Bentz Wissenschaftlicher Mitarbeiter Raum: T München Dachauer Str. 100a Tel.: +49 (0) Fax: +49 (0) > joerg.bentz@hm.edu Seite 14