Industrielle Abwärmenutzung durch Wärmeintegration
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- Gisela Hase
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2 Doktoranden-Tagung Innovative Energiesysteme und Energieeffizienz Industrielle Abwärmenutzung durch Wärmeintegration Düsseldorf, 02. Dezember 2019 Simon Möhren, SWK E² Hochschule Niederrhein Düsseldorf 02. Dezember 2019 Simon Möhren, Prof. Dr.-Ing. Jörg Meyer 1
3 Inhalt 1. Ausgangslage 2. Stand der Forschung 3. Fragestellung, Methode und Ergebnisse I. Globale Optimierung II. Mehrperiodische Probleme 4. Zusammenfassung 5. Ausblick Düsseldorf 02. Dezember 2019 Simon Möhren, Prof. Dr.-Ing. Jörg Meyer 2
4 Inhalt 1. Ausgangslage 2. Stand der Forschung 3. Fragestellung, Methode und Ergebnisse I. Globale Optimierung II. Mehrperiodische Probleme 4. Zusammenfassung 5. Ausblick Düsseldorf 02. Dezember 2019 Simon Möhren, Prof. Dr.-Ing. Jörg Meyer 3
5 1. Ausgangslage Endenergieverbrauch nach Anwendungsbereichen in der Industrie in PJ Quelle: BMWi Energiedaten, Stand Jan 2019 Düsseldorf 02. Dezember 2019 Simon Möhren, Prof. Dr.-Ing. Jörg Meyer 7
6 Inhalt 1. Ausgangslage 2. Stand der Forschung 3. Fragestellung, Methode und Ergebnisse I. Globale Optimierung II. Mehrperiodische Probleme 4. Zusammenfassung 5. Ausblick Düsseldorf 02. Dezember 2019 Simon Möhren, Prof. Dr.-Ing. Jörg Meyer 8
7 2. Stand der Forschung Theoretisches Abwärmepotential (Bottom-up) Theoretisches Potential Technisch nutzbares Potential Wirtschaftlich nutzbares Potential Abwärmepotenzial der deutschen Industrie im Jahr 2008 Theoretisches Potential: 61,9 TWh/a Düsseldorf 02. Dezember 2019 Simon Möhren, Prof. Dr.-Ing. Jörg Meyer 9 Quelle: Brueckner et al. 2017
8 2. Stand der Forschung Pinch-Analyse als graphisches Verfahren Zusammenfassen der kalten (CS) und heißen Ströme (HS) durch intervallweise Addition der Wärmeströme QQ HH LL QQ jj,ii = mm jj cc ppjj TT iiii ll TT ooooooll jj=1 ll=1 Ziel: Errechnen der maximal möglichen Abwärmenutzung für T min Minimum cooling utility Pinch Point Minimum heating utility Wie sieht das optimale Wärmeübertrager Netzwerk (HEN) aus? Wo sind andere Technologien zur Abwärmenutzung sinnvoll? Düsseldorf 02. Dezember 2019 Simon Möhren, Prof. Dr.-Ing. Jörg Meyer 11 Nach Linnhoff & Flower (1978) Klemes et al. 2011; Klemes et al. 2018
9 2. Stand der Forschung Lineares Wärmetransportproblem (LP) Problem: Wärme soll mit möglichst geringen Kosten von der Wärmequelle j in den Temperaturintervallen l zu Wärmesenken i in den Temperaturintervallen k transportiert werden. aa iikk ist der Wärmebedarf von Strom i im Intervall k und bb jjll die verfügbare Wärme von Strom j im Intervall l. Jeder mögliche Transportweg bildet einen Knoten. Über ihn kann die Wärme qq iiii,jjjj mit den spezifischen Kosten cc iikk,jjll transportiert werden. HS 1 HI 1 HS 1 HI 2 HS 2 HI 1 Zielfunktion: CS 1 CI 1 cc 11,11 qq 11,11 cc 12,11 qq 12,11 cc 21,11 qq 21,11 CS Min q ik,jl CI HS HI c ik,jjll qq ikk,jjll i=1 k=1 j=1 l=1 CS 2 CI 1 CS2 CI 2 cc 11,21 qq 11,21 cc 12,21 qq 12,21 cc 21,21 qq 21,21 cc 11,22 qq 11,22 cc 12,22 qq 12,22 cc 21,22 qq 21,22 Randbedingungen: Nichtnegativitätsbedingung: qq ijj 0 fffff aaaaaaaa ii, jj, kk, ll Wärme der Quellen: n jj=1 qq ijj aa ii ii = 1,, mm Wärme der Senken: m ii=1 qq ijj bb jj (jj = 1,, nn) Ausgeschrieben: cc 11,11 qq 11,11 +cc 12,11 qq 12,11 +cc 21,11 qq 21,11 + cc 11,21 qq 11,21 +cc 12,21 qq 12,21 +cc 21,21 qq 21,21 + cc 11,22 qq 11,22 +cc 12,22 qq 12,22 +cc 21,22 qq 21,22 Ansatz nach Cerda et al. (1983) Düsseldorf 02. Dezember 2019 Simon Möhren, Prof. Dr.-Ing. Jörg Meyer 13
10 2. Stand der Forschung Verknüpfung und Gewichtung aller Knoten in der Zielfunktion Düsseldorf 02. Dezember 2019 Simon Möhren, Prof. Dr.-Ing. Jörg Meyer 15 C min x ik,jl i=1 L H C ik,jl q ik,jl k=1 j=1 l=1 Ansatz nach Linnhoff & Flower (1978) Und Cerda et al. (1983) L
11 2. Stand der Forschung Gewichtungsmatrix CC min xx iiii,jjjj ii=1 LL HH LL cc iiii,jjjj qq iiii,jjjj kk=1 jj=1 ll=1 Kalt C1.1 C2.1 C2.2 C2.3 C2.4 Heiß Temp CU H H H H HU Energetische Optimierung: WÜ zwischen Strömen Zulässig 0 Nicht zulässig Einsatz der Utility 1 Zwischen Utilities 0 Ökonomische Optimierung: Einführen von Kostenfaktoren Ökologische Optimierung: Einführen von Emissionsfaktoren Ansatz nach Cerda et al. (1983) Düsseldorf 02. Dezember 2019 Simon Möhren, Prof. Dr.-Ing. Jörg Meyer 16
12 Inhalt 1. Ausgangslage 2. Stand der Forschung 3. Fragestellung, Methode und Ergebnisse I. Globale Optimierung II. Mehrperiodische Probleme 4. Zusammenfassung 5. Ausblick Düsseldorf 02. Dezember 2019 Simon Möhren, Prof. Dr.-Ing. Jörg Meyer 17
13 4. Fragestellung, Methode und Ergebnisse I. Globale Optimierung Fragestellung: 1. Kann anhand der Methode nach Cerda et al., (1983) das globale Minimum oder nur ein lokales Minimum bestimmt werden? 2. Welcher Solver liefert die besten Ergebnisse mit der besten Performance? Vorgehen: 1. Bestimmen der optimalen Lösung mit der graphischen Pinch-Analyse. 2. Errechnen der optimalen Lösung mit dem Wärmetransportalgorithmus nach Cerda et al., (1983) und Vergleich der Lösungen. 3. Lösen des gleichen Problems mit unterschiedlichen Solvern und Vergleich der Performance. Düsseldorf 02. Dezember 2019 Simon Möhren, Prof. Dr.-Ing. Jörg Meyer 18
14 4. Methode und Ergebnisse I. Globale Optimierung Graphische Lösung mit der Pinch-Analyse Daten der Fallstudie 1 ( TT mmmmmm = 10KK): Pinch-Analyse: CU: 400 KW Ergebnis (optimale Lösung): Minimale Wärmeleistung: 600 kw Minimale Kälteleistung: 400 kw Min. Utility gesamt: kw Max. Abwärmenutzung: kw HU: 600 KW Düsseldorf 02. Dezember 2019 Simon Möhren, Prof. Dr.-Ing. Jörg Meyer 19
15 4. Methode und Ergebnisse I. Globale Optimierung Mathematische Lösung Düsseldorf 02. Dezember 2019 Simon Möhren, Prof. Dr.-Ing. Jörg Meyer 20
16 4. Methode und Ergebnisse I. Globale Optimierung Optimales Wärmeübertrager-Netzwerk (HEN) Düsseldorf 02. Dezember 2019 Simon Möhren, Prof. Dr.-Ing. Jörg Meyer 21
17 4. Methode und Ergebnisse II. Mehrperiodische Probleme Fragestellung: 1. Wie kann die Methode auf mehrperiodische Probleme angewendet werden? 2. Kann auch für mehrperiodische Probleme weiterhin das globale Optimum ermittelt werden? Vorgehen: 1. Anpassung der Zielfunktion und Randbedingungen für mehrperiodische Probleme. 2. Erproben an Mehrperiodischen Problemen. Düsseldorf 02. Dezember 2019 Simon Möhren, Prof. Dr.-Ing. Jörg Meyer 22
18 4. Methode und Ergebnisse II. Mehrperiodische Probleme Anpassen der Zielfunktion Zielfunktion: TT min QQ ttiiii,ttjjjj tt=1 CC LL HH CC ttiiii,ttjjjj LL ii=1 kk=1 jj=1 ll=1 QQ ttiiii,ttjjjj ττ tt t1 t2 Randbedingungen: Nichtnegativitätsbedingung: qq ijj 0 fffff aaaaaaaa ii, jj, kk, ll Wärme der Quellen: n jj=1 qq ijj aa ii ii = 1,, mm Wärme der Senken: m ii=1 qq ijj bb jj (jj = 1,, nn) t3 Abweichendes HEN für jeden Zeitschritt t! Düsseldorf 02. Dezember 2019 Simon Möhren, Prof. Dr.-Ing. Jörg Meyer 23
19 4. Methode und Ergebnisse II. Mehrperiodische Probleme Anpassen der Randbedingungen Zielfunktion: TT min QQ ttiiii,ttjjjj tt=1 CC LL HH CC ttiiii,ttjjjj LL ii=1 kk=1 jj=1 ll=1 QQ ttiiii,ttjjjj ττ tt t1 t2 Randbedingungen: t3 Nichtnegativitätsbedingung: qq ijj 0 fffff aaaaaaaa ii, jj, kk, ll Wärme der Quellen: n jj=1 qq ijj aa ii ii = 1,, mm Wärme der Senken: m ii=1 qq ijj bb jj (jj = 1,, nn) tt AA = 2, FFFFFFFFFFFFFFFFFFFF 4 Kein Wärmetransport zwischen Zeitschritten: QQ tttttt,tttttt = 0 wwwwwwww tt nnnnnnnnn iiiiiiiiiiiiiiiii iiii aa tttttt und bb tttttt Übertragen des HEN von einem Auslegungszeitpunkt tt AA : QQ tttttt,tttttt QQ ttaa iiii,tt AA jjll ff TTTTTTTTTTTTTTTT mmmmmm zz. BB. ff TTTTTTTTTTTTTTTT = 1 Düsseldorf 02. Dezember 2019 Simon Möhren, Prof. Dr.-Ing. Jörg Meyer 24
20 4. Methode und Ergebnisse II. Mehrperiodische Probleme Prozess Daten (t) Utility Daten T min Simultaneous Synthesis Intervallzerlegung Erstellen der Kostenmatrix C Pinch-Analyse für jeden Zeitschritt Bester Auslegungszeitpunkt t A Lösen des mehrperiodischen LP Problems Wärmeübertrager Netzwerk (HEN) Düsseldorf 02. Dezember 2019 Simon Möhren, Prof. Dr.-Ing. Jörg Meyer 25
21 4. Methode und Ergebnisse II. Mehrperiodische Probleme Bestimmen des besten Auslegungszeitpunktes Düsseldorf 02. Dezember 2019 Simon Möhren, Prof. Dr.-Ing. Jörg Meyer 26
22 4. Methode und Ergebnisse II. Mehrperiodische Probleme Bestimmen des besten Auslegungszeitpunktes Düsseldorf 02. Dezember 2019 Simon Möhren, Prof. Dr.-Ing. Jörg Meyer 27
23 Inhalt 1. Ausgangslage 2. Stand der Forschung 3. Fragestellung, Methode und Ergebnisse I. Globale Optimierung II. Mehrperiodische Probleme 4. Zusammenfassung 5. Ausblick Düsseldorf 02. Dezember 2019 Simon Möhren, Prof. Dr.-Ing. Jörg Meyer 28
24 5. Zusammenfassung Optimum: Mit dem mathematischen Ansatz nach Cerda et al.(1982) kann das globale Optimum für LP Wärmetransportprobleme bestimmt werden. Solver: Für kleine Probleme besitzt der CPLEX Solver (IBM) und für größere Probleme der CBC Solver die beste Performance. Alle drei getesteten Solver lösen das LP Problem optimal. Mehrperiodische Probleme: Durch Kombination der Pinch-Analyse mit dem Wärmetransportalgorithmus können gute Lösungen für mehrperiodische Probleme berechnet werden. Auch komplexe Probleme sind mit der Methodik lösbar. o o In der Regel wird eine gute aber nicht die optimale Lösung bestimmt. Variation der Temperaturen durch einfügen zusätzlicher Ströme und Variation der Massenströme. Düsseldorf 02. Dezember 2019 Simon Möhren, Prof. Dr.-Ing. Jörg Meyer 29
25 Inhalt 1. Ausgangslage 2. Stand der Forschung 3. Fragestellung, Methode und Ergebnisse I. Globale Optimierung II. Mehrperiodische Probleme 4. Zusammenfassung 5. Ausblick Düsseldorf 02. Dezember 2019 Simon Möhren, Prof. Dr.-Ing. Jörg Meyer 30
26 6. Ausblick Einfügen von Speicher in mehrperiodische Probleme. Ökologische und Ökonomische Optimierung: Kosten- und CO 2 -Funktionen für HU und CU Kosten- und CO 2 -Funktionen für Technologien zur Nutzung von Abwärme (WÜ, ORC, Kalina, WP, TEG, AKM) Anwendung auf Fallstudien und Praxisbeispiele in der Ernährungsindustrie Weiterentwicklung der GUI und der Ausgabemöglichkeiten Düsseldorf 02. Dezember 2019 Simon Möhren, Prof. Dr.-Ing. Jörg Meyer 31
27 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit! Kontakt SWK E² Institut für Energietechnik und Energiemanagement Obergath 79 (Gebäude J) Krefeld Simon Möhren, M.Sc. Tel: +49 (0) Düsseldorf 02. Dezember 2019 Simon Möhren, Prof. Dr.-Ing. Jörg Meyer 32
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29 Backup Umsetzung im Python-Tool 1 Dateneingabe Prozessdaten: Quellen Senken Standortdaten: Längen-/Breitengrad Höhe Randbedingungen: Technisch Wirtschaftlich Technologiedatenbank: Abwärmenutzung Wärmeerzeugung Stoffdatenbank: VDI-Wärmeatlas 2 Zielfunktion und Randbedingungen Für Zeitschritt t = 0 bis t = T mit Dauer ττ tt h Intervallzerlegung: Temperaturlisten Stromzerlegung Transportmatrix aufstellen: Wärmeströme Gewichtungsfaktoren Bestimmen des besten Auslegungszeitpunkts: tt AA Zielfunktion: Randbedingungen 3 Lösen der Zielfunktion unter Berücksichtigung der Randbedingungen 4 Datenausgabe Daten Export Pinch-Analyse Gewichtungs-Matrix Wärmetransport-Matrix Wärmetransport-Netzwerk Düsseldorf 02. Dezember 2019 Simon Möhren, Prof. Dr.-Ing. Jörg Meyer 34
30 Backup Begriffsdefinition Abwärme Definition Abwärme: Abwärme ist die an die Umgebung abgeführte Wärme (Stephan et al.,2007). Abgrenzung Wärmerückgewinnung / Abwärmenutzung: Nutzung von Abwärme Düsseldorf 02. Dezember 2019 Simon Möhren, Prof. Dr.-Ing. Jörg Meyer 35 Quelle: Hirzel et al. 2013
31 Backup Begriffsdefinitionen Prozessintegration (PI): Methoden der ganzheitlichen Prozessoptimierung. PI ist der Oberbegriff für systemorientierte, ganzheitliche Ansätze industrielle Prozesse und Anlagen in Bezug auf Kosten, Energieverbrauch oder Emissionen zu Optimieren. Wärmeintegration (HI): Eine Technik der PI, Entwickelt von Linnhoff und Flower 1978 mit dem Ziel die einem Prozess zugeführte Wärme und Kühlung zu reduzieren. PI WI Pinch- Analyse Math. Ansätze Pinch-Analyse: Das am weitesten verbreitete graphische Verfahren der PI. Mathematische Ansätze: Seit 1980 wurden diverse Ansätze zur math. Optimierung von Wärmeübertrager Netzwerken (HEN) entwickelt (LP, NLP, MILP, MINLP) Quelle: Klemes et al. 2011; Klemes et al Düsseldorf 02. Dezember 2019 Simon Möhren, Prof. Dr.-Ing. Jörg Meyer 36
32 Backup Hohes Einsparpotential durch Abwärmenutzung Studie: 30 Effizienz-Netzwerke - What makes them work 2018 Auswertung der größten Einsparpotentiale Ø Energieeinsparung [MWh/a] Ø Investment [T ] 460,3 413,1 Ø IRR [-] 109,4 Ø Kostenreduktion [ /a] 831,9 Ø CO² Einsparung [T/a] Quelle: 30 Effizienz-Netzwerke What makes them work 2018 Düsseldorf 02. Dezember 2019 Simon Möhren, Prof. Dr.-Ing. Jörg Meyer 37
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