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Der Befeuchtungs-Entfeuchtungs-Prozess (HDH) wird zur Meerwasserentsalzung eingesetzt und bietet Vorteile wie die Nutzung von Wärme auf einem geringen Temperaturniveau sowie die Realisierbarkeit dezentraler Anlagen. Bei diesem Prozess wird Luft im Kontakt mit warmem Salzwasser im Optimalfall bis zur Sättigung befeuchtet. Die feuchte Luft wird anschließend abgekühlt, um das in ihr befindliche Wasser wieder zu kondensieren. Obwohl der HDH-Prozess bereits mehrfach Gegenstand der Forschung war, besitzt die Effizienz des Prozesses nach wie vor ein hohes Steigerungspotential. Das Ziel dieser Masterarbeit besteht in der Konzeption und der Realisierung eines Versuchsaufbaus zur Analyse der Befeuchtung von Luft in Wasser. Dabei soll der Untersuchungsgegenstand zukünftiger Versuche die Befeuchtereinheit sein, die ein hohes Potential hinsichtlich der Effizienzsteigerung von HDH-Systemen bietet. In neueren Publikationen wurden zum Einsatz in HDH-Systemen Blasensäulenbefeuchter als eine bessere Alternative zu Festbettbefeuchtern oder Sprühtürmen vorgeschlagen, weswegen die Befeuchtung in solchen Aggregaten näher untersucht werden muss. Das Hauptziel dieser Masterarbeit ist ein Versuchsaufbau, der die Möglichkeit bietet, die Parameter, die die Befeuchtung von Luft in einer Blasensäule maßgeblich beeinflussen, mit einer ausreichenden Genauigkeit zu messen, um aus diesen Messungen semiempirische Korrelationen ableiten zu können. Die die Befeuchtung von Luft maßgeblich beeinflussenden Parameter sind die Wassertemperatur, der Füllstand im Befeuchter, die Luftgeschwindigkeit sowie die Blasengröße.
Zum aktuellen Stand ist ein HDH-System, bestehend aus einem Blasensäulenbefeuchter, einem Querstromwärmetauscher sowie einer Dosierpumpe errichtet. Mit diesem System können wissenschaftlich notwendige empirische Zusammenhänge zwischen den die Befeuchtung beeinflussenden Parametern und der Befeuchtung von Luft aus Versuchen abgeleitet werden. Die im Versuchsaufbau verbaute Messtechnik wurde derart ausgewählt, dass deren Einfluss auf das System so gering wie möglich gehalten werden kann.
Mit dem Versuchsaufbau ist es darüber hinaus möglich, invasive Messmethoden mit nicht invasiven Messmethoden direkt zu vergleichen. Um eine für die Messungen optimale Befeuchtergeometrie zu finden, sind zwei Blasensäulenbefeuchtereinheiten aufgebaut, davon eine mit planarem und eine mit zylindrischem Querschnitt. So ist es möglich, im Direktvergleich die Vor- und Nachteile der Querschnittsanordnungen nachzuweisen. Die Komponenten der beiden HDH-Systeme wurden anhand von wissenschaftlich akzeptierten Modellen bezüglich der dazugehörigen Wärmeübertragungsraten, der Wärmeverluste und der Druckverluste ausgelegt.
Eine Modellierung des Stoffübergangs in der Blasensäule ist durchgeführt. Anhand dieser Modellierung konnte der Stoffübergangskoeffizient in der Grenzschicht zwischen Luftblase und Flüssigkeitssäule ermittelt werden. Anhand einer Massenbilanz konnte über den Stoffübergangskoeffizienten die Austrittswasserbeladung der feuchten Luft modelliert werden.
Die Funktionalität des Versuchsaufbaus ist gegeben. Messungen des Gasgehalts zeigen eine sehr gute Übereinstimmung mit wissenschaftlich anerkannten Korrelationen zum Gasgehalt. Die optische Zugänglichkeit des Versuchsaufbaus ist evaluiert und lässt die Tendenz ableiten, dass sich ein planarer Befeuchterquerschnitt in Verbindung mit Fotoaufnahmen von den durchgeführten Varianten am besten zur digitalen Bildanalyse eignet.
Aus den Experimenten, die am realisierten Versuchsaufbau durchgeführt werden, kann sich eine allgemeingültige Auslegungsgrundlage für Versuchsaufbauten ergeben, mit denen Messungen der Befeuchtung von Luft in Blasensäulenbefeuchtern durchgeführt werden sollen.
Load shifting of resistive domestic hot water heaters has been done in Europe since the 1930s, primarily to ease the power supply during peak times. However, the pursued and already commenced energy transition in Europe changes the requirements for the underlying logic. In this more general context, demand side management is considered a viable approach to utilize the flexibility of thermal and electrochemical storage systems for buffering energy generated from renewables. In this work, an autonomous approach for demand side management of energy storage systems is developed, which is based on unidirectional communication of an incentive. This concept is then applied to the specific problem of resistive domestic hot water heaters.
The basic algorithms for an optimized operation are developed and evaluated based on simulation studies. The optimization problem considered, maps the search for the optimal heating schedule, while ensuring the temperature limits defined: Firstly, a maximum, which is defined by the hysteresis set point temperature; Secondly, during hot water draw offs, the outlet temperature should not fall below a set minimum. To establish this, the time series of hot water usage has to be predicted.
Depending on the complexity of the hot water heater model used, the formulation of the problem ranges from a linear to non-linear optimization with discontinuous constraints. The simulation studies presented, comprise a formulation as binary linear optimization problem, as well as a solution based on a heuristic direct method to solve the non-linear version. In contrast to the first linear approach, the latter takes stratification inside the tank into account. One-year simulations based on realistic hot water draw profiles are used to investigate the potentials with respect to load shift and energy efficiency improvements. Additional to assuming perfect prediction of user behavior, this work also considers the k-nearest neighbors algorithm to predict the time series. If compared to usual night-tariff switched operation, assuming perfect prediction shows 30 % savings on the electricity market when stratification is taken into account. The user prediction proposed leads to 16 % cost savings, while 6 % of the electric energy is conserved.
Based on the linear approach, a prototype is developed and used in a field test. A micro computer processes the sensor information for local data acquisition, receives electricity spot market prices up to 34 hours in advance, solves the optimization problem for this time horizon, and switches the power supply of the resistive heating element accordingly. Beside the temperature of the environment, the inlet and outlet temperatures, the temperature inside the tank is measured at five points, as well as the water volume flow rate and the electric power recorded. Two test runs of 18 days each, compare the night-tariff switched operation to the price-based optimization in a real-world environment. Results show a significant increase of 6 % in thermal efficiency during the operation based on the algorithm developed, which can be contributed to the optimization accounting for the usage expected.
To facilitate the technical and economic feasibility for retrofit-able implementations of the method proposed for autonomous demand side management, the sensors used must be kept to a minimum. A sufficiently accurate state estimation of the storage has to be achieved, to facilitate a useful model predictive control. Therefore, the last part of this work focuses on the aspect of automated system identification and state estimation of resistive domestic hot water heaters. To that end, real hot water usage profiles and schedules gathered in a field test are used in a lab setup, to collect data on the temperature distribution inside the tank during realistic operating conditions. Four different thermal models, common in literature, are considered for state estimation and system identification. Based on the data collected in the lab, they are evaluated with respect to robustness, computational costs, and estimation accuracy. Based on the observations made in the experiments, an extension of the one-node model by a single additional parameter is proposed. By this adaption, a linear temperature distribution in the lower part of the tank can be modeled during heating. The resulting model exhibits improved robustness and lower computational costs, when compared to the original model. At the same time, the average temperature in the storage tank is estimated nearly as accurate (6 % mean average percentage error) as in the case of the about 50 times more computationally expensive multi-layer model (4 % mean average percentage error).