Estudo do controle preditivo da termoacumulação de água gelada por meio de previsões de carga

Abstract

O armazenamento de energia térmica em edificações proporciona a flexibilização de demandas, permitindo o deslocamento total ou parcial do consumo para períodos mais propícios, sob o ponto de vista técnico e econômico. O desempenho otimizado desses sistemas requer a sua coordenação com eventos externos à edificação, como as tarifas energéticas e as condições climáticas. O presente estudo procurou analisar a operação de um termoacumulador de água gelada com carregamento realizado de forma proporcional às cargas térmicas futuras de resfriamento de uma edificação comercial. A variação da carga armazenada foi realizada por meio do ajuste diário da temperatura da água no tanque. Modelos de sistemas de climatização foram comparados aos modelos com termoacumulação e aos modelos preditivos, considerando sua aplicação às cidades brasileiras do Rio de Janeiro, Porto Alegre e Recife, todas simuladas por meio do software EnergyPlus. Em comparação com um sistema sem armazenamento de energia, o uso da termoacumulação provocou a redução de até 15% do custo anual de energia elétrica. O modelo preditivo, no entanto, teve o desempenho mascarado devido à baixa participação do processo de carregamento do tanque na proporção de usos finais de energia elétrica da edificação. Considerando a energia elétrica total, a redução anual do consumo foi de 0,80%, enquanto o custo foi reduzido em 0,54% na cidade do Rio de Janeiro, que apresentou as características climáticas que levaram ao melhor desempenho do sistema, dentre as cidades analisadas. Por outro lado, quando observado o consumo do chiller que realiza o abastecimento da termoacumulação, o consumo anual de energia elétrica deste equipamento foi reduzido em até 10,2% com o modelo de previsões diárias. Além disso, o modelo proposto também permitiu a redução entre 12,5% e 36,4% do calor infiltrado no meio de armazenamento. Quando inseridas perturbações sobre as previsões de cargas, o sistema mostrou-se resiliente mesmo se subestimada a demanda diária em até 20%. A partir do desenvolvimento deste estudo, foi concluído que o desempenho de um sistema de termoacumulação com previsões de carga está intrinsecamente relacionado com a forma de aplicação dessas previsões. As características climáticas igualmente representam um parâmetro que influencia na viabilidade do modelo, podendo indicar a relevância da adoção de previsões de carga, assim como relacionando-se com a performance das máquinas do sistema de climatização.

Abstract: Thermal energy storage (TES) in buildings provides flexibility to its demands, allowing partial or total load shifting to periods that are more favorable from a technical and economic point of view. The optimal performance of these systems requires their coordination with external events, such as energy tariffs and weather conditions. This study aimed to analyze the operation of a chilled water storage tank charged according to cooling loads forecasts of a commercial building. Variations in stored load were applied through daily adjustments of water temperature in the tank. Models of cooling systems were compared to TES models and to the predictive TES models, considering its application to the Brazilian cities of Rio de Janeiro, Porto Alegre and Recife, all simulated through the EnergyPlus software. Compared to a system without energy storage, the use of TES reduced the annual cost of electricity by up to 15%. The predictive model, however, had its performance masked due to the low participation of the tank charging process in the building's final energy uses. Considering the total electricity, the annual reduction in consumption was 0.80%, while the cost was reduced by 0.54% in the city of Rio de Janeiro, which presented the climatic characteristics that led to the best performance of the system, among the cities analyzed. On the other hand, when observed the consumption of the chiller that supplies the storage, its annual energy consumption was reduced by up to 10.2% with the daily forecast model. In addition, the proposed model also allowed a reduction between 12.5% and 36.4% of the heat gain to the storage medium. When disturbances to load forecasts were introduced, the system proved resilient even if it underestimated daily demand by up to 20%. From the development of this study, it was concluded that the performance of a load forecasting thermal energy storage is intrinsically related to how these forecasts are applied. Climatic characteristics also represent a parameter that will influence the model's viability, and may indicate the relevance of adopting load forecasts, as well as relating to the performance of the air conditioning machines.