The impact of thermal energy storage on combined cooling, heating, and power structures undersized due to the adoption of large timescales on their synthesis

Abstract

O projeto de sistemas de fornecimento de utilidades energéticas implementando a produção combinada de frio, calor e potência elétrica (CCHP) em prédios comerciais exibe um alto nível de complexidade, dado o grande número de variáveis de decisão a serem consideradas e a incerteza em vários parâmetros de projeto. Usualmente, a seleção de tecnologias que formam a estrutura1 CCHPUou seja, a síntese da estrutura CCHPUé baseada na experiência proAssional de especialistas e, para estudos mais avançados, é suportada por modelos de simulação e/ou otimização. Um assunto recorrente na síntese de estruturas CCHP em prédios existentes é a ausência de informação acerca do consumo de utilidades térmicas, sobretudo onde medições regulares de parâmetros energéticos não estão disponíveis, o que encoraja a adoção de hipóteses e aproximações que impactam diretamente na seleção das tecnologias. Na maioria das vezes, a falta de dados é causada por uma baixa frequência de medição (quando ela existe), o que omite as Cutuações das demandas de utilidades térmicas, levando a estruturas subdimensionadas. Por outro lado, é bem conhecido que a implementação de armazenamento térmico (TES) permite um melhor gerenciamento para lidar com ditas Cutuações. Assim, reconhecendo que escalas de tempo longas (ou seja, menores frequências de medição) na coleta de dados mascara as Cutuações nos perAs de demanda, esta tese pretende identiAcar como a incorporação de TES em estruturas CCHP mitiga o subdimensionamento causado pela falta de dados. A estrutura metodológica adotada nessa tese é formada por várias etapas, atendendo às tarefas usualmente encontradas em qualquer projeto desse tipo, mas focada num hospital localizado na cidade de Florianópolis, Brasil, embora outros perAs de consumo sob diferentes condições climáticas foram também avaliados. A síntese é conduzida através da combinação de um modelo de programação linear para determinar a melhor distribuição de utilidades de calor, baseado na integração térmica de utilidades, e um outro modelo de programação linear inteira mista (MILP) para reduzir uma superestrutura contendo um conjunto de tecnologias candidatas na síntese. Finalmente, o impacto da implementação de TES nas estruturas ótimas obtidas usando diferentes escalas de tempo é analisada através de uma análise de sensibilidade que adota perAs aleatórios gerados a partir da informação coletada. A principal contribuição desta tese é a identificação da máxima escala de tempo de projeto que pode ser ajustada pela implementação de TES, junto com várias melhorias introduzidas na formulação dos modelos.

Abstract: The design of utilities supply systems implementing combined cooling, heating, and power (CCHP) for commercial buildings exhibits a high level of complexity, given the great number of decision variables to be considered and the uncertainty on various design parameters. Usually, the selection of technologies forming the CCHP structure-namely the CCHP synthesis-is based on the judgment of experienced professionals and, for more detailed studies, it is supported by simulation and/or optimization models. One recurrent issue present in the CCHP synthesis for existing buildings is the lack of information about the thermal utilities consumption, specially where regular measurement of energy related parameters is not provided, which encourages the adoption of assumptions and approximations impacting directly on the selection of technologies. Most of time, the data insufficiency is due to a low measurement frequency (if it exists), which overlook the fluctuations present on thermal utilities demands, leading to undersized structures. On the other hand, it is well known that the implementation of thermal energy storage (TES) enables a better supply management for dealing with these fluctuations. Thus, recognizing that larger timescales (i.e. lower measurement frequency) used for collecting the energy-use data mask fluctuations on the demand profiles, this thesis aims to identify how the TES incorporated into CCHP structures mitigates this undersizing effect caused by the lack of data. The methodology adopted in this thesis is formed by several stages, addressing the tasks normally involved in any CCHP project, but focused on an existing hospital located in Florianópolis, Brazil although various consumption patterns under different climate conditions were also checked. The synthesis is conducted through the combination of a linear programing model for determining the best apportioning of heat utilities based on a pinch analysis and other mixed-integer linear programming (MILP) model for reducing a superstructure containing a set of candidate technologies involved in the CCHP synthesis. Finally, the impact of the TES implementation on optimal structures obtained using different timescales is analyzed through a sensitivity analysis adopting random profiles generated from the information gathered. The main contribution of this thesis is the identification of a maximum design timescale that can be corrected by implementing TES, along with several improvements introduced into the formulation of the model.