Exergy-based investigation and optimization of a heat-driven polygeneration system using carbon dioxide as working fluid

dc.contributor.advisorMorozyuk, Tetyana
dc.contributor.authorLuo, Jing
dc.contributor.grantorTechnische Universität Berlinen
dc.contributor.refereeMorozyuk, Tetyana
dc.contributor.refereeTsatsaronis, George
dc.contributor.refereeTashtoush, Bourhan
dc.contributor.refereeStanek, Wojciech
dc.date.accepted2020-12-17
dc.date.accessioned2021-04-15T08:29:46Z
dc.date.available2021-04-15T08:29:46Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractTo achieve global sustainable development goals, efficiency improvement of sustainable energy systems is the most cost-effective and near-term option. Polygeneration systems improve system efficiency significantly and minimize the discharge of system pollutants. In this work, a novel small-scale waste heat-driven polygeneration system using CO2 as its working fluid was proposed for local power and thermal energy supply. Such a stand-alone system can easily be integrated with other facilities and harness different available heat sources. The novel polygeneration system’s conceptual design, including system simulation, investigation, and optimization with computer-aid software, was addressed. Exergy-based methods, including conventional and advanced exergetic and exergoeconomic analyses, were implemented to examine the system performance and identify the magnitude, location, and cause of component-wise and system-wise real inefficiencies. Moreover, Aspen HYSYS® was connected to a Python program to achieve calculation and optimization automation. The automation allows the "communication" between these two programs; thus, importing and exporting values manually can be avoided. To solve multimodal optimization problems, including single-objective, multi-objective, and superstructure-based optimization, population-based stochastic algorithms (differential evolution and particle swarm optimization) were implemented to find the global optimal results by overcoming local minima. The system investigation results showed that temperatures and costs of the available heat sources affect system product costs notably, especially the heating cost. The pressure designed for merging two subsystems is a crucial decision parameter. Lower product costs can be obtained in cases with a lower ambient temperature. In the case study of recovering the exhaust gas from a 2 MW natural gas engine, the overall system efficiency, including the natural gas engine and the polygeneration system, is around 45% regardless of the case scenarios. However, by focusing only on the polygeneration system, the system exergetic efficiencies are 31% and 47% in the Case hot climate and the Case cold climate, respectively; while the average system product cost in the Case cold climate is 41% lower than that in the Case hot climate. The similarities observed in both cases are: the electric power has the lowest price, while the refrigeration capacity is more expensive than the electricity by a factor of ranging from 3-4; for the heating price, the factor decreases to approximately between 1.5-2. For system optimization, the differential evolution and particle swarm optimization algorithms generally obtained consistent results. For better implementing these stochastic algorithms for thermal system design, many efforts were needed for designing reliable simulations in Aspen HYSYS® and tuning the optimization algorithms. A robust superstructure-based simulation ensures the smooth execution of the system structural optimization. Amongst 2304 alternative configurations, the new configuration of adding the recuperation and preheating design features to the initial system design was selected for the Case hot climate; in contrast, the initially proposed system structure is the best system configuration for the Case cold climate.en
dc.description.abstractUm die globale Ziele der nachhaltigen Entwicklung zu erreichen, ist die Effizienzsteigerung nachhaltiger Energiesysteme die kostengünstigste und kurzfristigste Option. Polygenerationssysteme verbessern die Systemeffizienz erheblich und minimieren den Ausstoß von Systemschadstoffen. In dieser Arbeit wurde ein neuartiges durch Abwärme betriebenes kleinausgelegtes Polygenerationssystem mit CO2 als Arbeitsflüssigkeit vorgeschlagen, das für die lokale Strom- und Wärmeenergieversorgung verwendet wird. Ein solches eigenständiges System kann leicht mit anderen Anlagen integriert werden und die verschiedene verfügbare Wärmequellen nutzen. Der konzeptionelle Entwurf des neuartigen Polygenerationssystems, einschließlich der Systemsimulation, Systemuntersuchung und Systemoptimierung mit rechnergestützter Software, wurde konzentriert. Exergie-basierte Methoden, einschließlich konventioneller und fortgeschrittener exergetischer und exergoökonomischer Analysen, wurden eingesetzt, um die System zu bewerten und das Ausmaß, den Ort und die Ursache komponenten- und systemweise realer Ineffizienzen zu identifizieren. Darüber hinaus wurde Aspen HYSYS® mit einem Python-Programm verbunden, um eine Automatisierung der Berechnung und Optimierung zu erreichen. Die Automatisierung ermöglicht die "Kommunikation" zwischen diesen beiden Programmen; so kann der manuelle Import und Export von Werten vermieden werden. Zur Lösung multimodaler Optimierungsprobleme, einschließlich der Einzelziel-, Mehrziel- und Superstruktur-basierten Optimierung, wurden populationsbasierte stochastische Algorithmen (differential evolution and particle swarm optimization) implementiert, um durch Überwindung lokaler Minima die global optimalen Ergebnisse zu finden. Die Ergebnisse der Systemuntersuchung zeigten, dass die Temperaturen und Kosten der verfügbaren Wärmequellen die Produktkosten des Systems, insbesondere die Heizkosten, deutlich beeinflussen. Der Druck, der für die Verschmelzung zweier Subsysteme ausgelegt ist, ist ein kritischer Entscheidungsparameter. Niedrigere Produktkosten können in Fällen mit einer niedrigeren Umgebungstemperatur erzielt werden. In der Beispielstudie zur Rückgewinnung des Abgases eines 2 MW Erdgasmotors liegt der Gesamtsystemwirkungsgrad, einschließlich des Erdgasmotors und des Polygenerationssystems, unabhängig von den Beispielszenarien bei etwa 45%. Wenn man sich jedoch nur auf das Polygenerationssystem konzentriert, betragen die exergetischen Systemwirkungsgrade 31% bzw. 47% in der Fallstudie hot climate und in der Fallstudie cold climate; während die durchschnittlichen Systemproduktkosten in der Fallstudie old climate 41% niedriger sind als in der Fallstudie hot climate. Die in beiden Fällen kann beobachtet werden, dass der Strom den niedrigsten Preis hat, während die Kälteleistung um einen Faktor von drei- bis vierfach teurer ist als der Strom; für den Wärmepreis sinkt der Faktor auf etwa 1,5 bis zwei. Bei der Systemoptimierung erzielten die differential evolution and particle swarm optimization Algorithmen im Allgemeinen konsistente Ergebnisse. Für eine bessere Implementierung dieser stochastischen Algorithmen für das thermische Systemdesign waren viele Anstrengungen erforderlich, um die zuverlässige Simulationen in Aspen HYSYS® zu entwerfen und die Optimierungsalgorithmen abzustimmen. Eine robuste Superstruktur-basierte Simulation gewährleistet die reibungslose Ausführung der strukturellen Systemoptimierung. Unter 2304 alternativen Konfigurationen wurde für die Fallstudie hot climate die neue Konfiguration ausgewählt, bei der die Rekuperations- und Vorwärm-Designmerkmale zum ursprünglichen Systementwurf hinzugefügt wurden; im Gegensatz dazu ist die ursprünglich vorgeschlagene Systemstruktur die beste Systemkonfiguration für die Fallstudie cold climate.de
dc.identifier.urihttps://depositonce.tu-berlin.de/handle/11303/12881
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.14279/depositonce-11682
dc.language.isoenen
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/en
dc.subject.ddc620 Ingenieurwissenschaften und zugeordnete Tätigkeitende
dc.subject.otherwaste heat-driven polygeneration systemen
dc.subject.othersupercritical carbon dioxideen
dc.subject.othersystem optimizationen
dc.subject.otherstochastic algorithmsen
dc.subject.otherexergy-based methodsen
dc.subject.otherabwärmebetriebenes Polygenerationssystemde
dc.subject.otherüberkritisches Kohlendioxidde
dc.subject.otherSystemoptimierungde
dc.subject.otherstochastische Algorithmende
dc.subject.otherexergiebasierte Methodende
dc.titleExergy-based investigation and optimization of a heat-driven polygeneration system using carbon dioxide as working fluiden
dc.title.translatedExergiebasierte Untersuchung und Optimierung eines abwärmebetriebenen Polygenerationssystems mit Kohlendioxid als Arbeitsflüssigkeitde
dc.typeDoctoral Thesisen
dc.type.versionacceptedVersionen
tub.accessrights.dnbfreeen
tub.affiliationFak. 3 Prozesswissenschaften::Inst. Energietechnik::FG Exergiebasierte Methoden für kältetechnische Systemede
tub.affiliation.facultyFak. 3 Prozesswissenschaftende
tub.affiliation.groupFG Exergiebasierte Methoden für kältetechnische Systemede
tub.affiliation.instituteInst. Energietechnikde
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