District heating systems: the effect of building model complexity on heat demand prediction

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Carvalho, Luís Ferreira
Data de Publicação: 2017
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: eng
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10451/31299
Resumo: Tese de mestrado integrado, Engenharia da Energia e do Ambiente, Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2017
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spelling District heating systems: the effect of building model complexity on heat demand predictionSistemas de redes de calorModelação térmica de edifíciosCo-simulaçãoTeses de mestrado - 2017Departamento de Engenharia Geográfica, Geofísica e EnergiaTese de mestrado integrado, Engenharia da Energia e do Ambiente, Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2017As tendências recentes da distribuição populacional indicam que a grande maioria cidadãos europeus irá habitar em cidades. A elevada densidade energética característica destes aglomerados faz com que a gestão do fornecimento de energia seja, cada vez mais, uma área de grande responsabilidade, tanto ao nível da segurança energética, como da sua sustentabilidade económica e ambiental. Os edifícios são responsáveis por cerca de 40% da energia final consumida na União Europeia, sendo assim um setor com elevado potencial na promoção da eficência energética. Os sistemas de redes de calor são uma alternativa eficiente para o fornecimento de energia na forma de calor em áreas urbanas. Uma das principais vantagens desta solução, num mercado de calor em expansão, é a possibilidade de utilizar recursos energéticos que de outra maneira seriam desperdiçados ou inutilizáveis à escala de um edificio, com destaque para as energias renováveis. A possibilidade de combinação de várias fontes de energia, confere-lhe também uma elevada flexibilidade energética, tornando-se menos sensível à flutuação dos preços dos combustíveis. As centrais de cogeração, de energia eletrica e térmica, são particularmente interessantes neste tipo de aplicações, conseguindo aproveitar o calor anteriormente desperdiçado, face a uma central elétrica convencional. Para além diso, o efeito de escala e a monitorização contínua destes sistemas permite uma maior eficiência na produção de energia contribuindo assim para redução das emissões de gases de efeito de estufa. Os mais recentes desenvolvimentos nestas redes de calor incluem novas estratégias para uma maior integração de fontes de energia renováveis e melhorias na interação entre produtores e consumidores. Como foco principal está a utilização de fontes de calor e distribuição de baixa temperatura, adaptada à redução do consumo energético ao nível dos edifícios. Em resultado, a complexidade destes sistemas aumenta e a necessidade de metodologias mais detalhadas para análise e desenvolvimento torna-se ainda mais evidente. Para o efeito, o uso de modelos computacionais vem permitir e facilitar este processo mas não existe um programa que seja ao mesmo tempo, fácil de usar, rápido, flexível para simular redes e edifícios detalhadamente. As diferenças entre diferentes modelos ao nível da complexidade dos algoritmos e detalhe das variáveis influencia a qualidade e resolução dos resultados, pelo que o uso de um modelo em detrimento de um outro, pode levar a diferentes conclusões, afectando assim o planeamento de um projeto. Desta forma, a escolha do modelo mais adequado a determinado projeto deve ter em conta o tipo de sistemas que estão envolvidos, as variáveis que vão ser estudadas, os dados possíveis de adquirir e não menos importante, o tempo e recursos disponíveis. Este estudo centra-se na comparação de diferentes modelos para a previsão das necessidades de aquecimento ao nível dos edifícios. Os modelos criados foram simulados com recurso a dois programas, Dymola, com linguagem Modelica, e EnergyPlus. Modelica é uma linguagem de modelação flexivel, baseada em equações e orientada em objectos que permite a criação de modelos de sistemas complexos de diferentes domínios. A sua estrutura modular permite a fácil partilha e reutilização de modelos. As capacidades de simulação detalhada de edifícios com recurso a esta linguagem tem vindo a ser melhorada com a disponibilização de novas bibliotecas de objectos, mas a sua utilização não se torna tão prática ou direta como noutros programas especificamente desenvolvidos para o efeito, como o EnergyPlus. No entanto, as capacidades de cada programa podem ser complementadas através de co-simulação, onde ambos os programas simulam em simultâneo as necessidades de aquecimento de um edifício, denominando-se de co-simulação: o EnergyPlus encarrega-se do balanço térmico do edifício e as cargas de aquecimento são calculadas no Dymola. Foram criados três modelos com diferentes níveis de detalhe tanto ao nível dos algoritmos de cálculo como nos parâmetros de entrada: o modelo A é criado no Dymola com base no método horário simplificado da norma ISO 13790; o modelo B é criado no Dymola com base no modelo Rooms.MixedAir da biblioteca Buildings do Modelica; e o modelo C é criado em EnergyPlus e utilizado em co-simulação com o Dymola. O caso de estudo considera um pequeno bairro de cinco edifícios adjacentes de diferentes tipologias, com baixo nível de isolamento – cenário referência - , adaptado de um exercício parte do projecto IEA Annex 60. Para um dos edifícios, um bloco de escritórios com 727 m2 de área útil divididos por cinco pisos uniformes, foram definidos três cenários de reabilitação ao nível dos elementos da envolvente, opacos e envidraçados, considerando para o efeito um tipo de constução mais recente. As necessidades de aquecimento do caso referência foram obtidos a partir da simulação de todos os edifícios com o modelo A, e nos três cenários seguintes o edifício alvo foi simulado nos modelos A, B e C. As variáveis em estudo foram a necessidade energética anual [MWh] e a carga de pico [kW] de aquecimento, tendo sido também analisado o perfil destas cargas. Os resultados obtidos para o bairro no cenário de referência apresentam uma necessidade anual de 256 MWh com um pico 106.5 kW, sendo que o edifício alvo representa cerca de 30% deste consumo, com 110 kWh/m2. Como esperado a maior redução da necessidade de aquecimento foi verificada para o cenário da renovação total, cerca de -28% ao nível do bairro, resultanto de uma redução do consumo do edifício alvo de 90%, atingindo um mínimo de 9.2 kWh/m2. Nos três cenários os modelos apresentaram um boa correlação entre si à excepção do cenário de reabilitação dos envidraçados, com uma diferença de 14.3 pontos percentuais entre o modelo B e C no que diz respeito à redução do consumo anual entre os diferentes modelos. Esta variação de 37 MWh compara-se, em magnitude, a cinco vezes a necessidade energética do edificio de escritórios registado no cenário de total renovação. Com base na análise dos perfis da carga de aquecimento, concluí-se que a diferença nos resultados obtidos pode ter um impacto mais significativo se mais edifícios fossem alvo de reabilitação, com ainda maior impacto em DHS de pequena escala. A co-simulação entre os dois programas provou ser uma solução viável para otimizar a modelação de sistemas e edifícios, permitindo melhorar o processo e reduzir significativamente o tempo de simulação. Desenvolvimentos futuros deste trabalho incluem o estudo do impacto de cada modelo num sistema integrado onde sejam implementados modelos de unidade de geração recorrendo a diferentes fontes de energia. Desta forma a dinâmica do perfil do consumo dos edifícios terá maior influência no comportamento do sistema como um todo.District heating systems (DHS) are an efficient alternative for the heat supply in urban areas. One of the main advantages of this solution, in current expansion on the heat market, is the possibility of using heat resources that would otherwise be wasted on unfeasible in smaller scale. Thus, it contributes to improve the efficiency of urban energy systems and reduce CO2 emissions. Recent developments of DHS are based in new strategies for a large scale integration of renewable energy sources and improvements in the interaction between demand and supply sides, as smart thermal grids. In result, the complexity of these systems increases, and the need of comprehensive integrated approaches to analyze them is becoming even more evident. The use of computational modeling tools are used for this purpose, but there is no single tool that provides detailed, flexible and rapid prototyping for both buildings and systems. However, time and resources available in the early-design stages usually forces the use of more simplified models to calculate the heating demand, which might lead to different conclusions when compared to more detailed ones. This study presents a comparison of three different building models developed with Modelica (Dymola) and EnergyPlus, with increasing detail in both calculation algorithms and inputs to estimate the heat demand for space heating. The case study considers three retrofit scenarios, with different levels of thermal insulation, for one building in a small neighborhood. The results obtained across the three models registered a maximum variation of 14% on the annual demand and 9% kW of the peak load for the window retrofit scenario. Based on the analysis of the heat load profiles, it was concluded that the difference in the results obtained can have a higher impact on the district if more buildings were to be retrofitted, taking even more relevance in small-scale DHS.Graça, Guilherme Carrilho daTorrens Galdiz, J. I.Repositório da Universidade de LisboaCarvalho, Luís Ferreira2018-02-01T14:37:39Z201720172017-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10451/31299TID:201855720enginfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-11-08T16:24:54Zoai:repositorio.ul.pt:10451/31299Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T21:46:52.427933Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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