Generation and supply optimisation of a power plant and DHC network

Abstract

[eng] Introducción This PhD focuses on the operation optimisation of a hybrid power plant which covers the demand of a district heating and cooling network (DHC). This thesis also pursues optimal supply strategies which are a promising and inexpensive way to improve energy efficiency and to reduce expenditure in district network energy supply. Contenido de la investigación To achieve this, this thesis must develop an electricity price for the Spanish market and a thermal demand forecasting tool which works together with an energy simulator. The simulator determines generation strategies by optimizing the production mix that minimises the energy cost and maximises the renewable energy fraction. This leads to an optimization of the power plant's operation and integration of the solar field. Parc Bit is the power plant under study and is in Palma of Majorca, Spain. The power plant can generate heating, cooling and electricity. Thus, the power plant obtains revenue by injecting electricity into the grid and supplying thermal energy to the DHC. To maximise the plant's revenue, it is necessary to develop algorithms that can provide energy generation strategies to meet generation and demand curves. An energy management system is developed to provide the power plant manager with optimal generation strategies. The tool is developed jointly with Politecnico di Torino and can optimise a multi-energy node power plant at different time horizons. This simulator requires information such as thermal and electric demand to fulfil, climatic conditions, power plant configuration, and machine behavior at different generation points. As a result, the tool provides the schedule of the generation machines, primary energy consumption, and total revenue for the time horizon under consideration. A two-cores forecasting tool was developed based on the ARIMAX and neural networks models to obtain the future electricity prices of the Spanish wholesale energy market and the DHC's thermal demand. Those values are fed to the optimisation tool to determine future generation strategies. A solar generation forecaster is developed enabling solar generation to be fed to the optimiser. Therefore, the solar fraction can be maximised by avoiding overlaps with the CHP's thermal generation schedule. Heat losses in the DHC distribution are considered to be part of the thermal load to be fulfilled by the power plant. Therefore, this thesis upgrades the network to acquire reliable information from the energy consumers. The acquired information helps the network operator to optimize supply temperature. Conclusión Moreover, the possibility of modifying the supply temperature allows generators to provide energy more efficiently. Generators provide energy more efficiently when conditions are more relaxed. In addition, these strategies aim to reduce heat losses by modifying the supply temperature within its working boundaries. Through supply temperature adjustment and network's thermal mass harnessing the network can be used as energy storage.

[spa] El presente doctorado se centra en la optimizaci´on de la operaci´on de una planta hibrida que cubre la demanda de una red de distrito de frio y calor (DHC). Esta tesis busca estrategias de suministro energ´etico ´optimo, las cuales son una forma econ´omica y prometedora de aumentar la eficiencia energ´etica y reducir los costes de suministro en redes de distrito. Para alcanzar estos objetivos la tesis ha desarrollado heramientas de predicci´on de precio el´ectrico del mercado Espa˜nol y de demanda t´ermica que se integrar´an en un simulador energ´etico. El simulador determina estrategias de generaci´on optimizando el mix energ´etico que minimice los costes de energ´ıa y maximice la fracci´on de energ´ıa renovable. Esto conduce a la optimizaci´on de la operaci´on en la planta de cogeneraci´on y a la integraci´on del campo solar. La planta en la que se aplica el estudio se denomina Parc Bit y est´a ubicada en Mallorca, Espa˜na. La planta puede generar calor, fr´ıo y electricidad. Por lo tanto, la planta obtiene beneficios por la venta de electricidad a la red y por el suministro energ´etico a la red de distrito. Para maximizar estos beneficios es necesario el desarrollo de algoritmos que proporcionen estrategias de generaci´on que se ajusten a las curvas de demanda. El responsable de la planta obtiene estrategias de generaci´on ´optimas obtenidas a trav´es del sistema de gesti´on energ´etico desarrollado. Esta herramienta se ha desarrollado en colaboraci´on con el Polit´ecnico de Torino y es capaz de optimizar plantas multi energ´ıa en diferentes horizontes temporales. El simulador necesita informaci´on como la demanda t´ermica y el´ectrica, las condiciones clim´aticas, la configuraci´on de la planta y el funcionamiento de los generadores a diferentes cargas. Como resultado la herramienta proporciona el programa de generaci´on, consumos de energ´ıa primaria y el beneficio total para el horizonte temporal considerado. Se desarrolla una herramienta de predicci´on de precios el´ectricos de mer cado y demanda t´ermica en la red de distrito basada en dos modelos: ARIMAX y redes neuronales. Esta informaci´on se integra en la herramienta de optimizaci´on para determinar futuras estrategias de generaci´on. Adicionalmente, se desarrolla un predictor de energ´ıa solar que se integra con el optimizador. De esta forma se maximiza la fracci´on solar evitando coincidencias innecesarias con la generaci´on t´ermica de los motores de cogeneraci´on. Las p´erdidas t´ermicas en la red de distrito son consideradas parte de la demanda a suministrar por la planta de generaci´on. Por ello, durante esta tesis se mejora el sistema de comunicaci´on de la red para poder adquirir informaci´on de los consumidores t´ermicos de manera fidedigna. La informaci´on adquirida facilita al operador la optimizaci´on de la temperatura a suministrar en la red de distrito. Adem´as, la posibilidad de modificar la temperatura de suministro permite a los generadores generar energ´ıa de una manera m´as eficiente. Los generadores energ´eticos mejoran su eficiencia cuando las condiciones de operaci´on son menos restrictivas. Por otra parte, estas estrategias persiguen reducir las p´erdidas energ´eticas modificando la temperatura de suministro dentro de sus l´ımites. Utilizando conjuntamente la masa t´ermica de la red de distrito y el ajuste de temperatura de suministro, la red distribuci´on puede ser utilizada como almacenamiento energ´etico.

[cat] El present doctorat es focalitza en l’optimitzaci´o de l’operaci´o d’una planta h´ıbrida que cobreix la demanda d’una xarxa de districte de fred i calor (DHC). Aquesta tesi busca estrat`egies de subministrament energ`etic `optim, les quals s´on una forma econ`omica i prometedora d’augmentar l’efici`encia energ`etica i reduir els costos de subministrament de xarxes de districte. Per assolir els objectius, aquesta tesi ha desenvolupat eines de predicci´o del preu el`ectric del mercat Espanyol i la demanda t`ermica les quals s’han integrat en un simulador energ`etic. El simulador permet definir estrat`egies de generaci´o optimitzant el mix energ`etic per tal d’aconseguir minimitzar els costos d’energia i maximitzar la fracci´o d’energia renovable. El resultat ´es una optimitzaci´o de l’operaci´o de la planta de cogeneraci´o i la integraci´o del camp solar. La planta objecte d’estudi ´es Parc Bit, ubicada a Mallorca, Espanya. La planta pot generar calor, fred i electricitat. Aix´ı doncs, la planta obt´e beneficis de la venta d’electricitat a la xarxa i del subministrament energ`etic a la xarxa de districte. Per maximitzar aquests beneficis ´es necessari el desenvolupament d’algoritmes que proporcionin estrat`egies de generaci´o que s’ajustin a les corbes de demanda. S’ha desenvolupat un sistema de gesti´o energ`etica que proporciona al responsable de la planta estrat`egies de generaci´o `optima. Aquesta eina s’ha desenvolupat amb la col·laboraci´o del Polit`ecnic de Torino i ´es capa¸c d’optimitzar plantes multi energia en diferents horitzons temporals. El simulador necessita informaci´o de la demanda t`ermica y el`ectrica, les condicions clim`atiques, la configuraci´o de la planta i el funcionament dels generadors a diferents c`arregues. El resultat de l’eina proporciona la programaci´o de generaci´o, els consums d’energia prim`aria i els beneficis totals per l’horitz´o temporal considerat. S’ha desenvolupat una eina de predicci´o de preus el`ectrics de mercat i la

demanda t`ermica de la xarxa de districte basada en dos models: ARIMAX i xarxes neuronals. Aquesta informaci´o s’ha integrat en l’eina d’optimitzaci´o per determinar futures estrat`egies de generaci´o. Addicionalment, es desenvolupa un predictor d’energia solar que s’integra a l’optimitzador. D’aquesta manera es maximitza la fracci´o solar evitant coincid`encies innecess`aries amb la generaci´o t`ermica dels motors de cogeneraci´o. Les p`erdues t`ermiques en la xarxa de districte s´on considerades part de la demanda a subministrar per la planta de generaci´o. Per aix`o, l’objectiu d’aquesta tesi ´es millorar el sistema de comunicaci´o de la xarxa per poder adquirir informaci´o dels consumidors t`ermics de manera fiable. La informaci´o adquirida facilita a l’operador l’optimitzaci´o de la temperatura de subministrament. A m´es, la possibilitat de modificar la temperatura de subministrament permet als generadors, generar energia d’una manera m´es eficient. Els generadors energ`etics milloren la seva efici`encia quan les condicions d’operaci´o s´on menys restrictives. Per una altra banda, aquestes estrat`egies busquen reduir les p`erdues energ`etiques modificant la temperatura de subministrament dins els seus l´ımits. Utilitzant conjuntament l’ajustament de temperatura de subministrament i la massa t`ermica de la xarxa de districte, la xarxa pot ser utilitzada com emmagatzemant energ`etic.