Show simple item record

dc.contributor.advisorKolsaker, Kjell
dc.contributor.authorFossum, Håvard
dc.contributor.authorPedersen, Roman
dc.contributor.authorRasmussen, Stian
dc.date.accessioned2019-06-30T14:00:24Z
dc.date.available2019-06-30T14:00:24Z
dc.date.issued2019
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11250/2602895
dc.description.abstractMålet med denne bacheloroppgaven er å lage en modell som simulerer reduksjonen av termiske effekttopper i fjernvarmeforbruk ved å installere en 12m^3 akkumulatortank i sentralvarmesystemet i Norsk Hydroteknisk Lab-oratorium (NHL). Dette prosjektet er ansett som et pilotprosjekt for reduksjonen av energiforbruk ved Norges Teknisk-Naturvitenskapelige Universitet (NTNU), hvor målet er å evaluere hvordan en slik strategi kan hjelpe NTNU å nå sine kortsiktige klimamål. Modellen som ble lagd under dette prosjektet fungerte på en god måte, hvor den tilstrekkelig klarte å kutte ef-fekttoppene. Den er levert sammen med prosjektet, og bruken av den i denne rapporten kan bli sett på som et ”proof of concept”. Modellen kan enkelt tilpasses og brukes i andre situasjoner dersom den mates med mer de-taljert inndata enn som er brukt i denne rapporten, og er kanskje best egnet i planleggingsfasen av lignende prosjekter. Modellen simulerer fjernvarmeforbruket ved NHL-bygget time for time for årene 2017-2018. Case A tar i bruk to optimaliseringsstrategier for å flytte lasten på en optimal måte; nemlig en deterministisk strategi og en genetisk algoritme. Simuleringene blir gjort der lasten ses på dag for dag og uke for uke. Resultatene blir evaluert med nåverdimetoden og tilbakebetalingsmetoden, og termisk virkningsgrad. De verste toppene i datasettet ble kuttet fra 750kW til 650kW i februar 2018, den høyeste toppene ble kuttet med ca. 175kW i mai 2017, og gjennomsnittlig kutt per måned i løpet av begge årene var 100kW. Nåverdien til investeringen ble henholdsvis -775kNOK og -768kNOK for daglige og ukentlige tilnærminger, med tilbakebetalingstider på henholdsvis nesten 38 og 37 år. Virkningsgradene var forholdsvis 96.3% og 88.8% for de daglige og ukentlige betraktningene. Virkningsgraden til de daglige simuleringene ble bedre enn for de ukentlige, og siden forskjellen i nåverdi var rundt 1.33%, ble den daglige betraktningsmåten derfor sett på som den mest optimale styringsstrategien. Case B sammenligner ulike tankstørrelser, hvor 7m^3, 10m^3, 14m^3, 17m^3, og 22m^3 ble testet, hvor målet var å undersøke om en større tank ville vært et bedre alternativ i systemet. Generelt hadde de større tankene bedre virkningsgrad, høyere nåverdi, og lavere tilbakebetalingstid. Den daglige tilnærmingen hadde bedre virkningsgrad, mens den ukentlige tilnærmingen hadde bedre nåverdi og tilbakebetalingstid. 17m^3 og 22m^3 gjorde det best i simuleringene, men grunnet enkelheten ved modellen som ble brukt, er det derimot uvisst om disse tankene er bedre egnet til å stå i systemet eller ikke.
dc.description.abstractThe objective of this bachelor’s thesis is to create a model that simulates the reduction of thermal peaks of the district heat consumption by installing a 12m^3 thermal energy storage (TES) tank to the local heating grid at Norsk Hydroteknisk Laboratorium (NHL). This is a pilot project considering reduction of energy consumption at Norwegian University of Science and Technology (NTNU), where the main goal is to evaluate how a strategy like this could help NTNU reach its short-term climate goals. The model created for this thesis worked well, where it managed to shave the peaks adequately. It is delivered alongside this project, and the usage here can be considered as a proof of concept. It can easily be adapted and applied in other scenarios if it is given more detailed input data than in this thesis, and it is perhaps best utilised if it is used in the planning phase of similar projects. The model simulates the TES tank hour by hour, using historical data from 2017-2018. Case A utilises a deterministic and a genetic algorithm optimisation approach to shave the peaks as much as possible, where it analyses the heat consumption on a daily and a weekly basis for both methods. The results from the simulation are evaluated in regards to the Net Present Value (NPV), Payback Period (PP), and first-law efficiency. The weekly consideration cuts more of the peaks, and this is reflected by the fact that the NPV and PP were better for the weekly consideration than the daily. The worst peaks in the data set were cut from approximately 750kW to about 650kW in February 2018, the largest cut was around 175kW in May 2017, and the average reduction per month was 100kW. The NPV for the daily consideration was -775kNOK, while it was -768kNOK for the weekly consideration, and the PP were 38 and 37 years respectively. The efficiencies were 96.3% and 88.8% for the daily and weekly consideration respectively. As the daily consideration had a better efficiency, and the difference in NPV amounted to 1.33%, it is therefore concluded that the daily consideration was the better strategy. Case B compares different tank sizes, where 7m^3, 10m^3, 14m^3, 17m^3, and 22m^3 were tested, to try to evaluate if a bigger tank would be better suited for the system at hand. Generally, the bigger tanks had better efficiency and lower PPs, as well as higher NPVs. The daily consideration had the better efficiencies, while the NPV and PP was better for the weekly consideration. The 17m^3 and 22m^3 tanks performed the best, however, due to the simplicity of the model utilised in the simulations, it is inconclusive whether these tanks are better suited for the system or not.
dc.languageeng
dc.publisherNTNU
dc.titleModellering og optimalisering av akkumulatortank på NHL-bygget
dc.typeBachelor thesis


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record