Optimization of energy usage for fleet‐wide power generating system under carbon mitigation options
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This article presents a fleet‐wide model for energy planning that can be used to determine the optimal structure necessary to meet a given CO2 reduction target while maintaining or enhancing power to the grid. The model incorporates power generation as well as CO2 emissions from a fleet of generating stations (hydroelectric, fossil fuel, nuclear, and wind). The model is formulated as a mixed integer program and is used to optimize an existing fleet as well as recommend new additional generating stations, carbon capture and storage, and retrofit actions to meet a CO2 reduction target and electricity demand at a minimum overall cost. The model was applied to the energy supply system operated by Ontario power generation (OPG) for the province of Ontario, Canada. In 2002, OPG operated 79 electricity generating stations; 5 are fueled with coal (with a total of 23 boilers), 1 by natural gas (4 boilers), 3 nuclear, 69 hydroelectric and 1 wind turbine generating a total of 115.8 TWh. No CO2 capture process existed at any OPG power plant; about 36.7 million tonnes of CO2 was emitted in 2002, mainly from fossil fuel power plants. Four electricity demand scenarios were considered over a span of 10 years and for each case the size of new power generation capacity with and without capture was obtained. Six supplemental electricity generating technologies have been allowed for: subcritical pulverized coal‐fired (PC), PC with carbon capture (PC+CCS), integrated gasification combined cycle (IGCC), IGCC with carbon capture (IGCC+CCS), natural gas combined cycle (NGCC), and NGCC with carbon capture (NGCC+CCS). The optimization results showed that fuel balancing alone can contribute to the reduction of CO2 emissions by only 3% and a slight, 1.6%, reduction in the cost of electricity compared to a calculated base case. It was found that a 20% CO2 reduction at current electricity demand could be achieved by implementing fuel balancing and switching 8 out of 23 coal‐fired boilers to natural gas. However, as demand increases, more coal‐fired boilers needed to be switched to natural gas as well as the building of new NGCC and NGCC+CCS for replacing the aging coal‐fired power plants. To achieve a 40% CO2 reduction at 1.0% demand growth rate, four new plants (2 NGCC, 2 NGCC+CCS) as well as carbon capture processes needed to be built. If greater than 60% CO2 reductions are required, NGCC, NGCC+CCS, and IGCC+CCS power plants needed to be put online in addition to carbon capture processes on coal‐fired power plants. The volatility of natural gas prices was found to have a significant impact on the optimal CO2 mitigation strategy and on the cost of electricity generation. Increasing the natural gas prices resulted in early aggressive CO2 mitigation strategies especially at higher growth rate demands. © 2009 American Institute of Chemical Engineers AIChE J, 2009
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».