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Enregistrement W3211112077 · doi:10.1016/j.egyr.2021.08.092

Sizing and control optimization of thermal energy storage in a solar district heating system

2021· article· en· W3211112077 sur OpenAlexafffundabout
Étienne Saloux, José A. Candanedo

Notice bibliographique

RevueEnergy Reports · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIntegrated Energy Systems Optimization
Établissements canadiensNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesOffice of Energy Research and DevelopmentNatural Resources Canada
Mots-clésSizingThermal energy storageEnergy storageEnvironmental scienceProcess engineeringSolar energyThermal energyEnergy recoveryEngineeringEnergy (signal processing)Electrical engineeringChemistryMathematicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Solar district heating systems have shown significant promise to facilitate the large scale adoption of solar energy technologies and thus substantially reduce greenhouse gas emissions. Given the mismatch between solar energy and district heating demand, energy storage devices play a critical role given their capacity to stockpile solar energy in both the short-term (hours to days) and long-term (months). However, the integration, sizing and control of energy storage technologies is far from simple. This paper investigates sizing and controlling thermal energy storage from the perspective of its performance within a district heating system, highlighting the close link between design and control. A 52-house Canadian solar district heating system, the Drake Landing Solar Community (DLSC), was used as a case study. This system uses solar collectors as main energy supply, borehole thermal energy storage (BTES) for seasonal storage and two 120-m3 water tanks for short-term thermal storage (STTS). The effect of (a) storage sizing (STTS volume) and (b) storage control (rate at which energy is either injected or extracted from the BTES) was evaluated. A control-oriented model, calibrated and validated with operational data at 10-min intervals, was used along with an optimal rule-based control to gauge system primary energy use. Different scenarios were tested, with STTS volumes ranging from 120 m3 to 480 m3, and BTES loop nominal flow rates between 2.5 and 4.5 L/s. An optimization routine was developed to calculate the optimum parameters of the rule-based control strategy. Results show that, in comparison with the design and control in place, primary energy savings of 13%–30% (with BTES flow rates of 2.5–4.5 L/s) could have been obtained with the proposed rule-based control strategy. By decreasing the STTS volume to 120-m3, energy savings up to 6% could still be achieved; savings could reach 27%–36% by increasing the STTS size to 360-m3.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,110

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,003
Tête enseignante GPT0,164
Écart entre enseignants0,161 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations41
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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