Transient Thermodynamic Modeling of Heat Recovery From a Compressed Air Energy Storage System
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Sustainable development calls for a larger share of intermittent renewable energy. To mitigate this intermittency, Compressed Air Energy Storage (CAES) technology was introduced. This technology can be made more sustainable by recovering the heat of the compression phase and reusing it during the discharge phase, resulting in an adiabatic CAES without the need for burning of fossil fuels. The key process parameters of CAES are temperature, pressure ratios, and the mass flow rates of air and thermal fluids. The variation in these parameters during the charge and discharge phases significantly influences the performance of CAES plants. In this chapter, the transient thermodynamic behavior of the system under various operating conditions is analyzed and the impact of heat recovery on the discharge phase energy efficiency, power generation, and CO2 emissions is studied. Simulations are carried out over the air pressure range from 2,500 to 7,000 kPa for a 65 MW system over a five-hour discharge duration. It is also assumed that the heat loss in the air storage and the hot thermal fluid tank is insignificant and standby duration does not impact the status of the system. This result shows that the system exergy and the generated power are more sensitive to pressure change at higher pressures. This work also reveals that every 10°C increase on the temperature of the stored air can lead to a 0.83% improvement in the energy efficiency. The result of the transient thermodynamic model is used to estimate the reduction in CO2 emissions in CAES systems. According to the obtained result, a 65 MW ACAES plant can reduce about 17,794 tons of CO2 emission per year compared to a traditional CAES system with the same capacity.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».