Optimising low-temperature district heating networks: A simulation-based approach with experimental verification
Notice bibliographique
Résumé
Fifth generation district heating and cooling systems are becoming increasingly popular due to their ability for working with low temperature of the heat transfer fluids. Among the other benefits, this characteristic allows for a better exploitation of renewable energy sources. On the other hand, these networks require a fine design and a precise management to exploit their full potential. Both these requirements can be met by using advanced simulation and optimisation tools. This research proposes a simulation tool purposely conceived for the design and the optimisation of fifth-generation district heating and cooling systems. This tool is capable of assessing the effects of each building-plant system on the whole district heating and cooling water loop, and to evaluate the effectiveness of diverse network morphology. These capabilities are due the level of detail of the mathematical modelling which takes into account the thermohydraulic characteristics of the network, each building thermo-physics properties, and the heat pump/chiller detailed operation. The described tool has been adopted to simulate an existing experimental network prototype (consisting of a central heat pump, behaving as generator, and eight users), and the achieved results were compared to those experimentally obtained for validation aims. The capabilities of the validated tool have been demonstrated by investigating an innovative control logic (representing a further novelty of this research) for a “proof-of-concept” fifth-generation district heating and cooling network. In particular, by adopting a predictive control logic, the water loop temperature is dynamically optimised to minimise the entire network energy demand. The adopted control strategy has yielded significant primary energy savings, amounting to 10.3 MWh/year, with a rate of 6.5% compared to the reference case characterized by a fixed network temperature. These results underscore the potential of the proposed method and demonstrate the effectiveness of the developed tool.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».