Tabla de contenido

De un vistazo

Este módulo se puede ejecutar en dos modos: 1) envío, 2) inversión. En el modo de despacho, calcula la operación de costo mínimo de una cartera de tecnologías de suministro de calor en un sistema de calefacción de distrito definido para cada hora del año. Las entradas al módulo son perfiles horarios para la demanda de calor en la red, para el potencial suministro de calor de diferentes fuentes y para los precios de los portadores de energía. Además, se requieren parámetros de costo y eficiencia para cada tecnología. El módulo muestra los costos del suministro de calor, la proporción de vectores de energía utilizados y las emisiones de CO2 implícitas. En el modo de inversión, el módulo optimiza las capacidades de las tecnologías de suministro de calor instaladas para cubrir la demanda de calor.

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Introducción

Este módulo se puede ejecutar en dos modos: 1) envío, 2) inversión. En el modo de despacho, calcula la operación de costo mínimo de una cartera de tecnologías de suministro de calor en un sistema de calefacción de distrito definido para cada hora del año. Las entradas al módulo son perfiles horarios para la demanda de calor en la red, para el potencial suministro de calor de diferentes fuentes y para los precios de los portadores de energía. Además, se requieren parámetros de costo y eficiencia para cada tecnología. El módulo muestra los costos del suministro de calor, la proporción de vectores de energía utilizados y las emisiones de CO2 implícitas. En el modo de inversión, el módulo optimiza las capacidades de las tecnologías de suministro de calor instaladas para cubrir la demanda de calor.

El módulo de despacho de suministro de calefacción urbana es un modelo de despacho que intenta encontrar una solución óptima en términos de costo para cubrir la demanda de calor en todas las horas del año.

concept.png

El método aquí descrito debe entenderse como un primer concepto y puede desviarse de la implementación real (la complejidad del modelo, las entradas y salidas, etc. deben verse desde este punto de vista). Esta página wiki explica la versión del módulo de cálculo que está integrado en la caja de herramientas. Una versión independiente del módulo de cálculo es mucho más completa y se puede descargar AQUÍ . Sin embargo, esta versión requiere conocimientos básicos de programación en Python. La documentación de la versión independiente se puede encontrar AQUÍ .

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Entradas y salidas

Entradas principales

El módulo requiere una gran variedad de parámetros de entrada. Sin embargo, los principales parámetros de entrada son:

  1. Demanda de calor de la red (región seleccionada)
  2. Capacidades instaladas de generadores de calor / almacenamiento
  3. Parámetros técnicos (en-eficiencias) y financieros (opex, capex, vida útil) de generadores / almacenamientos de calor
  4. Perfiles (series temporales de la demanda de calor, radiación solar, temperatura, precios de la electricidad, etc.)

Salidas principales

Los principales indicadores de salida del módulo de cálculo son:

  • Costos de generación de calor
  • Costos de inversión, operación y combustible
  • Mezcla de generación de calor por generador de calor
  • Emisiones de CO2
  • Horas de carga completa,

NOTA IMPORTANTE En Hotmaps las emisiones de biomasa no se asumen cero porque Hotmaps es una herramienta destinada a apoyar la transición energética en curso. Considerar la biomasa como una fuente de energía neutra en carbono implica que la quema de biomasa reduce las emisiones totales actuales en comparación con la quema de combustibles fósiles, lo cual no es cierto. El almacenamiento de dióxido de carbono en los árboles ocurre durante décadas, mientras que su liberación a la atmósfera se produce de una vez. Por lo tanto, el balance neto de carbono de la biomasa es cero a largo plazo, pero no a corto plazo, y las medidas de mitigación del cambio climático deben generar resultados en la reducción de emisiones de carbono a corto plazo.

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Método

El módulo se implementa como un programa lineal y se puede utilizar, por un lado, como un modelo de despacho puro y, por otro lado, para la planificación de inversiones para cubrir un perfil de carga. La función objetivo intenta encontrar el mínimo de la diferencia entre los costos de suministro de calor y los ingresos de la producción de electricidad.

Fragmentos de ecuación del programa lineal:

lp_fragment.png

Los costos totales c total rendimiento c total de la suma de:

costos de inversión IC (capacidades instaladas multiplicadas por las anualidades de los costos de inversión específicos)

ic.png

costos capitales CC :

cc.png

los costos variables OPEX :

opex.png

costos de rampa de plantas de cogeneración e incineración de residuos (estimación aproximada):

ramp.png

costos asumidos para la carga eléctrica máxima en el invierno (estimación aproximada):

peak.png

Los ingresos totales rev total rendimiento rev total de:

la venta de electricidad (por ejemplo, de plantas de cogeneración y plantas de incineración de residuos):

rev.png

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Leyenda

legend.png

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Repositorio de GitHub de este módulo de cálculo

Aquí obtiene el desarrollo de vanguardia para este módulo de cálculo.

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Ejecución de muestra

Después de seleccionar una región y no realizar cambios en los parámetros predeterminados, el modelo se ejecutará en modo de inversión. Esto significa que las capacidades instaladas también están optimizadas para la cobertura óptima de costos de la demanda de calor.

A continuación puede ver todos los parámetros de entrada que se pueden cambiar

Indicadores de salida

Gráficos de salida

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Cómo citar

Jeton Hasani, en Hotmaps Wiki, despacho de suministro de calefacción de distrito de CM (septiembre de 2020)

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Autores y revisores

Esta página fue escrita por Jeton Hasani ( EEG - TU Wien ).

☑ Esta página fue revisada por Mostafa Fallahnejad ( EEG - TU Wien ).

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Licencia

Copyright © 2016-2020: Jeton Hasani

Licencia internacional Creative Commons Attribution 4.0

Esta obra está autorizada bajo una licencia internacional Creative Commons CC BY 4.0.

Identificador de licencia SPDX: CC-BY-4.0

Texto de licencia: https://spdx.org/licenses/CC-BY-4.0.html

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Reconocimiento

Nos gustaría transmitir nuestro más profundo agradecimiento al Proyecto Hotmaps Horizon 2020 (Acuerdo de subvención número 723677), que proporcionó los fondos para llevar a cabo la presente investigación.

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