&2175,%8 ,, /$ 678',8/ , '(=92/7$5($ 6,67(0(/25 ',675,%8,7( &8 3857 … · 2020. 8. 5. · EUGEN...

61
UNIVERSITATEA TEHNICĂ “GHEORGHE ASACHI” DIN IAŞI Facultatea de Inginerie Electrică, Energetică şi Informatică Aplicată CONTRIBUȚII LA STUDIUL ȘI DEZVOLTAREA SISTEMELOR DISTRIBUITE CU PURTĂTORI MULTIPLI DE ENERGIE – REZUMATUL TEZEI DE DOCTORAT – Doctorand: Ing. Eugen Hopulele Conducător de doctorat: prof. univ. dr. ing. Mihai Gavrilaş COMISIA DE DOCTORAT Președinte prof. univ. dr. ing. Maricel Adam Universitatea Tehnică “Gheorghe Asachi” din Iași Conducător de doctorat prof. univ. dr. ing. Mihai Gavrilaș Universitatea Tehnică “Gheorghe Asachi” din Iași Referent oficial prof. univ. dr. ing. Ștefan Kilyeni Universitatea POLITEHNICA Timișoara Referent oficial prof. univ. dr. ing. Radu Dumitru Pentiuc Universitatea „Ștefan cel Mare” din Suceava Referent oficial prof. univ. dr. ing. Marcel Dumitru Istrate Universitatea Tehnică “Gheorghe Asachi” din Iași IAŞI – 2020

Transcript of &2175,%8 ,, /$ 678',8/ , '(=92/7$5($ 6,67(0(/25 ',675,%8,7( &8 3857 … · 2020. 8. 5. · EUGEN...

Page 1: &2175,%8 ,, /$ 678',8/ , '(=92/7$5($ 6,67(0(/25 ',675,%8,7( &8 3857 … · 2020. 8. 5. · EUGEN HOPULELE in vederea conferirii titlului gtiinlific de doctor. Comisia de doctorat

UNIVERSITATEA TEHNICĂ

“GHEORGHE ASACHI” DIN IAŞI Facultatea de

Inginerie Electrică, Energetică şi

Informatică Aplicată

CONTRIBUȚII LA STUDIUL ȘI DEZVOLTAREA SISTEMELOR DISTRIBUITE CU PURTĂTORI

MULTIPLI DE ENERGIE

– REZUMATUL TEZEI DE DOCTORAT –

Doctorand: Ing. Eugen Hopulele

Conducător de doctorat: prof. univ. dr. ing. Mihai Gavrilaş

COMISIA DE DOCTORAT

Președinte prof. univ. dr. ing. Maricel Adam Universitatea Tehnică

“Gheorghe Asachi” din Iași

Conducător de doctorat prof. univ. dr. ing. Mihai Gavrilaș Universitatea Tehnică

“Gheorghe Asachi” din Iași

Referent oficial prof. univ. dr. ing. Ștefan Kilyeni Universitatea POLITEHNICA

Timișoara

Referent oficial prof. univ. dr. ing. Radu Dumitru Pentiuc

Universitatea „Ștefan cel Mare” din Suceava

Referent oficial prof. univ. dr. ing. Marcel Dumitru Istrate

Universitatea Tehnică “Gheorghe Asachi” din Iași

IAŞI – 2020

Page 2: &2175,%8 ,, /$ 678',8/ , '(=92/7$5($ 6,67(0(/25 ',675,%8,7( &8 3857 … · 2020. 8. 5. · EUGEN HOPULELE in vederea conferirii titlului gtiinlific de doctor. Comisia de doctorat

UNMRSTTATEA TEHNICA "GHEORGHE ASACHI" DIN IA$I

RECTORATUL

Citre

Vi facem cunoscut ci, in ziua de 09.09.2020 la ora 10:00 la adresa de

link meet.google.com/rat-rboc-jpq. va avea loc sustinerea publici a tezei de doctoratintitulati:

"coNTRIBUTII LA STUDIUL $I DEZVOLTAREA SISTEMELOR DISTRIBUITE CU

PURTATORI MULTIPLI DE ENERGIE"

elaborati de domnul ING. EUGEN HOPULELE in vederea conferirii titlului gtiinlific de

doctor.

Comisia de doctorat este alcetuiti din:

1. prof. univ. dr. ing. Maricel Adam, Universitatea Tehnici "Gheorghe Asachi" din lati

2. profl univ. dr, ing. Mihai Gawila$, Universitatea Tehnica "Gheorghe Asachi" din laqi

3. prof. univ- dr. ing. $tefan Kilyeni, Universitatea POLITEHNICA Timitoara

4. prof. univ. dr. ing. Radu Dumitru Pentiuc, Universitatea ,,$tefan cel Mare" din Suceava

5. prol univ. dr. ing. Marcel Dumitru Istrate, Universitatea Tehnici "Gheorghe Asachi" din lati

pretedinte

conducitor de

doctorat

referent oficial

referent oficial

referent oficial

doctorat.

Cu aceasti ocazie vi invitdm sa participali la suslinerea publici a tezei de

Secrelar universitate,jL. l- -

Ing. Cristina Nagit

Page 3: &2175,%8 ,, /$ 678',8/ , '(=92/7$5($ 6,67(0(/25 ',675,%8,7( &8 3857 … · 2020. 8. 5. · EUGEN HOPULELE in vederea conferirii titlului gtiinlific de doctor. Comisia de doctorat

Cuprins

1. Introducere ............................................................................................................................. 2 2. Generarea distribuită .............................................................................................................. 4

2.1. Introducere ...................................................................................................................... 4 2.2. Producerea distribuită ...................................................................................................... 5 2.3. Reţele inteligente ............................................................................................................. 6 2.4. Centrale electrice virtuale ................................................................................................ 6

3. Sisteme distribuite cu purtători multipli de energie ............................................................... 7 3.1. Introducere ...................................................................................................................... 7 3.2. Conceptul de hub de energie ........................................................................................... 8 3.3. Modelarea fluxurilor de energie în cadrul unui hub de energie ...................................... 9

4. Metode metaeuristice pentru probleme de optimizare ......................................................... 11 4.1. Metode metaeuristice .................................................................................................... 11 4.2. Algoritmi genetici ......................................................................................................... 11

5. Optimizarea funcţionării sistemelor cu purtători multipli de energie .................................. 12 5.1. Formularea problemei ................................................................................................... 12 5.2. Implementarea algoritmului genetic pentru optimizarea funcţionării sistemelor cu purtători multipli de energie ................................................................................................. 16 5.3. Optimizarea funcţionării sistemelor cu purtători multipli de energie după consumul de energie primară ..................................................................................................................... 21 5.4. Optimizarea funcţionării sistemelor cu purtători multipli de energie după costurile cu energia primară ..................................................................................................................... 23 5.5. Concluzii ....................................................................................................................... 27

6. Optimizarea funcţionării unei instalaţii de trigenerare destinată alimentării unui consumator complex .................................................................................................................................... 28

6.1. Formularea problemei ................................................................................................... 28 6.2. Optimizarea funcţionării unei instalaţii de trigenerare ce alimentează un consumator complex după costurile cu energia primară la un tarif al energiei electrice CR de tip monom cu rezervare ............................................................................................................. 29 6.3. Optimizarea funcţionării unei instalaţii de trigenerare ce alimentează un consumator complex după costurile cu energia primară la un tarif al energiei electrice CR 2 de tip monom cu rezervare diferenţiat pe două zone orare ............................................................ 32 6.4. Optimizarea funcţionării unei instalaţii de trigenerare ce alimentează un consumator complex după costurile cu energia primară la un tarif al energiei electrice CR 3 de tip monom cu rezervare diferenţiat pe trei zone orare ............................................................... 36 6.5. Modelarea instalațiilor de trigenerare în cadrul aplicației HOMER ............................. 40 6.6. Analiza comparativă a rezultatelor optimizării obţinute prin cele două metode ........... 42 6.7. Concluzii ....................................................................................................................... 44

7. Planificarea pe termen lung a modelelelor sistemelor cu purtători multipli de energie cu surse distribuite ........................................................................................................................ 45

7.1. Formularea problemei ................................................................................................... 45 7.2. Rezultatele simulării ...................................................................................................... 46 7.3. Concluzii ....................................................................................................................... 52

8. Concluzii finale şi contribuţiile personale ............................................................................ 53 8.1. Concluzii finale ............................................................................................................. 53 8.2. Contribuţiile personale .................................................................................................. 54 8.3. Direcții ulterioare de cercetare ...................................................................................... 55 8.4. Diseminarea rezultatelor ............................................................................................... 55 Bibliografie ........................................................................................................................... 57

Page 4: &2175,%8 ,, /$ 678',8/ , '(=92/7$5($ 6,67(0(/25 ',675,%8,7( &8 3857 … · 2020. 8. 5. · EUGEN HOPULELE in vederea conferirii titlului gtiinlific de doctor. Comisia de doctorat

2

1. Introducere Termenul de generare distribuită (DG) se referă la unităţi de producere a energiei de

putere mică (până în 10 MW), nedispecerizabile, conectate în mod uzual la reţeaua electrică de distribuţie la tensiuni mai mici sau egale cu 110 kV. Așadar, generarea distribuită include:

surse regenerabile de energie - RES; sisteme de cogenerare cu producere combinată de electricitate şi căldură (CHP); generatoare de rezervă conectate la reţea ce funcționează în general când

producerea centralizată este scumpă sau inadecvată; sisteme de stocare a energiei; În general, generatoarele distribuite pot furniza energie cu costuri mai mici și cu

consecințe negative mai reduse asupra mediului decât sursele centralizate. Printre beneficiile acestora se numără reducerea fluxurilor de energie de-a lungul rețelelor, de la producători către consumatori, ceea ce conduce la pierderi de energie mai reduse în rețelele electrice.

În ultima vreme, amplasarea surselor de generare distribuită de mică putere la consumatorii rezidențiali a luat o amploare deosebită pe plan mondial și național fiind susţinută de către Uniunea Europeană şi guvernele ţărilor membre prin adoptarea de măsuri legislative ce stimulează utilizarea surselor regenerabile de energie pentru asigurarea independenţei energetice a consumatorilor.

Politica Parlamentului European și Consiliului Uniunii Europene, este de promovare și susținere a creşterii eficienţei energetice şi producerii distribuite a energiei din surse regenerabile, angajamentul lor vis-a-vis de această politică fiind confirmat prin adoptarea Directivei 2012/27/UE iar ulterior prin Directiva (UE) 2018/2002.

Pe plan național, documentul care reglementează activitățile de producere, transport, distribuție și furnizare a energiei electrice și termice produse în cogenerare, ce are în vedere satisfacerea intereselor publice și private este Legea 123/2012 - Legea energiei electrice și a gazelor naturale. În acest act normativ sunt declarate ca obiective ale legii “asigurarea accesului nediscriminatoriu și reglementat al tuturor participanților la piața de energie electrică și la rețelele electrice de interes public”, “promovarea utilizării surselor noi și regenerabile de energie”, “îmbunătățirea competitivității pieței interne de energie electrică și participarea activă la formarea atât a pieței regionale, cât și a pieței interne de energie a Uniunii Europene și la dezvoltarea schimburilor transfrontaliere”, “asigurarea protecției mediului la nivel local și global, în concordanță cu reglementările legale în vigoare”, “dezvoltarea surselor regenerabile de energie și cogenerării de înaltă eficiență, cu acordarea de prioritate alimentării cu energie electrică pentru așezările izolate”.

Încă din 2008, prin Legea 220/2008 se prevede un mecanism de promovare a producătorilor de energie electrică din surse regenerabile, prin intermediul certificatelor verzi, care sunt acordate producătorilor în funcție de sursa regenerabilă de energie folosită pentru producerea energiei.

Așadar, un obiectiv comun în momentul de față îl reprezintă găsirea de soluții de optimizare a modului de producere, transport, distribuție și utilizare a energiei în vederea îmbunătățirii eficienţei energetice.

În cadrul acestei teze s-a realizat o analiză a sistemelor distribuite de trigenerare ce pot fi implementate într-o zonă rezidențială precum și optimizarea funcționării acestora dupa diferite criterii cum ar fi consumurile de energie, costurile generate de aceste consumuri la diferite tipuri de tarife practicate de furnizorii de energie, locul de amplasare și tipul surselor regenerabile de energie folosite.

Obiectivul urmărit a fost acela de a concepe un model funcțional de sistem de trigenerare capabil să asigure întregul necesar de energie dintr-o zonă rezidențială și care să funcționeze în mod optimizat astfel încât costurile suportate de utilizatori să fie minime.

Page 5: &2175,%8 ,, /$ 678',8/ , '(=92/7$5($ 6,67(0(/25 ',675,%8,7( &8 3857 … · 2020. 8. 5. · EUGEN HOPULELE in vederea conferirii titlului gtiinlific de doctor. Comisia de doctorat

3

Teza este structurată în șapte capitole principale, la care se adaugă introducerea, bibliografia și anexele, conţinutul acestora fiind prezentat în continuare.

Capitolul 1 este destinat introducerii. În Capitolul 2 este realizat un studiu al surselor distribuite de producere a energiei,

inclusiv cele regenerabile precum și modul lor de interconectare prin intermediul rețelelor inteligente rezultând așa-zisele centrale electrice virtuale (virtual power plant).

Capitolul 3 prezintă unele modele de sisteme distribuite cu purtători multipli de energie care permit combinarea (cuplarea) diferitelor infrastructuri energetice în așa-numitele huburi de energie, permițându-se astfel schimbul de putere între ele. Componentele din hub pot stabili conexiuni redundante între intrări și ieșiri, această redundanță oferind unele avantaje importante cum ar fi fiabilitatea crescută în funcționare deoarece alimentarea nu mai depinde pe deplin de o singură rețea. Tot în acest capitol este prezentat și un exemplu de modelare a fluxurilor de energie în cadrul unui hub energetic.

Capitolul 4 este destinat prezentării metodelor metaeuristice studiate şi analizate de cercetători pentru a fi folosite la rezolvarea problemelor de optimizare. Unele dintre cele mai cunoscute tehnici sunt Algoritmii genetici (Genetic Algorithm), Călirea simulată (Simulated Annealing), Strategiile de căutare (Depth First Search, Breadth First Search), Căutarea Tabu (Tabu Search), Evoluţia diferenţială (Differential Evolution), Optimizarea în grupuri de particule (PSO - Particle Swarm Optimization), Modelul coloniei de furnici (ACO - Ant Colony Optimization) şi Algoritmii gravitaţionali de căutare (Gravitational Search Algorithm).

În Capitolul 5 este realizat un model de optimizare a funcționării sistemelor distribuite cu purtători multipli de energie folosind un algoritm genetic conceput în scopul determinării modului optim de funcționare a unei instalații de trigenerare capabile să alimenteze cu diferite forme de energie (electrică, termică, frigorifică) un consumator.

Pe baza schemei conceptuale a instalaţiei de trigenerare folosite pentru alimentarea consumatorului (văzută ca un hub de energie ale cărui porturi de intrare sunt reprezentate de energiile primare iar porturile de ieşire de energiile necesare consumatorului) s-a realizat un model matematic pentru optimizarea funcţionării sistemului, implementat ulterior sub forma unui algoritm genetic în MATLAB cu scopul determinării unei soluţii optime a sistemului de conversie a energiilor din interiorul hubului.

Au fost realizate studii de parametrizare asupra parametrilor algoritmului genetic pentru a determina influenţă acestora asupra performanțelor algoritmului genetic, în scopul identificării valorilot optime ale acestor parametri.

S-au analizat performanțele hubului energetic supus analizei la variațiile consumurilor de energie electrică, termică și frigorifică și s-au trasat caracteristicile de funcționare optimă ale acestuia după diferite criterii cum ar fi consumul minim de energie primară sau costuri minime generate de aceste consumuri la diferite tipuri de tarife ale energiilor primare (unice sau diferențiate).

În Capitolul 6 s-a urmărit determinarea condițiilor optime de funcționare ale unei instalaţii de trigenerare destinată alimentării unui consumator complex, cum ar fi un cartier rezidenţial, folosind algoritmii genetici, plecând de la consumurile orare de energie electrică, energie frigorifică şi energie termică ale consumatorului respectiv. Optimizarea s-a relizat după costurile cu energia primară consumată pentru trei tipuri de tarife ale energiei electrice preluate din rețea practicate de către furnizori: - un tarif unic de tip monom cu rezervare; - un tarif monom cu rezervare diferențiat pe două zone orare (de zi și de noapte); - un tarif monom cu rezervare diferențiat pe trei zone orare (de vârf, normală și de gol).

Pe de altă parte, s-au considera trei situații posibile cu privire la luarea sau nu în considerare a unui preț de vânzare a energiei electrice produse în exces în interiorul hubului față de consum. Astfel, s-au considerat următoarele situații:

Page 6: &2175,%8 ,, /$ 678',8/ , '(=92/7$5($ 6,67(0(/25 ',675,%8,7( &8 3857 … · 2020. 8. 5. · EUGEN HOPULELE in vederea conferirii titlului gtiinlific de doctor. Comisia de doctorat

4

- Cazul 1: energia livrată în rețea este compensată în totalitate în raport cu energia preluată din rețea, astfel încât prețurile de vânzare și cumpărare sunt egale.

- Cazul 2: pentru energia livrată în rețea se primește un preț diferit, în general mai mic decât prețul de cumpărare.

- Cazul 3: nu se aplică nici un fel de politică de compensare pentru energia electrică livrată de hub în rețea, ceea ce este echivalent cu un preț de vânzare nul.

S-a realizat o analiză comparativă a costurilor generate de instalaţia de trigenerare care funcţionează optimizat, pentru cele trei tipuri de tarife ale energiei electrice considerate, comparativ cu aceleaşi costuri care ar apărea în cazul utilizării unor soluţii clasice de alimentare a aceloraşi consumatori.

În vederea confirmării posibilităților de utilizarea practică a modelului de optimizare bazat pe algoritmi genetici, o formă adaptată a problemei de optimizare studiate a fost tratată și cu ajutorul unuia dintre cele mai cunoscute softuri specializate de optimizare în domeniul energiilor regenerabile şi anume HOMER PRO. Totuși, deoarece pachetul de programe specializate HOMER nu modelează direct componenta frig, sarcina frigorifică la consumator fiind modelată cu ajutorul unor sarcini echivalente de tip termic și electric, comparația între rezultatele furnizate de cele două metode nu este relevantă în proporție de 100%. Pe ansamblu însă, cele două abordări conduc la rezultate similare cantitativ și calitativ.

Capitolul 7 prezintă o analiză a costurilor și bilanțurilor energetice pentru o funcționare pe termen lung a sistemului cu purtători multipli de energie cu surse distribuite. Pentru a pune în evidență influența utilizării surselor regenerabile de energie precum și locul geografic de amplasare al acestora asupra modului de funcționare al sistemului de generare distribuită, dar și a costurilor totale de implementare și utilizare ale acestuia s-au făcut simulări în trei situații distincte: (a) Sistemul de producere distribuită funcționează fără RES; (b) Sistemul de producere distribuită funcționează cu RES, acesta fiind amplasat într-o zonă a României mai puțin bogată în resurse regenerabile și (c) Sistemul de producere distribuită funcționează cu RES, acesta fiind amplasat într-o zonă a României mai bogată în resurse regenerabil.

Capitolul 8 prezintă concluziile finale şi contribuţiile personale din cadrul tezei. Întrucât Anexele tezei au un conținut amplu de date experimentale ele sunt disponibile

pe CD.

2. Generarea distribuită

2.1. Introducere Conceptul de generare distribuită a luat o amploare semnificativă în ultimii ani odată

cu dezvoltarea pieţei de energie. Unele tehnologii ale generării distribuite s-au impus pe piaţă datorită unui raport cost-eficienţă crescut, pe când altele au penetrat piaţa ca urmare a sprijinului oferit pe diverse căi de către stat, ca tehnologii ale viitorului, fiind prietenoase mediului înconjurător.

Tehnologiile de generare distribuită se implementează doar în cazul în care acestea se dovedesc a fi competitive pe piaţă în raport cu cele convenţionale. Fezabilitatea şi rentabilitatea implementării sistemelor de producere distribuită depinde, pe deoparte, de performanţele tehnologice ale acestora şi de costul lor, iar pe de altă parte de o serie de factori specifici ţării sau regiunii respective, cum ar fi existenţa sprijinului financiar din partea statului, gradul de răspândire al combustibililor şi costul acestora, preţul energiei produse de sursele convenţionale existente, graficele de consum, etc.

O soluţie de generare distribuită ce este rentabilă într-o ţară, se poate dovedi ineficientă în altă ţară, având alte condiţii de implementare. Rentabilitatea unei instalaţii de producere distribuită depinde de flexibilitatea între posibilităţile de producere şi consum ale

Page 7: &2175,%8 ,, /$ 678',8/ , '(=92/7$5($ 6,67(0(/25 ',675,%8,7( &8 3857 … · 2020. 8. 5. · EUGEN HOPULELE in vederea conferirii titlului gtiinlific de doctor. Comisia de doctorat

5

diferitelor forme de energie. Variantele de conversie a energiilor luate în considerare în cadrul acestei lucrări sunt din termic în electric, din termic în frig şi din electric în frig.

2.2. Producerea distribuită Producerea distribuită (DG - Distributed Generation) şi Sursele de Energie

Regenerabile (RES – Renewable Energy Sources) au parte de o atenţie deosebită în ultima perioadă în Europa. Acestea se consideră a avea un rol deosebit de important în mărirea securităţii surselor de energie prin scăderea dependenţei faţă de combustibilii fosili convenţionali şi în reducerea emisiilor de gaze cu efect de seră.

Pentru producerea distribuită există mai multe definiţii [van Gerwen 2006]. Aceasta presupune generarea energiei electrice în apropierea locurilor de consum, iar în cazul sistemelor de cogenerare pe lângă energia electrică se produce şi energie termică necesară proceselor industriale sau încălzirii. În general, producerea distribuită se realizează cu ajutorul unităţilor de mici dimensiuni în apropierea zonei în care energia este utilizată.

Factorii cei mai importanţi care influenţează aspectele economice referitoare la producerea distribuită şi sursele de energie regenerabile se referă la valoarea investiţiilor iniţiale, la preţul energiei electrice şi termice, la costul combustibilului și la costul de racordare a instalaţiei la reţea [Hou 2018].

Noile energii şi energiile regenerabile includ energia hidroelectrică, energia eoliană, energia solară, energia biologică, energia geotermală şi energia oceanelor.

Tendinţele actuale majore din zona de cercetare - dezvoltare în domeniul inginerie energetică se îndreaptă către producerea de energie electrică din energie eoliană, energie solară şi celulele de combustie.

În general, dintre toate variantele surselor de energie regenerabilă, instalaţiile de generare distribuită pe biomasă conduc la cel mai mic cost al energiei electrice, pe locul secund se află energia eoliană, iar celulele solare (fotocelulele) reprezintă cea mai costisitoare soluţie. Cu toate acestea, multe ţări stimulează integrarea sistemelor de producere din surse regenerabile cu fotocelule.

Alte aspecte importante ale generării distribuite se referă la: nu se planifică centralizat şi în cele mai multe cazuri energia este generată de către

producători independenţi sau chiar de către consumatori; nu este dispecerizată (există totuşi cazuri în care mai multe unităţi descentralizate de

producere distribuită funcţionează ca o singură unitate, numită centrală electrică virtuală); de cele mai multe ori au puteri mai mici de 50 MW; sunt conectate la reţeaua electrică de distribuţie la tensiuni cuprinse între 230/400 V şi

110 kV. Producerea combinată de energie electrică şi căldură (CHP), presupune generarea şi

utilizarea simultană a energiei electrice şi a celei termice. În general, o parte din energia electrică produsă este consumată pe plan local iar cea care prisoseşte este livrată către reţea. În schimb, energia termică se foloseşte întotdeauna pe plan local datorită faptului că transportul ei este destul de costisitor şi presupune pierderi destul de mari. Generarea distribuită bazată pe combustibili fosili se consideră, în general, cogenerare deoarece „deşeurile” termice rezultate din proces se utilizează local.

Domeniile de utilizare tipice pentru instalaţiile de producere distribuită sunt: casnic (electricitate şi căldură); comercial (electricitate şi căldură); efect de seră (electricitate, căldură şi dioxid de carbon pentru culturi agricole); industrial (electricitate şi abur); încălzire districtuală (electricitate şi căldură prin reţeaua centralizată); numai energie electrică în reţea.

Page 8: &2175,%8 ,, /$ 678',8/ , '(=92/7$5($ 6,67(0(/25 ',675,%8,7( &8 3857 … · 2020. 8. 5. · EUGEN HOPULELE in vederea conferirii titlului gtiinlific de doctor. Comisia de doctorat

6

2.3. Reţele inteligente Dezvoltarea sistemelor de producere distribuită în reţelele electrice de distribuţie

clasice conduce la multiple beneficii cum ar fi creşterea gradului de continuitate în alimentarea cu energie electrică a consumatorilor printr-o rezervare parţială între sursele de producţie de mici dimensiuni, scăderea costului energiei electrice, dezvoltarea surselor de energie cu emisii reduse de gaze cu efect de seră, îmbunătăţirea nivelului de tensiune etc., însă, aduce şi unele probleme ce apar odată cu introducerea acestora în reţeaua de distribuţie.

Reţelele electrice au fost concepute astfel încât să transfere energia electrică unidirecţional, dinspre reţeaua de transport spre consumatorii finali racordaţi la reţeaua de distribuţie. Prin introducerea unor generatoare în reţeaua de distribuţie, circulaţia de puteri se poate realiza şi dinspre consumatori către reţeaua de transport, devenind bidirecţională, ceea ce necesită unele echipamente de protecţie mult mai complexe. În acelaşi timp, introducerea unui număr mare de generatoare distribuite conduce la apariţia unor probleme de reglaj al frecvenţei şi uneori chiar al tensiunii.

De aceea, reţelele electrice trebuie adaptate pentru o funcţionare bidirecţională, în condiţiile circulaţiilor de puteri şi dinspre reţeaua de transport către cea de distribuţie, dar şi invers, fără a exista restricţii de funcţionare. În aceste condiţii trebuie dezvoltate noi protocoale de comunicare şi coduri tehnice pentru adaptarea reţelelor electrice clasice la nevoile actuale [Eremia 2008]..

Reţelele de electricitate au contribuit într-o mare măsură la îmbunătăţirea vieţii de zi cu zi şi a industriei, însă în momentul de faţă reţeaua de electricitate are mai multe probleme care trebuiesc rezolvate. În primul rând, în ultimii ani s-au detectat mai multe pene de curent şi suprasarcini în rețea decât anterior [Jingcheng 2012]. În al doilea rând, pe măsură ce populaţia a crescut, reţeaua existentă s-a uzat fizic şi moral, adăugarea de noi consumatori în casele şi clădirile clienţilor contribuind la o mai mare instabilitate a reţelei electrice actuale. În al treilea rând, reţeaua de electricitate actuală contribuie în mare măsură la emisiile de carbon. În aceste condiții, noul sistem are nevoie de fezabilitate, scalabilitate, posibilitate de management şi extensibiliate, dar de asemenea şi interoperabilitete, securitate şi eficienţa preţului. Se vorbește în acest context despre așa-numitele rețele inteligente.

În mod general o reţea electrică inteligentă este un sistem de comunicaţii de date integrat reţelei electrice, care colectează şi analizează datele referitoare la puterea tranzitată, distribuţie şi consum, aproape în timp real. Bazat pe aceste date, tehnologia reţelei inteligente poate furniza informaţii predictive şi recomandări către furnizori şi clienţii lor cu privire la administrarea eficientă a consumului.

2.4. Centrale electrice virtuale

Pentru a profita pe deplin de conceptul de producere distribuită, s-a pus problema existenţei unei coordonării între unităţile dispersate/distribuite. Un grup de instalaţii de generare distribuită şi sisteme de stocare conduse de o unitate centrală de control prin intermediul unor tehnologii de comunicare şi mijloacele de informare moderne poartă denumirea de centrală electrică virtuală [Barbosa 2010], [Hernández 2013].

O centrală electrică virtuală (virtual power plant - VPP) este un grup de unităţi generatoare şi sisteme de stocare, cumulate în scopul de a funcţiona ca o instalaţie de alimentare unică. Se bazează pe sisteme software capabile să optimizeze de la distanţă şi în mod automat producerea, stocarea şi distribuirea energiei într-un singur sistem interconectat. VPP trebuie să acţioneze ca o centrală electrică convenţională care poate menţine echilibrul în rețea la nivelul calităţii energiei electrice [Lombardi 2009].

Potrivit International Gas Union o centrala electrică virtuală cuprinde o multitudine de unităţi descentralizate, reţele de interconexiune, micro şi mini centrale electrice de

Page 9: &2175,%8 ,, /$ 678',8/ , '(=92/7$5($ 6,67(0(/25 ',675,%8,7( &8 3857 … · 2020. 8. 5. · EUGEN HOPULELE in vederea conferirii titlului gtiinlific de doctor. Comisia de doctorat

7

cogenerare care folosesc diferiţi combustibili, turbine cu gaze, turbine cu abur, motoare Stirling [Uchman 2018], instalate într-una sau mai multe case, întreprinderi, sectorul public, etc, pentru a combina unităţile individuale de încălzire, răcire şi producere flexibilă de energie electrică [igu].

O centrală electrică virtuală se compune din: a) Unităţi de producere a energiei Generatoarele pot folosi atât surse de energie convenţionale cat şi regenerabile. b) Unităţile de stocare a energiei Unităţile de stocare se pot considera astăzi un mijloc de adaptare a cererii de energie la

nivelul producerii ei. c) Sistemul de management şi comunicaţii O cerinţă importantă a centralelor electrice virtuale este sistemul de management şi

comunicaţii. ,,Inima” unei VPP este un sistem de management al energiei (energy management system - EMS), care coordonează fluxurile de energie provenind de la generatoare şi sisteme de stocare. Un exemplu de structură a unei VPP este prezentat în Figura 2.1.

Caracteristica principală a unei centrale electrice virtuale este faptul că fiecare unitate a VPP este conectată direct sau indirect cu EMS, astfel încât centrul de control poate primi informaţii despre starea actuală a fiecărui participant. Prin urmare, este important să se asigure infrastructura necesară pentru fluxul de date schimbate.

Fig. 2.1. Structura de bază a unei VPP [Lombardi 2009]

3. Sisteme distribuite cu purtători multipli de energie 3.1. Introducere

Consumatorii industriali, comerciali şi rezidenţiali necesită diferite forme de energie furnizate de infrastructuri diferite. Până nu demult, diferite infrastructuri erau cel mai adesea luate în considerare şi exploatate independent. Combinarea diferitelor forme de energie poate aduce însă unele beneficii, permiţând astfel schimbul de putere între aceste infrastructuri, ceea ce reprezintă o mare oportunitate pentru îmbunătăţirea condițiilor de funcționare ale

Page 10: &2175,%8 ,, /$ 678',8/ , '(=92/7$5($ 6,67(0(/25 ',675,%8,7( &8 3857 … · 2020. 8. 5. · EUGEN HOPULELE in vederea conferirii titlului gtiinlific de doctor. Comisia de doctorat

8

sistemului. Cuplajele sunt stabilite prin dispozitive convertoare care transformă o formă de energie în alte forme. Prin urmare, se pot dezvolta unele modele de sisteme distribuite cu purtători multipli de energie pentru găsirea unor soluţii optime de alimentare a consumatorilor cu diferite forme de energie bazate pe diverse criterii cum ar fi costul, emisiile, eficienţa energetică, disponibilitatea, securitatea şi alţi parametri.

În afară de aceasta, utilizarea stocării de energie reprezintă o oportunitate pentru creșterea performanței generale a sistemului, mai ales atunci când sunt luate în considerare sursele cu energie primară cu caracteristici stocastice (de exemplu, vântul, energia solară), stocarea devine importantă, deoarece face posibilă compensarea fluxurilor de energie fluctuante. Transformarea, conversia şi stocarea diverselor forme de energie se poate realiza în unităţi numite hub-uri de energie.

3.2. Conceptul de hub de energie Conceptul de hub de energie a luat naştere prin iniţiativa unei echipe de cercetători de

la Power Systems and High Voltage Laboratories din Zurich în cadrul unui proiect numit Vision of Future Energy Networks (Viziune asupra reţelelor energetice ale viitorului) [Geidl 2005], [Geidl 2007/1], [Geidl 2007/2]. Scopul proiectului era definirea pe termen lung a structurii reţelelor energetice. Una dintre caracteristicile acestui proiect prevedea că reţeaua ar trebui să se adapteze atât nevoilor producătorilor, cât şi ale consumatorilor şi nu doar la cele de electricitate, ci şi la alte forme de energie, cum ar fi energia termică, frigorifică, chimică etc, asocierea dintre diferitele forme de energie reprezentând o mare oportunitate pentru îmbunătățirea eficienței sistemului.

În viziunea proiectului Vision of Future Energy Networks, transformarea, conversia şi stocarea diferitelor forme de energie au loc în unităţi numite hub-uri centralizate de energie, ce sunt privite ca o interfaţă între diferite infrastructuri de producere a energiei şi consumatori.

Referitor la fluxurile de energie, hub-ul are trei roluri principale: 1. intrare-ieşire a diferitelor tipuri de energie 2. conversie între diferitele tipuri energie 3. stocare a diferitelor tipuri de energie

La porturile de intrare ale hub-urilor de energie se consumă diferite forme de energie, cum ar fi energia electrică, gaze naturale, biomasă, energie termică, etc., iar la porturile de ieşire se furnizează energie necesară unor consumatori, cum ar fi energie electrică, termică, frigorifică, aer comprimat, etc., conexiunile dintre intrările şi ieşirile hub-ului de energie fiind asigurate de către instalaţiile componente ale acestuia.

Componentele din hub pot stabili conexiuni redundante între intrări și ieșiri, această redundanță oferind unele avantaje importante cum ar fi fiabilitatea crescută în funcționare, deoarece alimentarea nu mai depinde de o singură rețea [Li 2018].

Ideea de hub de energie a fost preluată ulterior de către o reţea de utilităţi municipală din Elveţia, Baden Regionalwerke AG, care intenţiona să construiască un important punct energetic care conţinea o centrală de cogenerare precum şi o instalaţie de gazeificare a lemnului şi metanare (Fig.3.1). Ideea era de a genera „gaze naturale sintetice” (Synthetic Natural Gas - SNG) prin arderea lemnului, o resursă care este disponibilă în regiunea de aprovizionare a companiei [Geidl 2007/1]. Gazele naturale sintetice produse pot apoi fi injectate direct în rețeaua de gaze naturale sau transformate în energie electrică printr-o centrală de cogenerare, energie introdusă în reţeaua electrică de distribuţie. Căldură care se produce în ambele cazuri poate fi introdusă în sistemul centralizat local de încălzire.

Întregul sistem poate fi privit ca un sistem distribuit cu purtători multipli de energie: peleți de lemn, energie electrică, căldură şi SNG. Pe lângă acești purtători de energie, procesul de gazeificare necesită azot şi abur, care trebuie introduse la porturile de intrare ale hub-ului.

Page 11: &2175,%8 ,, /$ 678',8/ , '(=92/7$5($ 6,67(0(/25 ',675,%8,7( &8 3857 … · 2020. 8. 5. · EUGEN HOPULELE in vederea conferirii titlului gtiinlific de doctor. Comisia de doctorat

9

Fig.3.1. Schiţa unui hub de energie realizat de către Regionalwerke AG Baden, Elveţia [Geidl 2007/1]

Lucrul nou aici nu este tehnologia utilizată (convertoare), ci exploatarea planificată şi integrată, care se presupune că dă o mai bună performanţă sistemului în ansamblu. Combinarea flexibilă a purtătorilor multipli de energie, folosind tehnologia de stocare şi conversie păstrează un potenţial de îmbunătăţire a sistemului [Perera 2017], [Tung 2018]. Costul energiei precum şi emisiile pot fi reduse, securitatea şi disponibilitatea în aprovizionare pot fi îmbunătăţite, iar eficienţa energetică globală poate fi mărită.

3.3. Modelarea fluxurilor de energie în cadrul unui hub de energie Dacă se ia în considerare cazul unui hub de energie ce are structura la nivelul intrărilor

şi ieşirilor precum cea din Figura 3.2 și se presupune că acest hub de energie poate realiza conversiile necesare pentru purtătorii de energie notaţi cu α, β, … , ξ, atunci fluxurile de energie transmise între portul de intrare M şi portul de ieşire N ale hub-ului satisfac ecuaţia matriceală de bilanţ [Gavrilaş n.c]:

(3.1)

Fig.3.2. Descrierea schimburilor de energie pentru un hub de energie [Gavrilaş n.c]

Page 12: &2175,%8 ,, /$ 678',8/ , '(=92/7$5($ 6,67(0(/25 ',675,%8,7( &8 3857 … · 2020. 8. 5. · EUGEN HOPULELE in vederea conferirii titlului gtiinlific de doctor. Comisia de doctorat

10

unde PαM, ... ,Pξ

M reprezintă fluxurile de energie incidente portului M pentru fiecare purtător de energie, Pα

N, ... ,PξN reprezintă fluxurile de energie incidente portului N pentru fiecare

purtător de energie iar bαα, ... ,bξξ sunt coeficienţii de cuplaj (de exemplu, coeficientul de cuplaj bαβ reprezintă partea din fluxul Pβ

M al purtătorului de energie β incident portului M, care se transferă sub forma purtătorului de energie α la portul N al hub-ului). Matricea formată de coeficienţii bαβ, notată [BMN] se numeşte matrice de cuplaj înainte, pentru a reflecta sensul de transfer al energie asociat ecuaţiei (3.1).

Coeficienţii de cuplaj se pot calcula în funcţie de randamentele convertoarelor, topologia hub-ului de energie şi distribuţia fluxurilor de energie între convertoare. Ecuaţia (3.1) este o ecuație liniară, însă în [Geidl 2007/1] se face mențiunea că randamentul convertoarelor, de obicei, nu este constant ci depinde de fluxul de energie preluat de acestea, așadar ecuaţia (3.1) capătă o formă neliniară.

Matricea de cuplaj înainte [BMN] descrie transferul fluxurilor de energie în interiorul hub-ului în sensul dinspre portul M către portul N, însă conversia fluxurilor de energie se poate face, de cele mai multe ori, în ambele sensuri.

Astfel, conversia fluxurilor de energie de la portul N către portul M poate fi descrisă de următoarea ecuaţie de bilanţ:

(3.2)

unde cαα, ... ,cξξ sunt coeficienţii de cuplaj în sensul dinspre portul N către portul M [Gavrilaş n.c].

Dacă hub-ul de energie are NP porturi de intrare – ieşire, relațiile (3.1) şi (3.2) se pot folosi pentru deducerea cuplajelor dintre aceste porturi. Spre exemplu, ecuaţia totală de bilanţ între portul M şi celelalte NP – 1 porturi ale hub-ului va fi de forma:

(3.3)

Dacă hub-ul de energie conţine şi instalaţii de acumulare, ecuaţia de bilanţ (3.3) capătă

forma: (3.4)

unde ΔE reprezintă variaţia energiei acumulate în interiorul hub-ului în intervalul de timp Δt, iar N este randamentul instalaţiei de acumulare.

Fluxurile de energie din reţelele cu purtători multipli de energie care interconectează diferite hub-uri de tipul celui din Figura 3.2, pot fi modelate, neglijând în primă fază pierderile de energie, pe baza ecuaţiilor nodale de tipul teoremei I a lui Kirchoff în reţelele electrice [Gavrilaş n.c]:

(3.5)

unde matricea [Aα] formată din coeficienţii ai,j este matricea topologică de incidenţă laturi-noduri asociată purtătorului de energie α, descrisă de tripleta {-1, 0, +1}. Pierderile de energie

Page 13: &2175,%8 ,, /$ 678',8/ , '(=92/7$5($ 6,67(0(/25 ',675,%8,7( &8 3857 … · 2020. 8. 5. · EUGEN HOPULELE in vederea conferirii titlului gtiinlific de doctor. Comisia de doctorat

11

ce corespund purtătorului α se pot calcula apoi folosind fluxurile de energie Fj,α și coeficienţii de pierderi fj,α,k asociaţi laturilor j pe care circulă aceste fluxuri:

(3.6)

unde exponentul k poate lua valori întregi între 1 şi Ka, în funcție de tipul de purtător.

4. Metode metaeuristice pentru probleme de optimizare

4.1. Metode metaeuristice Cuvântul euristică (heuristic) provine din greacă şi înseamnă "a şti", "a găsi", "a

descoperi" sau "a conduce o investigaţie" [Lazar 2003]. Mai exact, euristicile sunt tehnici de căutare a soluţiilor, la un cost de calcul rezonabil, fără a fi în măsură să garanteze, fezabilitatea sau optimalitatea lor, sau chiar, în multe cazuri, să precizeze cât de aproape de optim se află o anumită soluţie fezabilă [Russell 1995].

În rezolvarea problemelor de optimizare cu un spaţiu de căutare de mari dimensiuni, algoritmii clasici de optimizare nu oferă soluţii adecvate, deoarece spaţiul de căutare creşte exponenţial cu dimensiunea problemei. De aceea, rezolvarea acestor probleme folosind tehnici exacte (cum ar fi căutare exhaustivă) nu este practică. În ultimele decenii, a existat un interes crescut legat de algoritmii inspiraţi de comportamentele și/sau evoluțiile unor fenomene naturale [Rashedi 2009].

Mulţi cercetători au arătat că aceşti algoritmi sunt bine adaptaţi pentru rezolvarea problemelor de optimizare complexe, cum ar fi optimizarea funcţiilor obiectiv, recunoaşterea formelor, controlul obiectivelor, procesarea imaginilor, etc.

Algoritmii euristici imită procesele fizice sau biologice. Unele dintre cele mai renumite dintre aceste tehnici sunt Algoritmii genetici (Genetic Algorithm), Călirea simulată (Simulated Annealing), Strategiile de căutare (Depth First Search, Breadth First Search), Căutarea Tabu (Tabu Search), Evoluţia diferenţială (Differential Evolution), Optimizarea în grupuri de particule (PSO - Particle Swarm Optimization), Modelul coloniei de furnici (ACO - Ant Colony Optimization) şi Algoritmii gravitaţionali de căutare (Gravitational Search Algorithm) [Kennedy 1995], [Gavrilaş 2002].

Aceşti algoritmi sunt studiaţi şi analizaţi de cercetători din multe domenii diferite şi rezolvă probleme diferite de optimizare. Cu toate acestea, nu există nici un algoritm specific care să furnizeze cele mai bune soluţii pentru toate problemele de optimizare. Unii algoritmi dau soluţii mai bune pentru unele probleme specifice în comparație cu alţii. Prin urmare, căutarea de noi algoritmi de optimizare euristică este o problemă deschisă.

4.2. Algoritmi genetici Algoritmii genetici sunt tehnici de căutare euristică care se bazează pe principiile

selecţiei naturale, creați şi dezvoltaţi de către John Holland, de la Universitatea din Michigan, la începutul anilor '70 care au devenit populari odată cu apariția carții sale Adaptation in Natural and Artificial Systems [Holland 1975], însă cercetările în acest domeniu au rămas în mare parte teoretice până la mijlocul anilor '80, când a avut loc prima conferință internațională privind algoritmii genetici susținută la Pittsburgh, Pennsylvania [De Jong 1985].

După cum declara John Holland, algoritmii genetici au avut două obiective majore: “abstracţionarea şi explicarea cât mai riguroasă a proceselor adaptative ale sistemelor naturale” și „crearea unor sisteme artificiale care să păstreze robusteţea sistemelor naturale” [Holland 1975].

Page 14: &2175,%8 ,, /$ 678',8/ , '(=92/7$5($ 6,67(0(/25 ',675,%8,7( &8 3857 … · 2020. 8. 5. · EUGEN HOPULELE in vederea conferirii titlului gtiinlific de doctor. Comisia de doctorat

12

Conform unei definiţii date de Zbigniew Michalewicz de la Universitatea din Carolina de Nord „algoritmii genetici permit tratarea unor probleme de căutare, caracterizate prin spaţii cu un număr mare - potenţial uriaş - de dimensiuni şi deplasarea în aceste spaţii în căutarea unor soluţii care altfel nu ar putea fi localizate într-o viaţă de căutări” [Michalewicz 1992].

Algoritmii genetici sunt algoritmi de căutare care au la bază teoria evoluţionistă a lui Charles Darwin ce susține că toate sistemele biologice (inclusiv omul) se dezvoltă prin mecanismele evoluţiei şi selecţiei naturale în scopul auto-reproducerii. Conform selecției naturale sistemele care se pot reproduce cu succes se vor perpetua pe baza celor care nu se pot reproduce, sau se reproduc mai puţin performant. Pentru a avea loc acest proces trebuie îndeplinite trei condiții:

- sistemul trebuie să fie apt de reproducere; - structurile „slabe” să poată fi eliminate; - reproducerea să fie însoţită de anumite mutaţii care să asigure diversitatea

structurilor. Chiar dacă algoritmii genetici încearcă să imite evoluţia şi selecţia naturală, există

unele deosebiri în raport cu aceasta. Evoluția naturală s-a produs în timp îndelungat și cu dimensiuni ale populaţiei foarte extinse, în timp ce AG folosesc de cele mai multe ori populații de dimensiuni reduse, care se transformă într-un număr relativ mic de generaţii, comparativ cu evoluția naturală.

Cercetările realizate în acest domeniu ne arată că AG pot fi utilizați în rezolvarea problemelor de natură liniară sau neliniară, prin exploatarea întregului spaţiu de căutare sau a zonelor promiţătoare, folosind trei operatori de bază:

- selecţia, - încrucişarea, - mutaţia. Pornind de la o populație de cromozomi și folosind operatorii de selecție, încrucișare

și mutație se crează cromozomi noi, adică noi soluții posibile ale problemei de optimizare. Pentru fiecare generaţie, selecţia asigură alegerea cromozomilor părinţi în vederea

încrucişării lor, cromozomi care participă la operaţia de încrucişare şi care dau naştere cromozomilor urmaşi, fiecare dintre ei moştenind parţial gene ale părinţilor.

Cromozomii nou creaţi vor fi alteraţi cu ajutorul operatorului mutaţie prin modificări de mică amploare la nivelul unor gene, modificări ce asigură introducerea noutăţii în cadrul materialului genetic [Gavrilaş 2002].

5. Optimizarea funcţionării sistemelor cu purtători multipli de energie

5.1. Formularea problemei Consumatorii rezidenţiali, comerciali şi industriali au nevoie, în general, de forme de

energie diferite, furnizate de instalaţii de producere distincte. Până în momentul de faţă, aceste instalaţii sunt, de cele mai multe ori, analizate şi exploatate separat. Combinarea formelor de energie diferite poate aduce unele beneficii, deoarece se poate realiza astfel un schimb de putere între acestea, ce reprezintă o oportunitate pentru îmbunătăţirea funcţionării sistemului.

Instalaţiile termoelectrice convenţionale transformă doar aproximativ o treime din energia primară în energie electrică, restul fiind pierderi sub formă de căldură. De aceea, este necesară efectuarea unei analize pentru eficientizarea producerii de energie [Atanasoae 2008]. Una dintre metodele de producere raţională a energiei electrice este cogenerarea, caz în care peste de 80% din energia primară se regăseşte în energie utilă. Astfel de instalaţii pot avea avantaje financiare dar şi referitoare la protecţia mediului. O altă metodă prin care se poate

Page 15: &2175,%8 ,, /$ 678',8/ , '(=92/7$5($ 6,67(0(/25 ',675,%8,7( &8 3857 … · 2020. 8. 5. · EUGEN HOPULELE in vederea conferirii titlului gtiinlific de doctor. Comisia de doctorat

13

raţionaliza consumul de combustibil reprezintă utilizarea instalaţiilor de trigenerare capabile să producă energie electrică, căldură şi apă caldă menajeră sau frig cu o distribuţie descentralizată, elastică (electricitate şi apă caldă, energie electrică şi căldură, frig şi electricitate, sau orice altă combinaţie).

Trigenerarea reprezintă combinarea a două tehnici bine cunoscute în zilele noastre, cogenerarea (producerea simultană şi combinată de energie electrică şi termică), precum şi producerea de frig prin comprimare mecanică sau prin absorbţie. Analiza sistemelor de trigenerare presupune definirea elementelor componente ale sistemului. Un sistem tipic de trigenerare conţine patru elemente de bază (Fig. 5.1): motor primar (MP), ce transformă energia primară a combustibilului în energie mecanică; generator electric (GE), ce transformă energia mecanică în energie electrică; schimbător de căldură (CHILLER), ce produce frigul şi instalaţie de control, monitorizare şi de protecţie a sistemului (ICMP).

Variantele de conversie a energiilor luate în considerare sunt conversia termic-electric, termic-frig şi electric-frig.

Motoarele primare transformă energia termică în energie mecanică, care apoi cu ajutorul generatoarelor este transformată în energie electrică. Acestea pot fi: turbine cu abur cu contrapresiune sau cu condensaţie, motoare cu ardere internă (Diesel sau Otto), turbine cu gaze şi recuperatoare de căldură, pile de combustie, motoare Stirling, etc.

O primă diferenţă în clasa sistemelor de trigenerare (CCHP - Combined Cooling, Heating and Power) reiese din modul de conectare a instalaţiei de producere a frigului (Chiller). Prima varianta are la bază obţinerea frigului din energie termică cu ajutorul răcitoarelor cu absorbţie (Fig. 5.1.a) iar a doua variantă se bazează pe transformarea energiei electrice în frig cu ajutorul răcitoarelor cu comprimare mecanică (Fig. 5.1.b). Fiecare procedeu de trigenerare are propriul bilanţ al transformărilor energetice.

Echipamentele care transformă căldura în frig pot fi instalaţii frigorifice cu absorbţie sau cu adsorbţie într-o treapta sau în doua trepte de compresie termică, iar cele care produc frigul pe cale electrică pot fi sisteme frigorifice cu compresie mecanică într-o treapta sau în mai multe trepte de compresie mecanică.

Aşadar, pot fi dezvoltate unele sisteme de producere distribuită cu purtători multipli de energie pentru identificarea unor soluţii de alimentare a consumatorilor cu diverse forme de energie care funcţionează în mod optimizat după anumite criterii cum ar fi eficienţa energetică, costul combustibilului, emisiile, securitatea, disponibilitatea, etc.

În funcţie de graficele de sarcina ale consumatorilor şi de preţurile energiilor primare, se poate optimiza funcţionarea elementelor componente ale sistemului de producere distribuită a diferitelor forme de energie astfel încât energiile primare consumate pentru satisfacerea necesarului de energie la consumator sau costul generat de aceste energii consumate să fie minim. Una din metodele de optimizare o reprezintă utilizarea algoritmilor genetici.

a b

Fig. 5.1. Procedee de trigenerare. a - frigul este obţinut din căldură, b - frigul este obţinut din energie electrică. MP - motor primar, GE - generator electric, CHILER - răcitor,

ICMP - instalaţie de control, monitorizare şi de protecţie, PC – personal computer.

Page 16: &2175,%8 ,, /$ 678',8/ , '(=92/7$5($ 6,67(0(/25 ',675,%8,7( &8 3857 … · 2020. 8. 5. · EUGEN HOPULELE in vederea conferirii titlului gtiinlific de doctor. Comisia de doctorat

14

Arzator

Aer

Biomasa

Gaz natural

Intrare aer

MotorStirling Racitor

Schimbator de caldura Regenerator

Peincalzitor de aer

Economizor

Gaze de ardere

Generator

Consumator termic

Consumator frig

Chiller cu absorbtie

Consumatori de electricitateElectricitate

Chiller cu compresie

Schimbatorde caldura

Fig. 5.2. Schema conceptuală de bază pentru instalaţia de trigenerare

Din explorarea variantelor de conversie energetică menţionate anterior poate rezulta următoarea schemă conceptuală de bază (Fig. 5.2) pentru un sistem de trigenerare destinat să alimenteze un grup de consumatori concentraţi care necesită atât energie electrică, cât şi căldură şi frig.

Această schemă a instalaţiei de trigenerare poate fi văzută ca un hub de energie ale cărui porturi de intrare sunt reprezentate de combustibilii primari (cum ar fi gazele naturale sau biomasa) şi energia electrică, iar la porturile de ieşire se regăseşte energie electrică, energie termică şi energie frigorifică (Fig. 5.3).

Fig. 5.3. Hub-ul de energie ce corespunde instalaţiei de trigenerare

eWpreW ,

prW

eCOP feW

e

e

ttCOP ftW

e

fW

tWt

tsc

ge

st

Fig. 5.4. Bilanţul energetic al soluţiei de trigenerare

Page 17: &2175,%8 ,, /$ 678',8/ , '(=92/7$5($ 6,67(0(/25 ',675,%8,7( &8 3857 … · 2020. 8. 5. · EUGEN HOPULELE in vederea conferirii titlului gtiinlific de doctor. Comisia de doctorat

15

5.1.1. Modelul matematic Bilanţul energetic corespunzător acestui hub de energie care are în componenţă o

instalaţie de cogenerare cu motor Stirling, un generator electric, un schimbător de căldură, o instalaţie frigorifică cu compresie mecanică şi o instalaţie frigorifică cu absorbţie este prezentat în Figura 5.4.

Respectând acest bilanţ energetic se poate scrie: Energia electrică eW la portul de ieşire al hubului (sarcina la consumator) este:

preegeestpre WWW . (5.1)

Energia frigorifică fW la portul de ieşire al hubului poate fi scrisă ca:

eegeestprfe COPWW (5.2)

ttsctstprft COPWW (5.3)

ftfef WWW (5.4)

Energia termică tW la portul de ieşire al hubului este:

tsctstprt WW (5.5)

unde: prW - energia primară la intrarea hubului de energie (combustibil), preW . - energia

electrică la intrarea hubului de energie (preluată din reţea), fW - energia frigorifică la ieşirea

hubului de energie, feW - energia frigorifică produsă pe cale electrică, ftW - energia frigorifică

produsă pe cale termică, tW - energia termică la ieşirea hubului de energie (căldură), st -

randamentul instalaţiei de cogenerare cu motor Stirling, ge - randamentul generatorului

electric, sc - randamentul schimbătorului de căldură, eCOP - coeficientul de performanţă al

instalaţiei frigorifice cu compresie mecanică (conversie electric-frig), tCOP - coeficientul de

performanţă al instalaţiei frigorifice cu absorbţie (conversie termic-frig), te , - coeficienţi

de repartiţie electric - termic, ee , - coeficienţi de repartiţie electric - frig, tt , -

coeficienţi de repartiţie termic - frig. 1 te 1 ee 1 tt (5.6)

Atunci când 1e toată energia primară a combustibilului este transformată în

energie electrică iar atunci când 0e toată energia primară a combustibilului este

transformată în căldură. Trebuie menţionat faptul că nici o instalaţie termoelectrică descoperită până în momentul de faţă nu poate transforma toată energia primară conţinută în combustibil în energie electrică, de aceea se impune limitarea coeficientului de repartiţie e

la o valoare subunitară. Atunci când 1e toată energia electrica produsă este folosită pentru alimentarea

consumatorilor de energia electrica iar atunci când 0e toată energia electrica este folosită

pentru producerea frigului prin compresie mecanică. Atunci când 1t toată energia termică este folosită pentru încălzire iar atunci când

0t toată căldura este folosită pentru producerea frigului prin absorbţie.

Daca se notează: geestee ,

tsctsteegeestef COPCOP 111 (5.7)

sctstet 1

atunci:

Page 18: &2175,%8 ,, /$ 678',8/ , '(=92/7$5($ 6,67(0(/25 ',675,%8,7( &8 3857 … · 2020. 8. 5. · EUGEN HOPULELE in vederea conferirii titlului gtiinlific de doctor. Comisia de doctorat

16

prepree WWW . (5.8)

1prtt WW , t

tpr

WW

1 (5.9)

2prff WW , f

fpr

WW

2 (5.10)

unde 1prW şi 2prW reprezintă energia primară a combustibilului la intrarea hubului calculată

plecând de la energia termică respectiv de la energia frigorifică de la ieşire tW , fW .

Energia primară de la intrarea hubului de energie se poate aproxima ca o medie a energiilor 1prW şi 2prW .

2

21 prprpr

WWW

(5.11)

Energia electrică de la intrarea hubului va fi:

eprpr

eeprepre

WWWWWW

221

. (5.12)

Dacă coeficienţii de repartiţie , şi sunt aleşi corespunzător energiile primare de

la intrarea hubului 1prW şi 2prW vor fi egale. Dacă se aleg aleator coeficienţii de repartiţie ,

şi va apărea o diferenţă între valorile energiilor 1prW şi 2prW :

221 prprpr WWdW (5.13)

5.2. Implementarea algoritmului genetic pentru optimizarea funcţionării sistemelor cu purtători multipli de energie

Algoritmii genetici sunt tehnici de căutare euristică care se bazează pe principiile geneticii şi selecţiei naturale, ultimele fiind stabilite de către Darwin cu referire la faptul că în cadrul unei specii indivizii cei mai bine adaptați se înmulțesc și supraviețuiesc cu o probabilitate mai mare decât ceilalți indivizi. Mecanismul algoritmilor genetici este asemănător cu procesul biologic de evoluţie. Caracteristica acestui proces este că specia care este adaptată cel mai bine mediului în care trăieşte este capabilă să supravieţuiască şi să se perpetueze peste generaţii, pe când, acele specii adaptate mai puţin dispar cu timpul, ca urmare a selecţiei naturale [Gavrilaş 2002].

Probabilitatea ca speciile să supravieţuiască şi să evolueze peste generaţii devine mai mare odată cu creşterea gradului de adaptare, care, în termeni de optimizare semnifică faptul că soluţia identificată este optimă.

Algoritmii genetici sunt modele de calcul care emulează mecanismele evoluţiei biologice pentru rezolvarea problemelor de căutare sau de optimizare. Aceştia au la bază un set de elemente individuale redate sub formă de şiruri numerice, reprezentate în formă binară sau reală (cromozomi din populaţia curentă) şi un set de operatori naturali biologici. Cu ajutorul operatorilor, algoritmii genetici manevrează cele mai promiţătoare soluţii alternative, evaluate pe baza unei funcţii obiectiv, căutând soluţii mai bune.

5.2.1. Reprezentarea soluţiilor posibile de implementare a algoritmului genetic Pe baza bilanţului energetic descris mai sus se poate defini o funcţie obiectiv pentru determinarea unei soluţii optime a sistemului de conversie a energiilor din interiorul hubului folosind algoritmii genetici. Astfel, procesul de conversie este complet proiectat sau definit dacă se cunosc coeficienţii de repartiţie e , e şi t sau variabilele e , t şi f . Analizând

Page 19: &2175,%8 ,, /$ 678',8/ , '(=92/7$5($ 6,67(0(/25 ',675,%8,7( &8 3857 … · 2020. 8. 5. · EUGEN HOPULELE in vederea conferirii titlului gtiinlific de doctor. Comisia de doctorat

17

ecuaţiile prezentate anterior se poate observa că există o infinitate de valori ale coeficienţilor de repartiţie e , e şi t prin care s-ar putea îndeplini echilibrul energetic. Totuşi, un număr

redus dintre acestea redau o valoare minimă a energiei primare consumate la intrarea instalaţiei de trigenerare ( preprintot WWW .. ).

Întrucât energia primară prW se poate calcula pe două căi, plecând de la energia

termică tW de la ieşire sau de la energia frigorifică fW de la ieşire, fapt ce reiese din ecuaţiile

(5.9) şi (5.10), trebuie luată în considerare utilizarea unei abateri suplimentare ( prdW ) care să

reflecte diferenţa dintre cele două valori ale energiei primare calculate. Această abatere se datorează alegerii necorespunzătoare a valorilor coeficienţilor de repartiţie e , e şi t .

Aşadar, funcţia obiectiv poate fi descrisă de relaţia: prpreprobj dWkWWkF 1. (5.14)

unde k este ponderea componentelor funcţiei obiectiv. Problema prezentată în ecuaţiile (5.8) - (5.14) poate fi descrisă ca o problemă de

optimizare cu mai multe minime locale. Aceste tipuri de probleme pot fi soluţionate în mod eficient cu ajutorul tehnicilor moderne de optimizare metaeuristice precum algoritmii genetici.

Deoarece această problemă de optimizare are la bază trei variabile independente (coeficienţii de repartiţie e , e şi t ), soluţia optimă poate fi reprezentată utilizând un

cromozom cu trei gene, ca cel din Figura 5.5.

Fig. 5.5. Schema de codare a algoritmului genetic.

5.2.2. Implementarea algoritmului genetic Implementarea algoritmului genetic pentru rezolvarea problemei descrise s-a realizat

în MATLAB (de la Matrix Laboratory), care este un pachet de programe de înaltă performanţă pentru calcul numeric şi analiză statistică ce conţine limbajul de programare cu acelaşi nume, creat de MathWorks. Cu ajutorul acestui program se pot manipula matrice, se pot vizualiza funcţii, se pot implementa algoritmi, se pot crea interfeţe şi se poate interacţiona cu alte aplicaţii [MATLAB].

Pentru implementarea algoritmilor genetici este folosită o funcţie de forma: function [BestCR,BestFA,WST,WEL,dW,WR]=EnergyHUB;

Funcţia EnergyHUB asigură optimizarea unui hub energetic cu trei ieşiri (pentru electricitate, frig şi căldură) şi doua intrări (pentru energie electrică şi energie chimică primara, folosită pentru alimentarea instalaţiei de cogenerare cu motor Stirling), de forma celui descris în paragraful 5.1.

Parametrii de ieşire ai funcţiei EnergyHUB sunt: - WST(1,GEN) - Vectorul energiilor primare la intrarea hubului pentru motorul Stirling,

- WEL(1,GEN) - Vectorul energiilor primare la intrarea hubului, componenta electricitate,

- dW(1,GEN) - Vectorul abaterilor pentru energiile primare de calcul la intrarea hubului,

- WR(GEN,4) - Matricea valorilor reale ale energiilor de ieşire calculate cu soluţiile descrise de cromozomii optimi: - Prima coloană corespunde energiei We (electricitate). - A doua coloană corespunde energiei Wfe (frig prin conversia energiei electrice). - A treia coloană corespunde energiei Wft (frig prin conversia energiei termice). - A patra coloană corespunde energiei Wt (termica).

Se definesc caracteristicile instalaţiei:

e e t

Page 20: &2175,%8 ,, /$ 678',8/ , '(=92/7$5($ 6,67(0(/25 ',675,%8,7( &8 3857 … · 2020. 8. 5. · EUGEN HOPULELE in vederea conferirii titlului gtiinlific de doctor. Comisia de doctorat

18

ETAge - Randamentul generatorului electric, ETAsc - Randamentul schimbătorului de căldură, ETAst - Randamentul instalaţiei de cogenerare cu motor Stirling, COPe - Coeficientul de performanţă al instalaţiei frigorifice cu compresie mecanică, COPt - Coeficientul de performanţă al instalaţiei frigorifice cu absorbţie, WOut(1,3) - Energiile la ieşirea hubului, în kWh, în ordinea electric (1), frig (2), căldură(3).

Se definesc parametrii algoritmului genetic: GEN - Numărul de generaţii, Length - Lungimea cromozomului (numărul de gene / parametri de optimizat), EPS - Valoare limita procentuala a abaterii de calcul pentru energia primară Wpr, pentru care un cromozom se consideră valid.

Parametrii AG pentru care se fac studii de parametrizare: k - Ponderea componentelor funcţiei obiectiv, Ri - Rata de încrucişare, Rm - Rata de mutaţie, POP - Dimensiunea populaţiei, Corr - Valoarea iniţială a pasului de corecţie pentru mutaţie, Corrd - Coeficientul de descreştere al pasului de corecţie pentru mutaţie.

Pentru iniţializarea populaţiei este utilizată o funcţie Matlab de forma: function Population=InitHUB(ETAge,ETAsc,ETAst,COPe,COPt,WOut,K,POP,EPS);

Funcţia InitHUB construieşte populaţia iniţiala a algoritmului genetic pentru un hub generic caracterizat de indicatorii caracteristici şi are ca parametru de ieşire (Population) matricea cromozomilor de dimensiune (POP,3) care descriu populaţia iniţială ALFAe, BETAe, BETAt.

Se evaluează funcţia de adaptare pentru populaţia curentă cu ajutorul unei funcţii Matlab de forma: function [Valid,Fad]=EvalHUB(ETAge,ETAsc,ETAst,COPe,COPt,PARAM,WOut,K,EPS);

Funcţia EvalHUB evaluează funcţia de adaptare Fad pentru un hub generic caracterizat de indicatorii caracteristici. Vectorul PARAM (1,3) conţine valorile celor trei coeficienţi de repartiţie pentru conversia de electricitate a motorului Stirling (ALFAe), componenta energie electrică finală (BETAe) şi componenta energie termică finala (BETAt) şi are ca parametri de ieşire:

- Valid - scalar care indică dacă cromozomul descris de vectorul PARAM este valid (1) sau invalid (0). Un cromozom este valid dacă abaterea între energiile primare Wpr1 şi Wpr2 se înscrie sub valoarea limită indicată de parametrul EPS.

- Fad - scalar care indică valoarea funcţiei de adaptare a cromozomului descris de vectorul PARAM , unde:

obj

ad FF

1 (5.15)

Fad are valoarea 0 daca cromozomul nu este valid. Se aplică operatorii încrucişare şi mutaţie cu probabilităţile lor pe baza ratelor Ri şi Rm. Se evaluează energiile de la intrările şi ieşirile hubului pentru cromozomii optimi din

generaţiile succesive cu ajutorul a două funcţii Matlab de forma: function [Wpr,Wepr,dWpr]=EvalHUB1(ETAge,ETAsc,ETAst,COPe,COPt,PARAM,WOut);

Funcţia EvalHUB1 evaluează energiile la intrările hubului pentru soluţia descrisa de cromozomul PARAM şi un hub generic caracterizat de indicatorii caracteristici având ca parametri de ieşire:

- Wpr - scalar, energia primară la intrare pentru motorul Stirling; - We.pr - scalar, energia electrică la intrare; - dWpr - abaterea între valorile Wpr1 şi Wpr2 calculate pentru energia Wpr pe cele doua

fluxuri de energie.

Page 21: &2175,%8 ,, /$ 678',8/ , '(=92/7$5($ 6,67(0(/25 ',675,%8,7( &8 3857 … · 2020. 8. 5. · EUGEN HOPULELE in vederea conferirii titlului gtiinlific de doctor. Comisia de doctorat

19

function [WRel,WRfe,WRft,WRt]=ConvHUB(Wpr,We.pr,ETAge,ETAsc,ETAst,COPe,COPt, ALFAe,BETAe,BETAt);

Funcţia ConvHUB calculează modul în care are loc conversia energiilor primare Wpr şi We.pr în cele 3 forme de energie de la ieşirea hubului generic caracterizat de indicatorii specifici ce are ca parametri de ieşire:

- WRe - scalar, energia electrică la ieşirea hubului; - WRfe - scalar, energie termică (frig) la ieşirea hubului, produsă prin conversia

energiei electrice; - WRft - scalar, energie termică (frig) la ieşirea hubului, produsă prin conversia

energiei termice; - WRt - scalar, energie termică (căldură) la ieşirea hubului. Factorii de conversie din problemă sunt ALFAe, BETAe şi BETAt. Cu ajutorul acestui algoritm se urmăreşte maximizarea funcţiei de adaptare, respectiv

obţinerea unei funcţii obiectiv minime, ceea ce corespunde unui consum minim de energie primară la porturile de intrare ale hubului şi a unei abateri minime pentru energia Wpr calculată pe cele doua fluxuri de energie.

Întreg algoritmul genetic utilizat pentru această problemă de optimizare este prezentat în Anexa_1_CD.

5.2.3. Stabilirea valorilor optime pentru parametrii algoritmului genetic Pentru a arăta modul în care această metodă poate fi utilizată pentru determinarea unei

structuri optime a hubului de energie, se vor folosi următoarele valori numerice: - energiile la ieşirea hubului (la consumatori):

500eW [kWh], 500fW [kWh] 500tW [kWh]

- randamentele şi coeficienţii de performanţă ai instalaţiilor de conversie a energiei: 95.0ge 88.0st 8.0sc 8.4eCOP 1.1tCOP

Pentru ajustarea parametrilor algoritmului genetic, este necesară o analiză asupra factorului k care indică ponderea componentelor "energie primară" şi "abatere energie primară" în calculul funcţiei obiectiv, ratei de încrucişare iR , ratei de mutaţie mR , valorii

iniţiale a pasului de corecţie pentru mutaţie Corr , coeficientului de descreştere al pasului de corecţie pentru mutaţie dCorr şi asupra dimensiunii populaţiei POP . Această analiză trebuie

făcută pentru a vedea cum influenţează aceşti parametri funcţia obiectiv (Fig. 5.6).

Pentru diferite valori ale parametrilor menţionaţi mai sus algoritmul genetic a fost aplicat în mod repetat cu scopul de a obţine combinaţia cea mai bună a acestor parametri (Fig. 5.7) pentru care funcţia obiectiv este minimă, deci energia primară totală de la intrarea hubului este minimă.

Fig. 5.6. – Evoluţia funcţiei obiectiv pentru 1000 de generaţii

Page 22: &2175,%8 ,, /$ 678',8/ , '(=92/7$5($ 6,67(0(/25 ',675,%8,7( &8 3857 … · 2020. 8. 5. · EUGEN HOPULELE in vederea conferirii titlului gtiinlific de doctor. Comisia de doctorat

20

1334,8275

1334,8280

1334,8285

1334,8290

1334,8295

0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1

R_i

Wto

t.in

[kW

h]

1334,824

1334,826

1334,828

1334,830

1334,832

0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1

R_m

Wto

t.in

[kW

h]

a b

1280

1300

1320

1340

1360

1380

1400

1420

1440

1460

1480

0 0,2 0,4 0,6 0,8 1

k

Wto

t.in

[kW

h]

1334,825

1334,827

1334,829

1334,831

1334,833

1334,835

0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1

Corr

Wto

t.in

[kW

h]

c d

1334,5

1335,0

1335,5

1336,0

1336,5

1337,0

1337,5

1338,0

0,94 0,95 0,96 0,97 0,98 0,99 1 1,01

Corr_d

Wto

t.in

[kW

h]

1334,80

1334,85

1334,90

1334,95

1335,00

1335,05

1335,10

1335,15

1335,20

1335,25

0 50 100 150 200 250 300 350 400 450

POP

Wto

t.in

[kW

h]

e f

Fig. 5.7. – Influenţa parametrilor R_i, R_m, k, POP, Corr, şi Corr_d asupra performanțelor algoritmului genetic

Pentru fiecare set de parametri consideraţi au fost efectuate câte zece determinări, reţinându-se datele pentru care funcţia obiectiv a reieşit minimă.

Analizând aceste teste se pot formula următoarele concluzii: - Eficacitatea algoritmului genetic nu este atât de sensibilă la ratele de încrucişare şi de mutaţie (Fig. 5.7.a, Fig. 5.7.b), de aceea s-au ales valori medii pentru aceşti parametri ( 5.0 mi RR ).

- Coeficientul de ponderare k influenţată într-o mare măsură eficienţa algoritmului genetic. Pentru valori redus ale lui k (când domină termenul abaterii), procesul de căutare se opreşte în minimele locale (Fig. 5.7.c), iar pentru valori mai mari de 0,8 ale acestuia se reduce influenţa abaterii şi soluţia optimă identificată de către algoritmul genetic generează o abatere prea mare (Anexa_2.1_CD). Valoarea optimă a parametrului k s-a stabilit la 0,65.

- Influența parametrului Corr asupra eficienţei algoritmului genetic nu este una semificativă (Fig. 5.7.d), pe când valori prea mari (apropiate de 1) ale parametrului dCorr

determină o convergenţă foarte lentă a acţiunii de căutare (Fig. 5.7.e). Valorile optime ale acestor parametri s-au stabilit la 2.0Corr şi 99.0dCorr .

- Un număr redus de cromozomi în populaţia algoritmului genetic poate conduce la o convergenţă prematură în minimele locale, pe când valori prea mari conduc la un efort mai mare de calcul (Fig. 5.7.f). Valoarea optimă a dimensiunii populaţiei POP se poate alege între 100 şi 300 de indivizi.

Valorile numerice ale acestor determinări sunt prezentate în Anexa_2_CD.

Page 23: &2175,%8 ,, /$ 678',8/ , '(=92/7$5($ 6,67(0(/25 ',675,%8,7( &8 3857 … · 2020. 8. 5. · EUGEN HOPULELE in vederea conferirii titlului gtiinlific de doctor. Comisia de doctorat

21

Utilizând valorile parametrilor k , iR , mR , Corr , dCorr şi POP determinate mai sus,

prin rularea algoritmul genetic s-au determinat valorile optime ale coeficienţilor de repartiţie

e , e şi t , ţinându-se cont că valoarea maximă posibilă a coeficientului de repartiţie e

este 0,25, deoarece instalaţia de cogenerare cu motor Stirling nu poate converti mai mult de 25 % din energia primară în energie electrică. Astfel:

0,15e 0e 1t

Aceşti coeficienţi ne arată că instalaţia CHP cu motor Stirling transformă 15% din energia primară a combustibilului în energie electrică ( 0,15e ), restul în energie termică,

toată energia electrică produsă este utilizată pentru producerea frigului pe cale electrică ( 0e ) şi toată căldură produsă ajunge la consumatorul termic ( 1t ).

Astfel se pot determina valorile optime ale energiilor frigorifice obţinute pe cele două căi: din energie electrică prin comprimare mecanică, respectiv din energie termică prin absorbţie.

500feW [kWh] 0ftW [kWh]

Energia electrică la intrarea hubului de energie (preluată din reţea) va fi: 500. preW [kWh]

Energia primară (combustibil) la intrarea hubului de energie va fi: 834,83prW [kWh]

Daca se notează cu intotW . energia totală la intrarea hubului de energie

( preprintot WWW .. ), aceasta va fi:

83,1334. intotW [kWh]

Analizând aceste date se poate constata că energia electrică necesară la consumator este preluată în totalitate din reţea ( 500. pree WW kWh), cu toate că instalaţia de cogenerare

cu motor Stirling este capabilă să producă mai multă energie electrică (până la 25 % din energia primară). Acest lucru se datorează faptului că energia electrică preluată din reţea nu este penalizată de nici un randament pe calea ei către consumator, aşa cum se întâmplă cu energia primară a combustibilului.

Nemaiexistând altă sursă de energie termică, necesarul de căldură la consumator este asigurat în totalitate de instalaţia CHP cu motor Stirling. Se poate remarca faptul că frigul este produs în totalitate din energie electrică, deoarece coeficientul de performanţă al răcitorului cu compresie mecanică este mult superior celui cu absorbţie.

Având în vedere că energia electrică necesară consumatorului este preluată în întregime din reţea, deci prin arderea combustibilului se produce doar căldura şi frigul necesar consumatorului, coeficientul de performanţă total al instalaţiei de trigenerare se poate determina ca raport dintre energia totală produsă prin arderea combustibilului şi energia primară conţinută în acesta:

1,1978834,83

500500

pr

tftot W

WWCOP (5.16)

Acest coeficient de performanţă total depinde de coeficienţii de performanţă şi de randamentele instalaţiilor care intră în componenţa hubului de energie.

5.3. Optimizarea funcţionării sistemelor cu purtători multipli de energie după consumul de energie primară

Pentru a pune în evidenţă modul în care instalaţia de trigenerare se comportă în regim dinamic s-au modificat alternativ valorile energiilor necesare la consumator eW , fW şi tW

Page 24: &2175,%8 ,, /$ 678',8/ , '(=92/7$5($ 6,67(0(/25 ',675,%8,7( &8 3857 … · 2020. 8. 5. · EUGEN HOPULELE in vederea conferirii titlului gtiinlific de doctor. Comisia de doctorat

22

între 100 şi 1000 kWh, iar uneori, când s-a sesizat posibilitatea apariţiei unor modificări în funcţionarea hubului, s-au efectuat determinări şi în afara acestor limite.

De asemenea, pentru a face o analiză comparativă a modului cum influenţează randamentele instalaţiilor componente ale hubului funcţionarea acestuia s-a luat în considerare utilizarea a două tipuri de schimbătoare de căldură cu randamente diferite:

- un schimbător de căldură clasic, la care suprafaţa de schimb de căldură este reprezentată de ţevi, cu randamentul 6.0sc ;

- un schimbător de căldură cu plăci (SCP) cu un randament mult mai bun, 8.0sc .

Întrucât diferenţele în funcţionarea instalaţiei la utilizarea celor două tipuri de schimbătoare de căldură nu sunt majore, în prezenta lucrare sunt ilustrate datele pentru cazul în care s-a utilizat schimbătorul de căldură cu plăci, cu randament mai ridicat ( 8.0sc ) şi

diferenţele care apar în funcţionare pentru cele două tipuri, iar datele referitoare la schimbătorul de căldură clasic (cu 6.0sc ) sunt detaliate în Anexele de pe CD.

Pentru exemplificare se prezintă cazul modificării energiei electrice eW de la ieşirea

hubului, între limitele precizate anterior, unde s-au obţinut variaţiile energiilor din Figura 5.8,

iestotW . fiind energia totală la ieşirea hubului.

tfeiestot WWWW . (5.17)

Energiile fW şi tW de la ieşire au fost menţinute constante la 500 kWh.

Se observă că energia electrică la consumatori este preluata în totalitate din reţea, ceea ce conduce la o funcţionare constantă a instalaţiei de trigenerare, coeficienţii de repartiţie e ,

e şi t fiind constanţi la modificarea necesarului de electricitate (Fig. 5.9).

Astfel coeficientul de performanţă total al instalaţiei (Fig. 5.10) rămâne aproximativ constant, iar funcţia obiectiv (Fig. 5.11) prezintă o creştere liniară odată cu creşterea energiei electrice necesară la consumator.

0

500

1000

1500

2000

0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000

We [kWh]

kWh

Wfe Wft Wtot.ies We.pr Wpr Wtot.in

0,00

0,20

0,40

0,60

0,80

1,00

0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000

We [kWh]

αe βe βt

Fig. 5.8. – Variaţia energiilor Wfe, Wft, Wtot,ies, We,pr, Wpr, Wtot,in în funcţie de We

Fig. 5.9. – Variaţia coeficienţilor de repartiţie în funcţie de We

1,19780

1,19782

1,19784

1,19786

1,19788

1,19790

0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000

We [kWh]

CO

Pto

t

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000

We [kWh]

Fo

bj

Fig. 5.10. – Variaţia coeficientului de performanţă al

instalaţiei în funcţie de We Fig. 5.11. – Variaţia funcţiei obiectiv în funcţie de We

Page 25: &2175,%8 ,, /$ 678',8/ , '(=92/7$5($ 6,67(0(/25 ',675,%8,7( &8 3857 … · 2020. 8. 5. · EUGEN HOPULELE in vederea conferirii titlului gtiinlific de doctor. Comisia de doctorat

23

5.4. Optimizarea funcţionării sistemelor cu purtători multipli de energie după costurile cu energia primară

Din analiza efectuată mai sus se remarcă faptul că întreg necesarul de energie electrică este acoperit din reţea, lucru datorat faptului că aceasta nu este penalizată de nici un randament pe calea sa către consumator, aşa cum se întâmplă în cazul energiei primare a combustibilului transformată în energie electrică. De aceea, nu este suficientă o optimizare a funcţionării hubului de energie doar din punct de vedere al energiilor consumate. Până la urmă, este mai puţin important consumul de energie primară (de diferite forme) şi interesează mai mult costurile generate de aceste consumuri. Având în vedere faptul că energia electrică este mult mai scumpă decât energia primară conţinută în combustibil (gaze naturale) s-ar putea ca pentru o optimizare efectuată doar după consumul de energie primară costurile cu aceasta să fie destul de ridicate. Din acest motiv este util a se realiza o analiză mai detaliată şi o optimizare a funcţionării hubului de energie după costurile cu energia primară.

Dacă se ţine cont şi de preţurile energiilor primare (electricitate şi gaze naturale) funcţia obiectiv se poate scrie astfel: prgpreeprgobj dWkWWkF Pr1PrPr . (5.18)

unde: ePr este preţul energiei electrice, gPr este preţul gazelor naturale.

Optimizarea s-a efectuat luând în considerare trei tipuri de tarife pentru energia electrică practicate de către furnizori: un tarif CR de tip monom cu rezervare, un tarif CR2 de tip monom cu rezervare diferenţiat pe două zone orare şi un tarif CR3 de tip monom cu rezervare diferenţiat pe 3 zone orare.

Tariful CR de tip monom cu rezervare presupune facturarea la un preţ unic a întregii cantităţi de energie electrică consumate în perioada de facturare.

Tariful CR2 de tip monom cu rezervare diferenţiat pe două zone orare presupune facturarea energiei electrice la un preţ diferenţiat ziua faţă de noaptea, astfel:

- un preţ al energiei în zona de zi, care se aplică consumului efectuat în intervalul de luni până vineri între orele 7.00 –22.00;

- un preţ al energiei în zona de noapte, care se aplică consumului efectuat în intervalul de luni până vineri între orele 22.00–7.00, precum şi la sfârşitul săptămânii în intervalul de vineri ora 22,00 până luni ora 7.00.

Tariful CR3 de tip monom cu rezervare diferenţiat pe 3 zone orare presupune facturarea energiei electrice la un preţ diferenţiat pe zona de vârf, zona normală şi zona de gol, astfel:

- un preţ al energiei electrice consumate în zona orelor de vârf, care se aplică consumului efectuat în sezonul de vară (1 aprilie - 30 septembrie) în intervalul 8.00 – 9.00 şi în sezonul de iarnă (1 octombrie - 31 martie) în intervalele 8.00 – 10.00 şi 19.00 – 22.00;

- un preţ al energiei electrice consumate în zona normală, vara în intervalul orar 9.00 – 21.00 şi iarna, între orele 10.00 – 19.00;

- un preţ al energiei electrice consumate în zona orelor de gol, care se aplică consumului efectuat în sezonul de vară în intervalul orar 0.00 – 08.00 şi 21.00 – 0.00 şi de vineri ora 21.00 până luni la ora 8.00, iar în sezonul de iarnă, în intervalul orar 0.00 – 08.00 şi 22.00 – 0.00 şi de vineri ora 22.00 până luni la ora 8.00.

Preţul gazelor naturale s-a considerat acelaşi, indiferent de tipul de tarif practicat pentru energia electrică.

Pentru stabilirea prețului energiei electrice trebuie să se aibă în vedere că prețul ce va fi utilizat în calcule este așa-nimitul preț mediu de revenire, care pe lângă componenta care se referă efectiv la energia consumată (în mod unic sau diferențiat) mai conține și alte componente impuse de autoritatea de reglementare (tarifele de transport și distribuție, certificatele verzi, contribuția la cogenerarea de înaltă eficiență sau acciza necomercială).

Page 26: &2175,%8 ,, /$ 678',8/ , '(=92/7$5($ 6,67(0(/25 ',675,%8,7( &8 3857 … · 2020. 8. 5. · EUGEN HOPULELE in vederea conferirii titlului gtiinlific de doctor. Comisia de doctorat

24

Pentru exempificare se prezintă analiza performanțelor hubului energetic la variația consumului de energie frigorifică în cazul optimizării funcţionării sistemului după costurile cu energia primară la un tarif al energiei electrice CR de tip monom cu rezervare.

Astfel, dacă pentru energia consumată s-a considerat un preț mediu asociat consumului la treapta de medie tensiune (1-100 kV, exclusiv) în valoare de 0,2734 lei/kWh, aplicarea componentelor de preț suplimentare enumerate determină o creștere cu circa 85% a prețului energiei electrice, astfel încât prețul mediu de revenire considerat în studiile de caz din această lucrare este de 0,5058 lei/kWh. Pentru gazele naturale s-a luat în considerare o valoare medie a prețului de 0,1270 lei/kWh.

Pe de altă parte, în continuare se vor considera trei situații posibile cu privire la luarea sau nu în considerare a unui preț de vânzare a energiei electrice produse în exces în interiorul hubului față de consum, diferit față de prețul de cumpărare. Astfel, se consideră următoarele situații:

- Cazul 1: energia livrată în rețea este compensată în totalitate în raport cu energia preluată din rețea, astfel încât prețurile de vânzare și cumpărare sunt egale.

- Cazul 2: pentru energia livrată în rețea se primește un preț diferit, în general mai mic, de/decât prețul de cumpărare. În acest caz se va folosi un preț de vânzare cu 40% mai mic decât prețul de cumpărare.

- Cazul 3: nu se aplică nici un fel de politică de compensare pentru energia electrică livrată de hub în rețea, ceea ce este echivalent cu un preț de vânzare nul.

Diferitele detalii cu privire la aceste trei cazuri vor fi prezentate în continuare. Pentru aceleaşi variaţii ale energiilor necesare la consumator şi aceiaşi parametri ai

elementelor componente ale hubului se obţin rezultatele prezentate în cele ce urmează. La o variaţie a energiei electrice (între limitele menţionate anterior) de la ieşirea

hubului (Fig. 5.12.a), s-a constatat că instalaţia de trigenerare funcţionează constant, însă, de data aceasta energia electrică necesară nu mai este preluată în întregime din reţea, aşa cum se întâmpla în cazul optimizării după consumul de energie primară, ci doar o parte din aceasta, restul fiind produsă de către instalaţia de cogenerare cu motor Stirling.

Atunci când necesarul de electricitate la consumator este scăzut, se constată producerea de către instalaţia CCHP a unui surplus de energie electrică care este livrată în reţea ( 0. preW ). Aceasta se datorează faptului că instalaţia produce cantitatea maximă de

electricitate pe care o poate produce ( 25.0e ) şi nimic din aceasta nu este utilizată pentru a

produce frig ( 1e ), iar tot frigul necesar este produs pe cale termică (Fig. 5.13.a).

Practic, în această situaţie (Cazul 1), nefiind definit un preţ de vânzare pentru energia electrică diferit faţă de cel de cumpărare, se poate spune că se realizează o compensare a energiei electrice preluată din reţea (atunci când necesarul electric de la consumator este ridicat), cu energia electrică injectată în reţea (atunci când sarcina electrică la consumator este de valori reduse), preţul de vânzare al energiei electrice fiind acelaşi cu cel de cumpărare.

Deoarece energia electrică nu mai este preluată în totalitate din reţea, coeficientul de performanţă al instalaţiei nu se mai poate calcula cu relaţia (5.16). O expresie valabilă a acestuia este:

pr

preiestot

pr

preetftot W

WW

W

WWWWCOP ...

(5.19)

La fel ca şi în cazul optimizării după energii, coeficienţii de repartiţie şi coeficientul de performanţă al instalaţiei (Fig. 5.14.a) sunt constanţi la variaţia energiei electrice, funcţia obiectiv prezentând o evoluţie liniară (Fig. 5.15.a). În Cazul 2, deoarece preţul energiei electrice la livrare în reţea este mai mic decât preţul la cumpărare, s-au repetat aceste determinări luându-se în considerare un preţ de vânzare a energiei electrice de 60 % din preţul de cumpărare ( 3035.0Pr6.0Pr ecev [lei/kWh]).

Page 27: &2175,%8 ,, /$ 678',8/ , '(=92/7$5($ 6,67(0(/25 ',675,%8,7( &8 3857 … · 2020. 8. 5. · EUGEN HOPULELE in vederea conferirii titlului gtiinlific de doctor. Comisia de doctorat

25

-500

0

500

1000

1500

2000

2500

0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000

We [kWh]

kWh

Wfe Wft Wtot.ies We.pr Wpr Wtot.in

0,00

0,20

0,40

0,60

0,80

1,00

0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000

We [kWh]

αe βe βt

a (Prec= Prev =0.5058 [lei/kWh]) a

-500

0

500

1000

1500

2000

2500

0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000

We [kWh]

kWh

Wfe Wft Wtot.ies We.pr Wpr Wtot.in

0,00

0,20

0,40

0,60

0,80

1,00

0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000

We [kWh]

αe βe βt

b (Prec= 0.5058; Prev =0.3035 [lei/kWh]) b

-500

0

500

1000

1500

2000

2500

0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000

We [kWh]

kWh

Wfe Wft Wtot.ies We.pr Wpr Wtot.in

0,00

0,20

0,40

0,60

0,80

1,00

0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000

We [kWh]

αe βe βt

c (Prec= 0.5058; Prev =0 [lei/kWh]) c

Fig. 5.12. – Variaţia energiilor Wfe, Wft, Wtot,ies, We,pr, Wpr, Wtot,in în funcţie de We pentru

tariful CR al energiei electrice

Fig. 5.13. – Variaţia coeficienţilor de repartiţie în funcţie de We pentru tariful CR al energiei electrice

În acest caz, frigul nu mai este produs doar din căldură (Fig. 5.12.b), ci la valori mici ale necesarului de electricitate frigul este produs cu preponderenţă pe cale electrică, iar apariţia surplusului de electricitate în hub ( 0. preW ) are loc doar atunci când consumul de

electricitate este mic şi tot frigul se produce pe cale electrică. De această dată, coeficienţii de repartiţie e şi t , precum şi coeficientul de

performanţă total al instalaţiei de trigenerare nu mai sunt constanţi. Pe de o parte, pentru un necesar de electricitate la consumator redus, tot frigul se

produce pe cale electrică şi coeficientul de repartiţie 1t . Pe de altă parte, când necesarul

de electricitate la consumator este ridicat, tot frigul se produce pe cale termică şi coeficientul 1e .

În sfârșit, pentru valori medii ale necesarului de electricitate la consumator frigul se produce pe ambele căi, deci ambii coeficienţi de repartiţie au valori subunitare, prezentând variaţiile din Figura 5.13.b.

Page 28: &2175,%8 ,, /$ 678',8/ , '(=92/7$5($ 6,67(0(/25 ',675,%8,7( &8 3857 … · 2020. 8. 5. · EUGEN HOPULELE in vederea conferirii titlului gtiinlific de doctor. Comisia de doctorat

26

0,60

0,70

0,80

0,90

1,00

1,10

1,20

0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000

We [kWh]

CO

Pto

t

0

50

100

150

200

250

300

350

400

0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000

We [kWh]

Fo

bj

a (Prec= Prev =0.5058 [lei/kWh]) a

0,60

0,70

0,80

0,90

1,00

1,10

1,20

0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000

We [kWh]

CO

Pto

t

0

50

100

150

200

250

300

350

400

0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000

We [kWh]

Fo

bj

b (Prec= 0.5058; Prev =0.3035 [lei/kWh]) b

0,60

0,70

0,80

0,90

1,00

1,10

1,20

0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000

We [kWh]

CO

Pto

t

0

50

100

150

200

250

300

350

400

0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000

We [kWh]

Fo

bj

c (Prec= 0.5058; Prev =0 [lei/kWh]) c

Fig. 5.14. – Variaţia coeficientului de performanţă al instalaţiei în funcţie de We pentru

tariful CR al energiei electrice

Fig. 5.15. – Variaţia funcţiei obiectiv în funcţie de We pentru tariful CR al energiei electrice

Se constată o creştere semnificativă a coeficientului de performanţă total al instalaţiei atunci când energia electrică generată în surplus este folosită cu preponderenţă la producerea frigului, în detrimentul livrării către reţea (Fig. 5.14.b), însă, deoarece acest surplus nu se vinde la un preţ bun valoarea efectivă a funcţiei obiectiv creşte (Fig. 5.15.b comparativ cu Fig. 5.15.a), deci costurile totale generate de consumul de energie primară cresc.

Pentru Cazul 3, dacă din anumite motive nu se doreşte injectarea de energie electrică în reţea ( 0. preW ), sau dacă preţul obţinut pe aceasta este mult mai mic ( 0Pr ev ), la un

necesar redus de energie electrică la consumator, instalaţia va produce mai puţină energie electrică decât este capabilă (Fig. 5.12.c), acest lucru fiind sesizat printr-o scădere a coeficientului de repartiţie e (Fig. 5.13.c). Coeficientul de performanţă total (Fig. 5.14.c) şi

funcţia obiectiv (Fig. 5.15.c) nu se modifică foarte mult, prezentând totuşi nişte neliniarităţi acolo unde apar modificări în evoluţia coeficienţilor de repartiţie.

Page 29: &2175,%8 ,, /$ 678',8/ , '(=92/7$5($ 6,67(0(/25 ',675,%8,7( &8 3857 … · 2020. 8. 5. · EUGEN HOPULELE in vederea conferirii titlului gtiinlific de doctor. Comisia de doctorat

27

5.5. Concluzii Folosind algoritmii genetici, pot fi dezvoltate unele modele de optimizare a

funcţionării unor instalaţii de producere distribuită cu purtători multipli de energie, capabile să asigure necesarul energetic al unor consumatori, după diferite criterii precum consumul total de energie primară, costurile generate de acest consum, politicile financiare şi tipurile de tarife practicate de către furnizorii diferitelor tipuri de energie, precum şi după alte criterii cum ar fi siguranţa în funcţionare, disponibilitatea resurselor naturale sau emisiile de gaze cu efect de seră, etc.

Pentru implementarea cu succes a algoritmilor genetici în optimizarea funcţionării sistemelor distribuite cu purtători multipli de energie este necesară stabilirea unui model matematic pe baza soluţiei propuse, precum şi realizarea unui studiu de parametrizare al coeficienţilor ce intervin în algoritmul genetic folosit, întrucât eficienţa acestuia depinde în mare măsură de alegerea judicioasă a coeficienţilor respectivi.

În cazul de faţă, modul de funcţionare al instalaţiei de trigenerare propuse pentru satisfacerea necesarului energetic al unui consumator este foarte diferit pentru fiecare criteriu de optimizare folosit (optimizare după energiile primare consumate respectiv după costurile cu energiile primare consumate).

În cazul optimizării funcţionării sistemului distribuit cu purtători multipli de energie propus după consumul de energie primară se constată că toată energia electrică necesară la cosumatori este preluată din reţea datorită faptului că aceasta nu este penalizată de nici un randament (sau COP) pe calea sa către consumator, aşa cum se întâmplă în cazul energiei primare a combustibilului transformată în energie electrică. Având în vedere faptul că energia electrică este mult mai scumpă decât energia primară a gazelor naturale, dacă se folosește acest tip de optimizare, este posibil să se ajungă la costuri ale energiilor primare destul de mari, chiar dacă instalația funcționează la un coeficient de performanță ridicat. De aceea, nu este suficientă o optimizare a funcţionării hubului de energie doar din punct de vedere al energiilor consumate.

Optimizarea funcţionării sistemelor cu purtători multipli de energie după costurile cu energia primară prezintă un interes mai mare din punct de vedere economic. În momentul de față, este mai puţin important consumul de energie primară (de diferite forme) și interesează mai mult costurile generate de aceste consumuri. La acest tip de optimizare trebuie ținut cont de faptul că furnizorii de energie practică mai multe tipuri de tarife (unice sau diferențiate pe zone orare în funcție de anotimpuri) iar așa-nimitul preț mediu de revenire, pe lângă componenta care se referă efectiv la energia consumată (în mod unic sau diferențiat) mai conține și alte componente impuse de autoritatea de reglementare în domeniul energiei (tarifele de transport și distribuție, certificatele verzi, contribuția la cogenerarea de înaltă eficiență sau acciza necomercială). De asemenea, trebuie avut în vedere și faptul că prețul energiei electrice la injectarea în rețea (în cazul în care aceasta se produce în exces) de cele mai multe ori este mai mic decât cel de cumpărare.

Instalaţia de trigenerare are un comportament diferit pentru fiecare tip de tarif practicat de furnizorii de energie de pe piaţă iar în funcție de profilul de consum energetic al utilizatorului, folosind optimizarea după costurile cu energia primară, poate fi selectat tariful cel mai potrivit din punct de vedere economic. Selectarea tipului de tarif optim pentru un utilizator este influențată atât de consumurile de energie al acestuia cât și de prețul de cumpărare și de vânzare al energiei. Pentru fiecare caz particular se pot face analize și se pot recomanda politici de utilizare eficientă a hubului de energie.

Studiul realizat în acest capitol este important și din punct de vedere al validării performanței algoritmului genetic propus, pentru identificarea impedimentelor ce pot apărea la implementarea și funcționarea acestuia. Pe baza rezultatelor experimentale obținute s-au putut găsi soluții de îmbunătățire și perfecționare ale algoritmului de optimizare.

Page 30: &2175,%8 ,, /$ 678',8/ , '(=92/7$5($ 6,67(0(/25 ',675,%8,7( &8 3857 … · 2020. 8. 5. · EUGEN HOPULELE in vederea conferirii titlului gtiinlific de doctor. Comisia de doctorat

28

Spre exemplu: - implementarea modelului de optimizare propus nu este una viabilă pentru

optimizarea după energiile primare consumate la porturile de intrare ale hubului deoarece este posibil să se ajungă la costuri ale energiilor primare destul de mari, chiar dacă instalația funcționează la un coeficient de performanță ridicat. De aceea este mai oportună optimizarea după costurile cu energiile primare consumate.

- s-a constatat o plafonare superioară a cantității de energie electrică preluată din rețea la valoarea necesarului de electricitate de la consumatori, datorită faptului că nu era permis fluxul de energie electrică dinspre rețea către chillerul cu compresie mecanică. Soluțiile identificate de înlăturare a acestui neajuns sunt fie adaugarea unui flux de energie suplimetar (deci a unei gene în plus pentru cromozom), fie permiterea valorilor negative ale coeficientului de repartiţie e .

- atunci când costurile totale cu energiile primare consumate ar trebui să ia valori negative s-a constatat că algoritmul nu funcţionează corect deoarece funcția obiectiv ar trebui să ia valori negative, lucru pe care AG nu il percepe ca o soluție validă. O soluţie pentru înlăturarea acestui inconvenient ar fi "scalarea" caracteristicii funcţiei obiectiv către valori pozitive, ceea ce se poate realiza prin adăugarea unei constante c în calculul acesteia.

În concluzie, pentru fiecare astfel de sistem de producere distribuită cu purtători multipli de energie, este necesar să se stabilească strategii de management care să ţină seama de mecanismele, politicile / strategiile promovate pe piaţa de energie (electricitate sau gaze naturale).

6. Optimizarea funcţionării unei instalaţii de trigenerare destinată alimentării unui consumator complex

6.1. Formularea problemei Se consideră un grup concentrat de consumatori, cum ar fi un cartier rezidenţial în

care se găsesc 35 de case, o grădiniţă pentru copii, o şcoală, un magazin alimentar şi un restaurant, care au în total consumurile zilnice de energie electrică, frig şi energie termică pe luni caracteristice prezentate în Figura 6.1. Prin utilizarea algoritmului genetic prezentat anterior se poate determina funcţionarea optimă a instalaţiei de trigenerare pentru acoperirea necesarului de energie cu scopul de a obţine un cost minim al energiilor primare la intrarea hubului.

Consumul de electricitate este aproximativ constant pe perioada unui an calendaristic cu o uşoară creştere pe timpul lunilor de iarnă, şi ceva mai mic în timpul verii. Curba de sarcină zilnică este una tipică pentru consumatorii de tip casnic cu doua perioade de vârf (de dimineaţă şi de seară) şi doua perioade de gol (de noapte şi de după amiază).

Pe timp de iarnă consumul de frig este relativ scăzut, fiind necesar doar pentru o cameră frigorifică a magazinului alimentar, iar pe timp de vară mai ridicat întrucât acesta este folosit şi la menţinerea unui ambient răcoros în spaţiile rezidenţiale.

În lunile geroase necesarul de căldură este ridicat întrucât trebuie încălzite toate spaţiile din cartierul respectiv, iar în lunile călduroase, energia termică necesară este mult mai mică, fiind folosită doar la prepararea apei calde menajere.

Acest grup concentrat de consumatori poate fi alimentat cu cele trei forme de energie necesare de către o instalaţie de trigenerare la fel ca cea descrisă în capitolul anterior. Pe baza algoritmului genetic prezentat s-a optimizat funcţionarea instalaţiei de trigenerare astfel încât costurile cu energiile primare consumate să fie minime.

Page 31: &2175,%8 ,, /$ 678',8/ , '(=92/7$5($ 6,67(0(/25 ',675,%8,7( &8 3857 … · 2020. 8. 5. · EUGEN HOPULELE in vederea conferirii titlului gtiinlific de doctor. Comisia de doctorat

29

Sarcina electrica la consumator

05

10152025

3035

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

ORA

kW

h

Nov, Dec, Ian, Feb Sep, Oct, Mar, Apr Mai, Iun, Iul, Aug

Sarcina termica la consumator

0

40

80

120

160

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

ORA

kWh

Dec, Ian Nov, Feb Oct, Mar Sep, Apr Mai, Iun, Iul, Aug

a b

Sarcina frigorifica la consumator

0

20

40

60

80

100

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

ORA

kW

h

Oct, Nov, Dec, Ian, Feb, Mar Sep, Apr Mai Iun, Aug Iul

Necesarul de energie la consumator

0

500

1000

1500

2000

2500

3000

3500

Ian Feb Mar Apr Mai Iun Iul Aug Sep Oct Noi Dec

LUNA

kW

h/z

i

We Wt Wf

c d

Fig. 6.1. – Necesarul orar şi zilnic de energie electrică, frigorifică şi termică la consumator pe luni caracteristice

Determinările s-au efectuat din oră în oră pentru câte o zi din fiecare lună a anului calendaristic 2020, luând în considerare ambele tipuri de schimbătoare de căldură (cu randament 0,6 şi 0,8), pentru toate cele trei tipuri de tarife ale energiei electrice practicate de către furnizori, cu preţurile la cumpărare, respectiv la vânzare prezentate în Anexa_27_CD. De asemenea, s-a considerat şi cazul când nu se doreşte furnizarea de energie electrică în reţea, punându-se condiţia ca preţul energiei electrice la vânzare să fie 0.

Pentru exemplificare se va ilustra modul de funcţionare al hubului de energie pentru cate o zi geroasă de iarnă, o zi de primăvară-toamnă şi o zi călduroasă de vară, restul datelor fiind detaliate în Anexele de pe CD. De asemenea, deoarece nu apar diferenţe majore în funcţionarea instalaţiilor la utilizarea celor două tipuri de schimbătoare de căldură, se vor prezenta datele pentru cazul în care s-a utilizat schimbătorul de căldură cu plăci, cu randament mai ridicat ( 8.0sc ) şi diferenţele care apar în funcţionare pentru cele două tipuri, iar datele

referitoare la schimbătorul de căldură clasic (cu 6.0sc ) sunt detaliate în Anexele de pe CD.

6.2. Optimizarea funcţionării unei instalaţii de trigenerare ce alimentează un consumator complex după costurile cu energia primară la un tarif al energiei electrice CR de tip monom cu rezervare

La acest tip de tarif preţul energiei electrice la cumpărare este 0,5058 lei/kWh, iar la vânzare s-au luat în considerare 3 preţuri: Cazul 1 - acelaşi preţ ca la cumpărare (realizându-se practic o compensare a energiei electrice livrate cu cea preluată din reţea), Cazul 2 - 60% din preţul de cumpărare (0,3035 lei/kWh) şi Cazul 3 – preț nul 0.

Prin rularea algoritmului genetic folosind consumurile zilnice de energie electrică, frig şi energie termică pe luni caracteristice (Fig. 6.1.d) s-au obţinut datele prezentate grafic în Figurile 6.2 ÷ 6.5 şi detaliate în Anexele 28_CD, 29_CD şi 30_CD.

Page 32: &2175,%8 ,, /$ 678',8/ , '(=92/7$5($ 6,67(0(/25 ',675,%8,7( &8 3857 … · 2020. 8. 5. · EUGEN HOPULELE in vederea conferirii titlului gtiinlific de doctor. Comisia de doctorat

30

Ener

gia

cons

umat

a

-1.0

000

1.00

0

2.00

0

3.00

0

4.00

0

5.00

0

6.00

0

7.00

0

Ian

Feb

Mar

Apr

Mai

Iun

Iul

Aug

Sep

Oct

Noi

Dec

LUN

A

kWh/zi

We.

prW

prW

tot.i

n

Ener

gia

cons

umat

a

-1.0

000

1.00

0

2.00

0

3.00

0

4.00

0

5.00

0

6.00

0

7.00

0

Ian

Feb

Mar

Apr

Mai

Iun

Iul

Aug

Sep

Oct

Noi

Dec

LUN

A

kWh/zi

We.

prW

prW

tot.

in

Ener

gia

cons

umat

a

-1.0

000

1.00

0

2.00

0

3.00

0

4.00

0

5.00

0

6.00

0

7.00

0

Ian

Feb

Mar

Apr

Mai

Iun

Iul

Aug

Sep

Oct

Noi

Dec

LUN

A

kWh/zi

We.

prW

prW

tot.

in

a)

Pr e

c=P

r ev=

0.50

58 [

lei/

kWh]

b) P

r ec=

0.50

58; P

r ev=

0.30

35 [

lei/

kWh]

c) P

r ec=

0.50

58; P

r ev=

0 [l

ei/k

Wh]

Fig

. 6.2

. – C

onsu

mul

ziln

ic d

e en

ergi

e pe

luni

car

acte

rist

ice

la p

ortu

rile

de

intr

are

ale

hubu

lui p

entr

u un

tari

f C

R a

l ene

rgie

i ele

ctri

ce

Mod

ul d

e pr

oduc

ere

al fr

igul

ui

0

500

1000

1500

2000

Ian

Feb

Mar

Apr

Mai

Iun

Iul

Aug

Sep

Oct

Noi

Dec

LUN

A

kWh/zi

Wfe

Wft

Wf

Mod

ul d

e pr

oduc

ere

al fr

igul

ui

0

500

1000

1500

2000

Ian

Feb

Mar

Apr

Mai

Iun

Iul

Aug

Sep

Oct

Noi

Dec

LUN

A

kWh/zi

Wfe

Wft

Wf

Mod

ul d

e pr

oduc

ere

al fr

igul

ui

0

500

1000

1500

2000

Ian

Feb

Mar

Apr

Mai

Iun

Iul

Aug

Sep

Oct

Noi

Dec

LUN

A

kWh/zi

Wfe

Wft

Wf

a)

Pr e

c=P

r ev=

0.50

58 [

lei/

kWh]

b) P

r ec=

0.50

58; P

r ev=

0.30

35 [

lei/

kWh]

c) P

r ec=

0.50

58; P

r ev=

0 [l

ei/k

Wh]

Fig

. 6.3

. – M

odul

de

prod

ucer

e al

fri

gulu

i pen

tru

un ta

rif

CR

al e

nerg

iei e

lect

rice

Page 33: &2175,%8 ,, /$ 678',8/ , '(=92/7$5($ 6,67(0(/25 ',675,%8,7( &8 3857 … · 2020. 8. 5. · EUGEN HOPULELE in vederea conferirii titlului gtiinlific de doctor. Comisia de doctorat

31

Coe

ficie

ntii

de r

epar

titie

0,00

0,20

0,40

0,60

0,80

1,00

12

34

56

78

910

1112

LUN

A

αeβe

βt

Coe

ficie

ntii

de p

erfo

rman

ta

0,00

0,20

0,40

0,60

0,80

1,00

12

34

56

78

910

1112

LUN

A

αeβe

βt

Coe

ficie

ntii

de r

epar

titie

0,00

0,20

0,40

0,60

0,80

1,00

12

34

56

78

910

1112

LUN

A

αeβe

βt

a)

Pr e

c=P

r ev=

0.50

58 [

lei/

kWh]

b) P

r ec=

0.50

58; P

r ev=

0.30

35 [

lei/

kWh]

c) P

r ec=

0.50

58; P

r ev=

0 [l

ei/k

Wh]

Fig

. 6.4

. – V

aria

ţia

ziln

ică

a co

efic

ienţ

ilor

de

repa

rtiţ

ie p

entr

u un

tari

f C

R a

l ene

rgie

i ele

ctri

ce

Cos

turi

cu

ener

gia

cons

umat

a

-500

-300

-10010

0

300

500

700

900

Ian

Feb

Mar

Apr

Mai

Iun

Iul

Aug

Sep

Oct

Noi

Dec

LUN

A

lei/zi

Cos

t_e.

prC

ost_

prC

ost_

tot

Cos

turi

cu

ener

gia

cons

umat

a

-500

-300

-100100

300

500

700

900

Ian

Feb

Mar

Apr

Mai

Iun

Iul

Aug

Sep

Oct

Noi

Dec

lei/zi

Cos

t_e.

prC

ost_

prC

ost_

tot

Cos

turi

cu

ener

gia

cons

umat

a

-500

-300

-100100

300

500

700

900

Ian

Feb

Mar

Apr

Mai

Iun

Iul

Aug

Sep

Oct

Noi

Dec

LUN

A

lei/zi

Cos

t_e.

prC

ost_

prC

ost_

tot

a)

Pr e

c=P

r ev=

0.50

58 [

lei/

kWh]

b) P

r ec=

0.50

58; P

r ev=

0.30

35 [

lei/

kWh]

c) P

r ec=

0.50

58; P

r ev=

0 [l

ei/k

Wh]

Fig

. 6.5

. – C

ostu

l ziln

ic p

e lu

ni c

arac

teri

stic

e al

ene

rgii

lor

prim

are

cons

umat

e la

por

turi

le d

e in

trar

e al

e hu

bulu

i pen

tru

un ta

rif

CR

al e

nerg

iei e

lect

rice

Page 34: &2175,%8 ,, /$ 678',8/ , '(=92/7$5($ 6,67(0(/25 ',675,%8,7( &8 3857 … · 2020. 8. 5. · EUGEN HOPULELE in vederea conferirii titlului gtiinlific de doctor. Comisia de doctorat

32

La utilizarea tarifului CR de tip monom cu rezervare, în cazul în care preţul de vânzare al energiei electrice este acelaşi cu cel de cumpărare (Cazul 1), frigul este produs pe tot parcursul anului pe cale termică (Fig. 6.3.a) și instalaţia produce mai multă energie electrică decât este necesară la consumatorii de electricitate (Fig. 6.2.a). Surplusul de energie electrică produs de instalaţia de trigenerare este livrat în reţea la un preţ bun, ceea ce duce la o atenuare semnificativă a costurilor cu energia primară consumată (Fig. 6.5. a).

Se produce maximul de energie electrică posibil ( 25,0e ), toată energia frigorifică

se produce doar pe cale termică ( 1e ), iar variaţia energiei termice şi a celei frigorifice de

pe parcursul anului este sesizată doar printr-o modificare a coeficientului de repartiţie t

(Fig. 6.4.a). Energia electrică livrată către reţea atinge valoarea de 124.641,25 kWh/an generând

un beneficiu financiar de 63.043,54 lei/an, iar energia primară a combustibilului utilizat atinge valoarea de 1.374.880,71 kWh/an, generând un cost anual de 174.609,85 lei, costul total anual al energiilor primare consumate ridicându-se la valoarea de 111.566,31 lei (Anexa_28_CD).

Dacă preţul energiei electrice la vânzare este de 60 % din preţul de cumpărare (Cazul 2), excedentul de electricitate se preferă a fi folosit pentru producerea frigului pe cale electrică în detrimentul livrării lui către reţea (Fig. 6.2.b). Iarna, când necesarul termic este ridicat, energia electrică produsă acoperă tot consumul electric şi frigorific de la consumator (Fig. 6.3.b), rămânând şi un mic excedent care este livrat către reţea. Pe timp de vară, frigul este produs atât prin absorbţie cât şi prin compresie mecanică, pentru a se menţine un schimb nul de energie electrică cu reţeaua, ceea ce este posibil printr-o modificare judicioasă a coeficienţilor de repartiţie e şi t (Fig. 6.4.b).

În acest caz, energia electrică livrată către reţea este de doar 67.657,72 kWh/an creând un câştig financiar de 20.534,08 lei/an, iar energia primară a combustibilului utilizat este de 1.202.203,26 kWh/an, generând un cost de 152.679,81 lei/an, astfel, costul total anual al energiilor primare consumate fiind de 132.145,73 lei (Anexa_29_CD).

În Cazul 3, în care nu se doreşte livrarea de energie electrică către reţea ( 0Pr ev ),

instalaţia funcţionează la fel ca în Cazul 2. Singura deosebire care apare este pe timp de iarnă, când instalaţia CCHP nu mai produce maximul de electricitate posibil ( 25,0e ),

nemaiapărând acel surplus de electricitate livrat reţelei (Fig. 6.2.c ÷ 6.5.c). Pentru această situaţie, schimbul de energie electrică cu reţeaua fiind nul, costul total

al energiilor primare consumate (142.401,34 lei/an) este generat doar de consumul de gaze naturale (1.121.270,43 kWh/an) (Anexa_30_CD).

Deoarece consumurile de energie electrică, frig şi căldură la consumatori nu sunt constante pe parcursul unei zile, ele variind conform Figurilor 6.1.a, 6.1.b, 6.1.c, s-au repetat determinările utilizând sarcinile orare ca parametri de intrare ai algoritmului genetic, rezultatele fiind centralizate în Anexele 31_CD, 32_CD şi 33_CD.

6.3. Optimizarea funcţionării unei instalaţii de trigenerare ce alimentează un consumator complex după costurile cu energia primară la un tarif al energiei electrice CR 2 de tip monom cu rezervare diferenţiat pe două zone orare

La acest tip de tarif (Anexa 27_CD), pentru zona de zi (de luni până vineri între orele 7.00 –22.00), preţul energiei electrice la cumpărare este considerat de 0,8192 lei/kWh şi la vânzare se ia în calcul un preţ de 60% din preţul de cumpărare, adică 0,4915 lei/kWh, iar pentru zona de noapte (de luni până vineri între orele 22.00–7.00 şi de vineri ora 22,00 până luni la ora 7.00) preţul energiei electrice este de 0,2651 lei/kWh la cumpărare şi de 0,1060 lei/kWh la vânzare. De asemenea, s-a luat în calcul şi cazul când nu se doreşte debitarea de

Page 35: &2175,%8 ,, /$ 678',8/ , '(=92/7$5($ 6,67(0(/25 ',675,%8,7( &8 3857 … · 2020. 8. 5. · EUGEN HOPULELE in vederea conferirii titlului gtiinlific de doctor. Comisia de doctorat

33

energie electrică către reţea sau preţul obţinut pe aceasta ar fi neglijabil. Întrucât preţul energiei electrice variază pe parcursul unei zile, optimizarea funcţionării sistemului de producere distribuită, pentru acest tip de tarif, s-a realizat doar folosind sarcinile orare ale consumatorilor.

Pentru exemplificare se prezintă funcţionarea instalaţiei intr-o zi de primăvară – toamnă. Ziua, când energia electrică are un preţ relativ ridicat, apare un mic surplus de electricitate datorat faptului că instalaţia produce maximul posibil de electricitate ( 25,0e )

şi frigul este produs în totalitate pe cale termică, surplus ce este vândut către reţea. Noaptea, când preţul energiei electrice este scăzut, tot frigul se produce din electricitate, apărând un aport de energie electrică din reţea. Energiile consumate la porturile de intrare, modul de producere al frigului, coeficienţii de repartiţie şi costurile cu energiile consumate sunt ilustrate în Figurile 6.6.a ÷ 6.9.a.

Şi de această dată instalaţiile de producere a frigului pe cele două căi funcţionează alternativ, ziua fiind în funcţiune chillerul cu absorbţie, iar noaptea cel cu compresie mecanică (Fig. 6.7.a).

Acest lucru poate fi sesizat şi din curbele de variaţie ale coeficienţilor de repartiţie (Fig. 6.8.a), unde, pe timp de zi coeficientul e ia valoarea maximă iar pe timp de noapte t

devine maxim. Costurile totale cu energia primară consumată (Fig. 6.9.a) sunt reduse noaptea,

întrucât preţul energiei electrice este redus, pe timp de zi sunt ceva mai mari, obţinându-se totuşi o atenuare a acestora prin vânzarea de energie electrică şi foarte ridicate pe perioada vârfului de seară al sarcinii electrice, când, cu toate că instalaţia produce maximul electric posibil şi tot frigul se produce din termic, este nevoie de un aport de energie electrică din reţea, aceasta fiind cumpărată la un preţ ridicat. Dacă preţul la vânzare al energiei electrice este nul (Cazul 3) (Fig. 6.6.b ÷ 6.9.b), pe timp de noapte nu apar modificări în funcţionarea hubului de energie faţă de situaţia precedentă, însă pe timp de zi, surplusul de electricitate care apare nu mai este livrat către reţea ci este folosit pentru producerea frigului, instalaţia funcţionând fără schimb de energie cu reţeaua. Astfel, frigul (Fig. 6.7.b) va fi produs în acelaşi timp pe ambele căi (electrică şi termică), lucru posibil prin alegerea judicioasă a coeficienţilor de repartiţie e şi t (Fig. 6.8.b). Cu toate că modul de funcţionare al hubului

de energie, de-a lungul unei zile, se schimbă dacă nu se doreşte injectarea de energie electrică în reţea sau preţul obţinut pe aceasta ar fi neglijabil, costurile totale cu energia primară consumată (Fig. 6.9.b) nu se modifică foarte mult pe parcursul unei zile, fiind totuşi puţin mai mari decât în cazul în care preţul energiei electrice la vânzare este de 60% din preţul de cumpărare pe timp de zi şi de 40% pe timp de noapte.

Într-o zi de week-end, dat fiind faptul că energia electrică are un preţ scăzut, apare un aport al acesteia din partea reţelei (Fig. 6.6.c), coeficienţii de repartiţie e şi t iau valori

maxime (Fig. 6.8.c), deci instalaţia produce maximul posibil de electricitate şi frigul se produce doar pe cale electrică (Fig. 6.7.c), variaţia sarcinilor pe parcursul unei zile fiind sesizată doar printr-o modificare a coeficientului de repartiţie e . Costurile totale cu energia

primară consumată (Fig. 6.9.c) sunt ceva mai mici, având o formă ceva mai aplatizată, variaţia lor pe timpul unei zile fiind dată doar de modificarea sarcinilor la consumator.

Page 36: &2175,%8 ,, /$ 678',8/ , '(=92/7$5($ 6,67(0(/25 ',675,%8,7( &8 3857 … · 2020. 8. 5. · EUGEN HOPULELE in vederea conferirii titlului gtiinlific de doctor. Comisia de doctorat

34

Ener

gia

cons

umat

a (A

prili

e +

Sept

embr

ie)

-20020406080100

120

01

23

45

67

89

1011

1213

1415

1617

1819

2021

2223

ORA

kWh

We.

prW

prW

tot.i

nW

tot.i

es

Ener

gia

cons

umat

a (A

prili

e +

Sept

embr

ie)

-20020406080100

120

01

23

45

67

89

1011

1213

1415

1617

1819

2021

2223

ORA

kWh

We.

prW

prW

tot.i

nW

tot.i

es

Ener

gia

cons

umat

a (A

prili

e +

Sept

embr

ie)

-20020406080100

120

01

23

45

67

89

1011

1213

1415

1617

1819

2021

2223

ORA

kWh

We.

prW

prW

tot.i

nW

tot.i

es

a)

b)

c)

Fig

. 6.6

. – C

onsu

mul

ora

r de

ene

rgie

la p

ortu

rile

de

intr

are

ale

hubu

lui î

ntr-

o zi

de

prim

ăvar

ă-to

amnă

pen

tru

un ta

rif

CR

2 a

l ene

rgie

i ele

ctri

ce

a) Î

n ti

mpu

l săp

tăm

ânii

, b)

În ti

mpu

l săp

tăm

ânii

la u

n pr

eţ n

ul d

e vâ

nzar

e al

ene

rgie

i ele

ctri

ce, c

) În

wee

k-en

d

Mod

ul d

e pr

oduc

ere

al fr

igul

ui (A

prili

e +

Sept

embr

ie)

0510152025

01

23

45

67

89

1011

1213

1415

1617

1819

2021

2223

ORA

kWh

Wf.e

Wf.t

Wf

Mod

ul d

e pr

oduc

ere

al fr

igul

ui (A

prili

e +

Sept

embr

ie)

0510152025

01

23

45

67

89

1011

1213

1415

1617

1819

2021

2223

ORA

kWh

Wf.e

Wf.t

Wf

Mod

ul d

e pr

oduc

ere

al fr

igul

ui (A

prili

e +

Sept

embr

ie)

0510152025

01

23

45

67

89

1011

1213

1415

1617

1819

2021

2223

ORA

kWh

Wf.e

Wf.t

Wf

a)

b)

c)

F

ig. 6

.7. –

Mod

ul d

e pr

oduc

ere

al f

rigu

lui î

ntr-

o zi

de

prim

ăvar

ă-to

amnă

pen

tru

un ta

rif

CR

2 a

l ene

rgie

i ele

ctri

ce

a) Î

n ti

mpu

l săp

tăm

ânii

, b)

În ti

mpu

l săp

tăm

ânii

la u

n pr

eţ n

ul d

e vâ

nzar

e al

ene

rgie

i ele

ctri

ce, c

) În

wee

k-en

d

Page 37: &2175,%8 ,, /$ 678',8/ , '(=92/7$5($ 6,67(0(/25 ',675,%8,7( &8 3857 … · 2020. 8. 5. · EUGEN HOPULELE in vederea conferirii titlului gtiinlific de doctor. Comisia de doctorat

35

Coef

icie

ntii

de re

parti

tie (A

prili

e +

Sept

embr

ie)

0,00

0,20

0,40

0,60

0,80

1,00

01

23

45

67

89

1011

1213

1415

1617

1819

2021

2223

ORA

αeβe

βt

Coef

icie

ntii

de re

parti

tie (A

prili

e +

Sept

embr

ie)

0,00

0,20

0,40

0,60

0,80

1,00

01

23

45

67

89

1011

1213

1415

1617

1819

2021

2223

ORA

αeβe

βt

Coef

icie

ntii

de re

parti

tie (A

prili

e +

Sept

embr

ie)

0,00

0,20

0,40

0,60

0,80

1,00

01

23

45

67

89

1011

1213

1415

1617

1819

2021

2223

ORA

αeβe

βt

a)

b)

c)

Fig

. 6.8

. – V

aria

ţia

orar

ă a

coef

icie

nţil

or d

e re

part

iţie

într

-o z

i de

prim

ăvar

ă-to

amnă

pen

tru

un ta

rif

CR

2 a

l ene

rgie

i ele

ctri

ce

a) Î

n ti

mpu

l săp

tăm

ânii

, b)

În ti

mpu

l săp

tăm

ânii

la u

n pr

eţ n

ul d

e vâ

nzar

e al

ene

rgie

i ele

ctri

ce, c

) În

wee

k-en

d

Cost

uri (

April

ie +

Sep

tem

brie

)

-505101520

01

23

45

67

89

1011

1213

1415

1617

1819

2021

2223

ORA

LEI

Cost

_e.p

rCo

st_p

rCo

st_t

ot

Cost

uri (

April

ie +

Sep

tem

brie

)

-505101520

01

23

45

67

89

1011

1213

1415

1617

1819

2021

2223

ORA

LEI

Cost

_e.p

rCo

st_p

rCo

st_t

ot

Cost

uri (

April

ie +

Sep

tem

brie

)

-505101520

01

23

45

67

89

1011

1213

1415

1617

1819

2021

2223

ORA

LEI

Cost

_e.p

rCo

st_p

rCo

st_t

ot

a)

b)

c)

Fig

. 6.9

. – C

ostu

l ora

r cu

ene

rgii

le p

rim

are

cons

umat

e la

por

turi

le d

e in

trar

e al

e hu

bulu

i înt

r-o

zi d

e pr

imăv

ară-

toam

nă p

entr

u un

tari

f C

R 2

al e

nerg

iei e

lect

rice

a)

În

tim

pul s

ăptă

mân

ii, b

) În

tim

pul s

ăptă

mân

ii la

un

preţ

nul

de

vânz

are

al e

nerg

iei e

lect

rice

, c)

În w

eek-

end

Page 38: &2175,%8 ,, /$ 678',8/ , '(=92/7$5($ 6,67(0(/25 ',675,%8,7( &8 3857 … · 2020. 8. 5. · EUGEN HOPULELE in vederea conferirii titlului gtiinlific de doctor. Comisia de doctorat

36

6.4. Optimizarea funcţionării unei instalaţii de trigenerare ce alimentează un consumator complex după costurile cu energia primară la un tarif al energiei electrice CR 3 de tip monom cu rezervare diferenţiat pe trei zone orare

La utilizarea acestui tip de tarif al energiei electrice funcţionarea instalaţiei de trigenerare este identică cu funcţionarea ei la utilizarea tarifului CR2 de tip monom cu rezervare diferenţiat pe două zone orare.

Singurele diferenţe care apar sunt la costurile totale ale energiilor primare consumate, datorate diferenţelor de preţ la electricitate dintre cele două tipuri de tarife şi doar acolo unde există un schimb de energie electrică cu reţeaua.

La utilizarea unui schimbător de căldură clasic cu 6.0sc pentru tariful de tip CR3

funcţionarea hubului de energie este diferită faţă de utilizarea schimbătorului de căldură cu plăci cu 8.0sc .

Pe zona normală, surplusul de energie electrică care apare este folosit, pe cât posibil la producerea frigului pe cale electrică, fiind livrat către reţea doar pe timp de iarnă, abia după ce întreaga cantitate de energie frigorifică s-a produs din electricitate. În restul anului, se menţine un echilibru între coeficienţii e şi t pentru a se produce frigul pe ambele căi, astfel încât

schimbul de electricitate cu reţeaua să fie nul (Fig. 6.10 ÷ 6.13). Pe zona de vârf şi pe zona de gol nu apar modificări asupra funcţionării instalaţiei CCHP la utilizarea celor două tipuri de schimbătoare de căldură.

Pentru a face o analiză comparativă a soluţiei de trigenerare alese, se ia în considerare alimentarea aceloraşi consumatori din surse de energie convenţionale, clasice. Astfel se presupune că alimentarea consumatorilor de energie electrică se realizează direct din reţea la tariful CR, necesarul termic este asigurat de o centrală termică pe gaz cu randament ridicat ( %98CT ) printr-un schimbător de căldură cu acelaşi randament ca cel folosit la instalaţia

de trigenerare, iar necesarul frigorific poate fi asigurat separat, fie de către un chiller cu compresie mecanică din energie electrică, fie de un chiller cu absorbţie din căldură. Coeficienţii de performanţă ai chillerelor s-au considerat aceiaşi ca în cazul utilizării instalaţiei CCHP. Dacă se face o analiză comparativă a soluţiilor de alimentare ale consumatorilor de energie electrică, frig şi căldură propuse, se poate remarca faptul că există unele diferenţe majore din punct de vedere al costurilor totale cu energia primară consumată.

În Tabelele 6.1 şi 6.2 sunt centralizate costurile totale generate de consumurile de energie primară pentru asigurarea necesarului electric, termic şi frigorific la consumatorii finali pentru situaţia când se utilizează o instalaţie de trigenerare care funcţionează optimizat, pentru cele trei tipuri de tarife ale energiei electrice considerate, comparativ cu aceleaşi costuri care ar apărea în cazul utilizării unor soluţii clasice de alimentare a aceloraşi consumatori, la folosirea ambelor tipuri de schimbătoare de căldură. Analizând soluţia de alimentare care foloseşte o instalaţie de trigenerare ce funcţionează în mod optimizat după costurile cu energia primară consumată se constată că, indiferent de varianta de schimbător de căldură folosit, varianta optimă corespunde situației în care s-ar asigura compensarea totală a energiei livrate în rețea (Cazul 1).

Page 39: &2175,%8 ,, /$ 678',8/ , '(=92/7$5($ 6,67(0(/25 ',675,%8,7( &8 3857 … · 2020. 8. 5. · EUGEN HOPULELE in vederea conferirii titlului gtiinlific de doctor. Comisia de doctorat

37

Ener

gia

cons

umat

a (Ia

nuar

ie +

Dec

embr

ie)

-1000

100

200

300

400

500

01

23

45

67

89

1011

1213

1415

1617

1819

2021

2223

ORA

kWh

We.

prW

prW

tot.i

nW

tot.i

es

Ener

gia

cons

umat

a (A

prili

e +

Sept

embr

ie)

-4004080120

160

01

23

45

67

89

1011

1213

1415

1617

1819

2021

2223

ORA

kWh

We.

prW

prW

tot.i

nW

tot.i

es

Ener

gia

cons

umat

a (Iu

lie)

-50050100

150

200

250

01

23

45

67

89

1011

1213

1415

1617

1819

2021

2223

ORA

kWh

We.

prW

prW

tot.i

nW

tot.i

es

a)

b)

c)

Fig

. 6.1

0. –

Con

sum

ul o

rar

de e

nerg

ie la

por

turi

le d

e in

trar

e al

e hu

bulu

i pen

tru

un ta

rif

CR

3 a

l ene

rgie

i ele

ctri

ce la

fol

osir

ea u

nui s

chim

băto

r de

căl

dură

cu

ɳ sc=

0,6

a) P

entr

u o

zi d

e ia

rnă,

b)

Pen

tru

o zi

de

prim

ăvar

ă -

toam

nă, c

) P

entr

u o

zi d

e va

Mod

ul d

e pr

oduc

ere

al fr

igul

ui (I

anua

rie +

Dec

embr

ie)

051015

01

23

45

67

89

1011

1213

1415

1617

1819

2021

2223

ORA

kWh

Wf.e

Wf.t

Wf

Mod

ul d

e pr

oduc

ere

al fr

igul

ui (A

prili

e +

Sept

embr

ie)

0510152025

01

23

45

67

89

1011

1213

1415

1617

1819

2021

2223

ORA

kWh

Wf.e

Wf.t

Wf

Mod

ul d

e pr

oduc

ere

al fr

igul

ui (I

ulie

)

020406080100

01

23

45

67

89

1011

1213

1415

1617

1819

2021

2223

ORA

kWh

Wf.e

Wf.t

Wf

a)

b)

c)

F

ig. 6

.11.

– M

odul

de

prod

ucer

e al

fri

gulu

i pen

tru

un ta

rif

CR

3 a

l ene

rgie

i ele

ctri

ce la

fol

osir

ea u

nui s

chim

băto

r de

căl

dură

cu

ɳ sc=

0,6

a) P

entr

u o

zi d

e ia

rnă,

b)

Pen

tru

o zi

de

prim

ăvar

ă -

toam

nă, c

) P

entr

u o

zi d

e va

Page 40: &2175,%8 ,, /$ 678',8/ , '(=92/7$5($ 6,67(0(/25 ',675,%8,7( &8 3857 … · 2020. 8. 5. · EUGEN HOPULELE in vederea conferirii titlului gtiinlific de doctor. Comisia de doctorat

38

Coef

icie

ntii

de re

parti

tie (I

anua

rie +

Dec

embr

ie)

0,00

0,20

0,40

0,60

0,80

1,00

01

23

45

67

89

1011

1213

1415

1617

1819

2021

2223

ORA

αeβe

βt

Coef

icie

ntii

de re

parti

tie (A

prili

e +

Sept

embr

ie)

0,00

0,20

0,40

0,60

0,80

1,00

01

23

45

67

89

1011

1213

1415

1617

1819

2021

2223

ORA

αeβe

βt

Coef

icie

ntii

de re

parti

tie (I

ulie

)

-4,0

0

-3,0

0

-2,0

0

-1,0

0

0,00

1,00

01

23

45

67

89

1011

1213

1415

1617

1819

2021

2223

ORA

αeβe

βt

a)

b)

c)

Fig

. 6.1

2. –

Var

iaţia

ora

ră a

coe

fici

enţi

lor

de r

epar

tiţi

e pe

ntru

un

tari

f C

R 3

al e

nerg

iei e

lect

rice

la f

olos

irea

unu

i sch

imbă

tor

de c

ăldu

ră c

u ɳ s

c=0,

6 a)

Pen

tru

o zi

de

iarn

ă, b

) P

entr

u o

zi d

e pr

imăv

ară

- to

amnă

, c)

Pen

tru

o zi

de

vară

Cost

uri (

Ianu

arie

+ D

ecem

brie

)

-60

-40

-200204060

01

23

45

67

89

1011

1213

1415

1617

1819

2021

2223

ORA

LEI

Cost

_e.p

rCo

st_p

rCo

st_t

ot

Cost

uri (

April

ie +

Sep

tem

brie

)

-10-505101520

01

23

45

67

89

1011

1213

1415

1617

1819

2021

2223

ORA

LEI

Cost

_e.p

rCo

st_p

rCo

st_t

ot

Cost

uri (

Iulie

)

-20

-100102030

01

23

45

67

89

1011

1213

1415

1617

1819

2021

2223

ORA

LEI

Cost

_e.p

rCo

st_p

rCo

st_t

ot

a)

b)

c)

Fig

. 6.1

3. –

Cos

tul o

rar

cu e

nerg

iile

pri

mar

e co

nsum

ate

la p

ortu

rile

de

intr

are

ale

hubu

lui p

entr

u un

tari

f C

R 3

al e

nerg

iei e

lect

rice

la f

olos

irea

unu

i sch

imbă

tor

de c

ăldu

ră c

u ɳ s

c=0,

6 a)

Pen

tru

o zi

de

iarn

ă, b

) P

entr

u o

zi d

e pr

imăv

ară

- to

amnă

, c)

Pen

tru

o zi

de

vară

Page 41: &2175,%8 ,, /$ 678',8/ , '(=92/7$5($ 6,67(0(/25 ',675,%8,7( &8 3857 … · 2020. 8. 5. · EUGEN HOPULELE in vederea conferirii titlului gtiinlific de doctor. Comisia de doctorat

39

Tabelul 6.1. Costuri cu energiile consumate pentru asigurarea

necesarului de energie la consumatori la folosirea unui schimbător de căldură cu 8.0sc

Tipul instalaţiei de alimentare a

consumatorilor Tip tarif

Preţ e.e. la cumpărare

Preţ e.e. la vânzare

Cost total cu energia primară

consumată lei/kWh lei/kWh lei/an

Folosind CCHP funcţionând optimizat

CR 0,5058 0,5058 111.566,31

0,5058 0,3035 132.331,39

0,5058 0 142.625,68

CR2

Z 0,8192 0,4915 125.066,03

N 0,2651 0,1060 Z 0,8192 0

137.437,40 N 0,2651 0

CR3

V 1,1568 0,8098 126.840,42 N 0,6506 0,3904

G 0,2892 0,1157 V 1,1568 0

138.181,59 N 0,6506 0

G 0,2892 0

Instalaţie clasică, fără

CCHP

Frigul produs

din electric

CR 0,5058 - 189.930,68

CR2 Z 0,8192 -

194.124,31 N 0,2651 -

CR3 V 1,1568 -

189.680,78 N 0,6506 -

G 0,2892 -

Frigul produs

din termic

CR 0,5058 - 199.892,50

CR2 Z 0,8192 -

202.797,65 N 0,2651 -

CR3 V 1,1568 -

201.106,95 N 0,6506 -

G 0,2892 -

Deoarece însă politica de compensare este rareori folosită, cea mai avantajoasă soluţie din punct de vedere al costurilor totale cu energia primară consumată pentru aceşti consumatori este folosirea unui tarif al energiei electrice CR2 de tip monom cu rezervare diferenţiat pe două zone orare, indiferent de ce tip de schimbător de căldură se utilizează. Acelaşi tip de tarif este mai avantajos şi dacă, din diferite motive, nu se doreşte injectarea de energie electrică în reţea. Dacă se foloseşte o soluţie clasică de alimentare a acestor consumatori, utilizând o centrală termoelectrică pentru acoperirea necesarului de căldură, necesarul de electricitate fiind preluat în totalitate din reţea şi frigul fiind produs pe o singură cale (fie electrică, fie termică), indiferent de tipul schimbătorului de căldură folosit, cel mai avantajos reiese tariful CR3 de tip monom cu rezervare diferenţiat pe trei zone orare dacă frigul este produs de un chiller cu compresie mecanică şi tariful CR de tip monom cu rezervare dacă frigul se produce din căldură cu ajutorul unui chiller cu absorbţie, recomandată în acest caz fiind totuşi producerea frigului pe cale electrică.

Comparând costurile totale cu energia primară consumată la folosirea unei instalaţii de trigenerare care funcţionează în mod optimizat cu cele rezultate la folosirea unei soluţii clasice de alimentare se remarcă diferenţe importante pentru cele două soluţii, oricare ar fi tariful energiei electrice practicat.

Page 42: &2175,%8 ,, /$ 678',8/ , '(=92/7$5($ 6,67(0(/25 ',675,%8,7( &8 3857 … · 2020. 8. 5. · EUGEN HOPULELE in vederea conferirii titlului gtiinlific de doctor. Comisia de doctorat

40

Tabelul 6.2. Costuri cu energiile consumate pentru asigurarea

necesarului de energie la consumatori la folosirea unui schimbător de căldură cu 6.0sc

Tipul instalaţiei de alimentare a

consumatorilor Tip tarif

Preţ e.e. la cumpărare

Preţ e.e. la vânzare

Cost total cu energia primară

consumată lei/kWh lei/kWh lei/an

Folosind CCHP funcţionând optimizat

CR 0,5058 0,5058 121.322,37

0,5058 0,3035 154.176,83

0,5058 0 172.786,14

CR2

Z 0,8192 0,4915 146.156,09

N 0,2651 0,1060 Z 0,8192 0

166.863,68 N 0,2651 0

CR3

V 1,1568 0,8098 146.239,14 N 0,6506 0,3904

G 0,2892 0,1157 V 1,1568 0

167.258,43 N 0,6506 0

G 0,2892 0

Instalaţie clasică, fără

CCHP

Frigul produs

din electric

CR 0,5058 - 217.454,86

CR2 Z 0,8192 -

221.648,49 N 0,2651 -

CR3 V 1,1568 -

217.204,95 N 0,6506 -

G 0,2892 -

Frigul produs

din termic

CR 0,5058 - 239.090,63

CR2 Z 0,8192 -

241.995,78 N 0,2651 -

CR3 V 1,1568 -

240.305,08 N 0,6506 -

G 0,2892 -

Se poate observa că indiferent de cât de performante din punct de vedere energetic sunt soluţiile clasice de alimentare ale consumatorilor şi indiferent de tipul tarifului practicat pentru energia electrică consumată, aceste soluţii pot conduce la costuri anuale destul de ridicate fără o funcţionare optimizată.

După cum era de aşteptat, la folosirea unui schimbător de căldură clasic, cu suprafaţa de schimb de căldură reprezentată de ţevi costurile totale cu energia consumată au reieşit mai ridicate decât dacă se foloseşte un schimbător de căldură cu plăci, cu randament mai ridicat. De aceea, trebuie în permanenţă avută în vedere utilizarea unor soluţii tehnologice noi şi performante disponibile pe piaţă.

6.5. Modelarea instalațiilor de trigenerare în cadrul aplicației HOMER

6.5.1. Formularea problemei Pentru a face o analiză comparativă a rezultatelor obţinute la problema de optimizare

propusă s-a folosit unul dintre cele mai cunoscute softuri specializate de optimizare în domeniul energiilor regenerabile şi anume HOMER PRO (The Hybrid Optimization Model for Electricity Renewables). HOMER PRO este o aplicaţie complexă care modelează şi

Page 43: &2175,%8 ,, /$ 678',8/ , '(=92/7$5($ 6,67(0(/25 ',675,%8,7( &8 3857 … · 2020. 8. 5. · EUGEN HOPULELE in vederea conferirii titlului gtiinlific de doctor. Comisia de doctorat

41

simulează diferite instalaţii de producere distribuită, dezvoltat iniţial de National Renewable Energy Laboratory şi îmbunătăţit de HOMER ENERGY [HOMER].

Acest software are o librărie ce conţine diferite echipamente de producere distribuită, ale căror caracteristici pot fi definite, ce se pot interconecta cu ajutorul unor instalaţii de conversie a diferitelor forme de energie, în vederea găsirii unei soluţii optime de alimentare a consumatorilor. În funcţie de sarcinile consumatorilor HOMER redă o soluţie de funcţionare optimă din punct de vedere economic a echipamentelor considerate.

Cu acest program s-a încercat optimizarea funcţionării aceluiaşi hub de energie destinat alimentării aceloraşi consumatori de energie electrică, frig şi căldură pentru un an calendaristic în vederea obţinerii unor costuri minime cu energiile primare consumate.

6.5.2. Implementarea modelelor de studiu în cadrul aplicaţiei HOMER Întrucât baza de date a programului HOMER nu conţine schimbătoare de căldură şi

nici chillere, deci acest software nu modelează componenta frig, frigul produs din energie electrică a fost considerat ca o sarcină electrică iar frigul produs pe cale termică ca o sarcină termică. Sarcinile la consumatori luate în calcul în acest caz sunt cele determinate în programul MATLAB cu ajutorul algoritmilor genetici în punctele I, II şi III din Figura 6.14.a. Astfel:

preWelectricaSarcina ._ [kWh] - în punctul I

e

fe

COP

WelectricdinFrig __ [kWh] - în punctul II

tsc

ft

COP

WtermicdinFrig

__ [kWh] - în punctul III (6.1)

sc

tWtermicaSarcina

_ [kWh] - în punctul III

Implementarea hubului de energie în softul HOMER este ilustrată în Figura 6.14.b. De asemenea, în acest program, pentru o instalaţie de cogenerare, procentul energiei

primare a combustibilului transformată în energie electrică poate fi definit dar este constant, de aceea, implementarea este posibilă doar pentru situaţiile în care coeficientul de repartiţie

e a reieşit constant pe tot parcursul anului. Această situaţie se întâlneşte doar în cazul

utilizării tarifului CR de tip monom cu rezervare, atunci când Prec=Prev=0.5058 [lei/kWh] şi atunci când Prec=0.5058 şi Prev=0.3035 [lei/kWh].

a b

Fig. 6.14. – Hubul de energie implementat în programul HOMER

Page 44: &2175,%8 ,, /$ 678',8/ , '(=92/7$5($ 6,67(0(/25 ',675,%8,7( &8 3857 … · 2020. 8. 5. · EUGEN HOPULELE in vederea conferirii titlului gtiinlific de doctor. Comisia de doctorat

42

Pe baza relaţiilor (6.1), din datele rezultate din optimizarea funcţionării instalaţiei de trigenerare după costurile cu energia primară pe baza algoritmilor genetici (Cap. 6.2) s-au calculat sarcinile electrice şi termice (Anexa_43_CD când Prec=Prev=0.5058 [lei/kWh] şi Anexa_43_CD când Prec=0.5058 şi Prev=0.3035 [lei/kWh]) care ulterior au fost introduse ca parametri de intrare în programul de optimizare. Caracteristicile instalaţiilor componente ale hubului de energie au fost considerate aceleaşi ca în cazul optimizării funcţionării instalaţiei de trigenerare după costurile cu energia primară consumată pe baza algoritmilor genetici.

Indiferent de preţul la vânzare al energiei electrice, sarcina electrică precum şi cea termică sunt aceleaşi. Diferenţe apar însă la sarcina frigorifică produsă pe cele două căi odată cu modificarea preţului la vânzare al energiei electrice pentru tariful CR.

6.5.3. Rezultatele simulării La rularea softului de optimizare, se constată o funcţionare a hubului foarte

asemănătoare cu cea rezultată prin folosirea metodei algoritmilor genetici, pentru ambele situaţii (când preţul energiei electrice la vânzare este identic cu cel de la cumpărare şi pentru un preţ de 60% la vânzare faţă de cumpărare).

6.6. Analiza comparativă a rezultatelor optimizării obţinute prin cele două metode

Prin compararea rezultatelor obţinute folosind cele două metode de optimizare (metoda algoritmilor genetici - MATLAB şi metoda softului specializat - HOMER), se pot sublinia următoarele (Tabelele 6.3 şi 6.4):

- energia electrică (produsă de instalaţia de trigenerare, consumată de consumatorii de electricitate precum şi cea transformată în frig, preluată din reţea şi injectată în reţea), are valori foarte apropiate pentru cele două metode folosite, diferenţele care apar datorându-se în principal variaţiilor aleatoare ale sarcinilor la consumator introduse de modelul HOMER, dar şi a considerării unei zile în plus din luna februarie, întrucât la optimizarea folosind metoda algoritmilor genetici s-a luat în calcul anul 2020, care este un an bisect având 366 de zile, iar softul HOMER a efectuat optimizarea pentru un an generic de 365 de zile;

- o diferenţă procentuală destul de mare (9.55%) apare totuşi la valoarea energiei electrice preluate din reţea pentru Prec=0.5058 şi Prev=0.3035 [lei/kWh] (Tabelul 6.4). În această situaţie, dacă prin metoda algoritmilor genetici, pe timp de vară, schimbul de electricitate cu reţeaua a reieşit nul, prin metoda softului specializat acest schimb are valori reduse, însă nu mai este zero.

Tabelul 6.3. Comparaţie între rezultatele obţinute prin metoda algoritmilor genetici (MATLAB) şi metoda softului specializat (HOMER) pentru Prec=Prev=0.5058 [lei/kWh]

Energie/Cost UM MATLAB HOMER Diferenţa absolută

Diferenţa procentuală

Energia electrică

Produsă

an

kWh

287.349,90 287.265,00 84,90 0,03 % Consumată 162.708,80 162.196,00 512,80 0,32 % Cumpărată 1.364,64 1.381,00 16,36 1,20 % Vândută 126.005,74 126.450,00 444,26 0,35 % Totală 288.714,54 288.646,00 68,54 0,02 %

Energia termică 907.445,00 904.593,00 2.852,00 0,31 % Energia primară a gazelor 1.374.880,16 1.315.211,28 59.668,88 4,34 %

Costuri cu energiile primare

Electricitate

an

lei

-63.043,47 -63.260,00 216,53 0,34 % Gaze 174.609,78 175.140,00 530,22 0,30 % Totale 111.566,31 111.880,00 313,69 0,28 %

Page 45: &2175,%8 ,, /$ 678',8/ , '(=92/7$5($ 6,67(0(/25 ',675,%8,7( &8 3857 … · 2020. 8. 5. · EUGEN HOPULELE in vederea conferirii titlului gtiinlific de doctor. Comisia de doctorat

43

Tabelul 6.4. Comparaţie între rezultatele obţinute prin metoda algoritmilor genetici (MATLAB) şi metoda softului specializat (HOMER) pentru Prec=0.5058; Prev=0.3035 [lei/kWh]

Energie/Cost UM MATLAB HOMER Diferenţa absolută

Diferenţa procentuală

Energia electrică

Produsă

an

kWh

250.555,84 250.230,00 325,84 0,13 % Consumată 184.010,57 183.450,00 560,57 0,30 % Cumpărată 1.364,64 1.495,00 130,36 9,55 % Vândută 67.909,91 68.274,00 364,09 0,54 % Totală 251.920,48 251.725,00 195,48 0,08 %

Energia termică 791.248,93 788.657,00 2.591,93 0,33 % Energia primară a gazelor 1.198.832,25 1.146.430,38 52.401,87 4,37 %

Costuri cu energiile primare

Electricitate

an

lei

-19.920,28 -19.965,00 44,72 0,22 % Gaze 152.251,70 152.664,00 412,30 0,27 % Totale 132.331,39 132.699,00 367,61 0,28 %

Acest lucru s-ar traduce prin aceea că, chiar dacă există un anumit schimb de energie electrică cu reţeaua (se preia, respectiv se livrează o cantitate mică de energie), costurile generate de acest schimb sunt nesemnificative. În valori absolute, această diferență (130,36 kWh/an) nu reprezintă o valoare importantă;

- energia termică produsă de instalaţie este aceeaşi cu cea necesară la consumatori (energia termică + frigul produs din termic), întrucât aceasta nu se poate produce din altă sursă, diferenţele dintre valorile acestora obţinute prin cele două metode având aceleaşi cauze prezentate mai sus;

- diferenţele numerice care apar la energia primară a gazelor naturale consumate pentru cele două metode folosite sunt relativ mari, întrucât valoarea efectivă a acestei energii este mare, însă procentual aceste diferenţe nu depăşesc 5%, cauzele apariţiei lor fiind aceleaşi;

- costurile generate de energiile primare consumate determinate prin cele două metode au valori foarte apropiate, ceea ce ne arată că indiferent de metoda de optimizare folosită, rezultatele sunt asemănătoare;

- schimbul de energie electrică cu reţeaua (Tabelele 6.5 şi 6.6) a reieşit asemănător pentru ambele metode folosite, diferenţa cea mai importantă fiind la energia electrică cumpărată şi care se justifică conform observaţiilor de mai sus.

Tabelul 6.5. Comparaţia schimbului de energie electrică cu reţeaua obţinut prin metoda algoritmilor genetici (MATLAB) şi metoda softului specializat (HOMER) pentru Prec=Prev=0.5058 [lei/kWh]

LUNA

Energie cumpărată Energie vândută Schimb de energie

cu reţeaua

Costuri totale generate de schimbul de energie

cu reţeaua

kWh kWh kWh kWh kWh kWh lei lei

MATLAB HOMER MATLAB HOMER MATLAB HOMER MATLAB HOMER

Ian 0 0 27.527 27.764 -27.527 -27.764 -13.923,07 -14.043,03 Feb 0 0 11.323 11.024 -11.323 -11.024 -5.727,06 -5.575,80 Mar 0 0 6.669 6.701 -6.669 -6.701 -3.372,96 -3.389,56 Apr 548 552 1.080 1.063 -532 -511 -268,94 -258,53 Mai 269 277 2.254 2.242 -1.986 -1.965 -1.004,45 -993,81 Iun 0 0 8.688 8.727 -8.688 -8.727 -4.394,59 -4.414,34 Iul 0 0 12.499 12.570 -12.499 -12.570 -6.321,80 -6.357,78

Aug 0 0 8.978 9.019 -8.978 -9.019 -4.541,08 -4.561,61 Sep 548 552 1.080 1.063 -532 -511 -268,94 -258,54 Oct 0 0 6.669 6.701 -6.669 -6.701 -3.372,96 -3.389,45 Noi 0 0 11.713 11.811 -11.713 -11.811 -5.924,54 -5.974,13 Dec 0 0 27.527 27.764 -27.527 -27.764 -13.923,07 -14.043,20 AN 1.365 1.381 126.006 126.450 -124.641 -125.069 -63.043,47 -63.259,79

Page 46: &2175,%8 ,, /$ 678',8/ , '(=92/7$5($ 6,67(0(/25 ',675,%8,7( &8 3857 … · 2020. 8. 5. · EUGEN HOPULELE in vederea conferirii titlului gtiinlific de doctor. Comisia de doctorat

44

Tabelul 6.6. Comparaţia schimbului de energie electrică cu reţeaua obţinut prin metoda algoritmilor genetici (MATLAB) şi metoda softului specializat (HOMER) pentru Prec=0.5058; Prev=0.3035 [lei/kWh]

LUNA

Energie cumpărată Energie vândută Schimb de energie

cu reţeaua

Costuri totale generate de schimbul de energie

cu reţeaua

kWh kWh kWh kWh kWh kWh lei lei

MATLAB HOMER MATLAB HOMER MATLAB HOMER MATLAB HOMER

Ian 0 0 23.501 23.715 -23.501 -23.715 -7.132,41 -7.197,59 Feb 0 0 7.556 7.367 -7.556 -7.367 -2.293,26 -2.235,86 Mar 0 0 2.768 2.779 -2.768 -2.779 -840,08 -843,43 Apr 548 575 0 0 548 575 277,23 290,96 Mai 269 303 0 1 269 302 135,85 152,98 Iun 0 15 0 6 0 9 0,00 5,86 Iul 0 10 0 12 0 -2 0,00 1,56

Aug 0 16 0 6 0 9 0,00 6,05 Sep 548 575 0 0 548 575 277,23 290,96 Oct 0 0 2.768 2.779 -2.768 -2.779 -840,08 -843,41 Noi 0 0 7.817 7.893 -7.817 -7.893 -2.372,34 -2.395,58 Dec 0 0 23.501 23.716 -23.501 -23.716 -7.132,41 -7.197,68

AN 1.365 1.495 67.910 68.274 -66.545 -66.779 -19.920,28 -19.965,16

6.7. Concluzii Utilizând algoritmii genetici se poate optimiza funcţionarea unei instalaţii de

trigenerare destinată alimentării unui consumator complex de energie cu scopul de a se obţine costuri anuale minime generate de consumul de energie primară.

Modul de funcţionare al unei astfel de instalaţii depinde foarte mult de preţurile energiilor primare consumate şi implicit de tipurile de tarife practicate de către furnizorii de energie de pe piaţă.

Se poate remarca faptul că pentru orice tip de tarif al energiei electrice, soluţia de alimentare a consumatorului complex de energie folosind o instalaţie de trigenerare care funcţionează optimizat din punct de vedere al costurilor cu energia primară consumată este mai avantajoasă din punct de vedere economic faţă de o soluţie de alimentare clasică.

Pentru consumatorul complex pentru care s-a efectuat studiul, se constată că cel mai avantajos din punct de vedere al costurilor cu energia primară consumată este să folosească un tarif CR de tip monom cu rezervare, atunci când se realizează o compensare a energiei electrice preluată din reţea cu cea livrată către reţea (preţul energiei electrice la vânzare este acelaşi cu cel de cumpărare).

Pe de altă parte, dacă se ia în considerare ipoteza unui preț de vânzare mai mic decât prețul de cumpărare (60%), indiferent de tipul schimbătorului de căldură folosit, cea mai bună soluție constă în utilizarea unui tarif CR2 de tip monom cu rezervare diferenţiat pe două zone orare.

În vederea confirmării posibilităților de utilizarea practică a modelului de optimizare bazat pe algoritmi genetici, o formă adaptată a problemei de optimizare studiate a fost tratată și cu ajutorul unui pachet de programe specializate, HOMER. Totuși, deoarece softul specializat de optimizare în domeniul surselor regenerabile de energie HOMER nu modelează direct componenta frig, sarcina frigorifică la consumator fiind modelată cu ajutorul unor sarcini echivalente de tip termic și electric, comparația între rezultatele furnizate de cele două metode nu este relevantă în proporție de 100%. Pe ansamblu însă, cele două metode conduc la rezultate similare cantitativ și calitativ.

Un alt aspect particular ce trebuie evidențiat se referă la faptul că, întrucât în HOMER ponderea energiei electrice obţinută prin cogenerare din arderea combustibilului, deşi poate fi definită, are valoare fixă pe toată perioada de optimizare luată în calcul, în timp ce, la metoda

Page 47: &2175,%8 ,, /$ 678',8/ , '(=92/7$5($ 6,67(0(/25 ',675,%8,7( &8 3857 … · 2020. 8. 5. · EUGEN HOPULELE in vederea conferirii titlului gtiinlific de doctor. Comisia de doctorat

45

algoritmilor genetici această pondere este variabilă, fiind doar limitată superior la o valoare impusă de soluţia tehnologică aleasă, nu s-au putut asigura condiţii similare de optimizare prin cele două metode pentru toate tipurile de tarife practicate de către furnizorii de energie electrică, ci numai pentru tariful CR de tip monom cu rezervare pentru cazul în care preţul de vânzare al electricităţii este acelaşi cu cel de cumpărare, respectiv când acesta este de 60% din preţul de cumpărare, adică doar atunci când coeficientul de repartiţie e a reieşit constant

pentru toată perioada de funcţionare a instalaţiei luată în calcul. Indiferent de metoda de optimizare folosită, pentru situaţiile în care s-au putut asigura

aceleaşi condiţii de optimizare pentru ambele metode, rezultatele obţinute sunt foarte asemănătoare:

- modul de funcţionare a instalaţiilor componente ale hubului de energie este identic pentru ambele metode de optimizare folosite;

- energiile primare consumate la porturile de intrare ale hubului au valori efective apropiate, diferenţele procentuale dintre acestea fiind de valori reduse;

- costurile generate de consumul de energie primară sunt asemănătoare pentru ambele metode;

- schimbul lunar de energie electrică cu reţeaua este aproximativ acelaşi, indiferent de metoda de optimizare utilizată.

7. Planificarea pe termen lung a modelelelor sistemelor cu purtători multipli de energie cu surse distribuite

7.1. Formularea problemei Pentru o analiză pe o perioadă mai îndelungată a modului de funcționare a sistemului

de producere distribuită a energiei descris în subcapitolul 6.5, precum și a costurilor totale generate de implementarea și operarea acestuia, s-a luat în considerare o perioadă de analiză de 25 de ani. Dacă până în momentul de față costurile totale sunt generate doar de consumurile cu energiile primare de la intrarea hubului, pentru o analiză pe termen lung trebuie luate în considerare și costurile de investiții precum și cele de întreținere și reparații.

Astfel s-a considerat că investiția sistemului de producere distribuită este de 4000 lei/kW instalat, investiție care include costurile cu instalația CHP cu motor Stirling (inclusiv generatorul), instalațiile aferente și costurile de racordare la rețea. Cheltuielile de întreținere și reparații luate în calcul sunt de 0,01 lei/oră pentru fiecare kW instalat al instalației, asta însemnând 87,6 lei/kW instalat anual.

Durata de viață a centralei se consideră de 219.000 ore, adică exact 25 de ani. Dacă aceasta ar fi mai mică decât durata de analiză trebuie luate în calcul și cheltuielile de înlocuire ale acesteia, iar dacă ar fi mai mare, la sfârșitul duratei de analiză ar mai rămâne o anumită valoare materială în centrală care nu a fost utilizată și care poate fi folosită ulterior până la sfârșitul duratei de viață a instalației.

În contextul utilizării tot mai dese a surselor de energie regenerabile (RES) în cadrul sistemelor distribuite de producere a energiei, s-a luat în considerare și utilizarea turbinelor eoliene și a panourilor fotovoltaice pentru a vedea cum influențează acestea funcționarea unei astfel de instalații precum și costurile totale generate de înglobarea surselor de energie regenerabile în sistemele de producere distribuită.

Astfel s-a luat în considerare instalarea a 0÷5 turbine G10 de 10 kW, ce produc energie electrică direct în curent alternativ, ce au un cost de investiție și înlocuire de 35000 lei fiecare, costul de operare al unei turbine fiind de 400 lei anual, durata de funcționare fiind aceeași cu durata de analiză a proiectului. Plaja de putere a panourilor fotovoltaice instalate s-a considerat a fi din 10 în 10 kW de la 0 la 50 KW, investiția acestora fiind 6600 lei/kw instalat iar costurile anuale de întreținere și reparații de 50 lei/kW instalat.

Page 48: &2175,%8 ,, /$ 678',8/ , '(=92/7$5($ 6,67(0(/25 ',675,%8,7( &8 3857 … · 2020. 8. 5. · EUGEN HOPULELE in vederea conferirii titlului gtiinlific de doctor. Comisia de doctorat

46

Tabelul. 7.1. – Investițía în convertorul CC/CA

P [kW] 10 20 30 40 50

Cost investiție [lei] 8570 13830 19090 24350 29610

a b

Fig. 7.1. – Hubul de energie cu surse regenerabile implementat în softul HOMER

Dat fiind faptul că acestea generează electricitate în curent continuu este necesar un invertor, a cărui plajă de putere considerată este aceeași cu cea a panourilor solare, investiția acestuia în funcție de puterea sa este redată în Tabelul 7.1, costurile de întreținere fiind nule. Durata de viață a panourilor fotovoltaice și a invertorului este considerată tot de 25 de ani.

Implementarea hubului de energie în softul HOMER, cu folosirea surselor de energie regenerabile, este ilustrată în Figura 7.1, sarcinile consumatorilor fiind aceleași cu cele prezentate în subcapitolul 6.5, prețul energiei electrice schimbate cu rețeaua fiind de 0.5058 lei/kWh la cumpărare şi de 0.3035 lei/kWh la vânzare.

Pentru a vedea cum influențează folosirea surselor regenerabile de energie, precum și locul geografic de amplasare al acestora, modul în care funcționează sistemul de generare distribuită, dar și costurile totale de implementare și utilizare ale acestuia s-au făcut simulări în trei situații distincte:

- Sistemul de producere distribuită funcționează fără RES; - Sistemul de producere distribuită funcționează cu RES, acesta fiind amplasat în

zona de NE a României, la periferia orașului Suceava; - Sistemul de producere distribuită funcționează cu RES, acesta fiind amplasat în

zona de SE a României, în Dobrogea. Au fost selectate aceste zone geografice deoarece sunt diferențe semnificative între ele

referitor la condițiile meteorologice. Pentru fiecare dintre cele două zone geografice s-au preluat date statistice cu privire la viteza vântului și radiația solară, sursa datelor fiind NASA Surface meteorology and Solar Energy database.

7.2. Rezultatele simulării 7.2.1. Analiza de costuri

La rularea softului de optimizare HOMER PRO [HOMER] pentru cazul în care nu sunt utilizate surse regenerabile de energie reiese un cost total pentru implementarea și funcționarea unui astfel de sistem pentru o perioadă de 25 de ani de 3,75 milioane lei (NPC - Net Present Cost, Fig. 7.2), compus din 280.000 lei costuri de investiții în instalația de cogenerare - Capital, -345.829 costuri de operare și mentenanță - O&M și 3.816.597 lei costuri pentru combustibil - Fuel (Fig. 7.5).

Page 49: &2175,%8 ,, /$ 678',8/ , '(=92/7$5($ 6,67(0(/25 ',675,%8,7( &8 3857 … · 2020. 8. 5. · EUGEN HOPULELE in vederea conferirii titlului gtiinlific de doctor. Comisia de doctorat

47

F

ig. 7

.2. –

Rez

ulta

tele

opt

imiz

ării

în H

OM

ER

(fă

ră R

ES

)

F

ig. 7

.3. –

Rez

ulta

tele

opt

imiz

ării

în H

OM

ER

(cu

RE

S la

per

ifer

ia o

rașu

lui S

ucea

va)

F

ig. 7

.4. –

Rez

ulta

tele

opt

imiz

ării

în H

OM

ER

(cu

RE

S în

Dob

roge

a)

F

ig. 7

.5. –

Cos

turi

le to

tale

pe

com

pone

nte

și p

e ti

puri

(f

ără

RE

S)

F

ig. 7

.6. –

Cos

turi

le to

tale

pe

com

pone

nte

și p

e ti

puri

(c

u R

ES

la p

erif

eria

ora

șulu

i Suc

eava

) F

ig. 7

.7. –

Cos

turi

le to

tale

pe

com

pone

nte

și p

e ti

puri

(c

u R

ES

în D

obro

gea)

Page 50: &2175,%8 ,, /$ 678',8/ , '(=92/7$5($ 6,67(0(/25 ',675,%8,7( &8 3857 … · 2020. 8. 5. · EUGEN HOPULELE in vederea conferirii titlului gtiinlific de doctor. Comisia de doctorat

48

Costurile de operare și mentenanță includ atât cheltuielile de întreținere și reparații ale instalației CHP (153.300 lei) cât și costurile generate de schimbul de energie electrică cu rețeaua (-499.129 lei).

Se menționează că în categoria costurilor de operare și mentenanță (O&M), valorile negative corespund de fapt unor venituri și rezultă din vânzarea energiei electrice produse în surplus față de necesitățile de consum din hubul energetic.

Pentru cazul când sunt utilizate surse de energie regenerabile, acestea fiind amplasate la periferia orașului Suceava, la rularea softului de optimizare se constată că soluția optimă conține în afară de instalația de cogenerare doar turbine eoliene. Acest lucru se poate observa urmărind arhitectura sistemului (Architecture) din Figura 7.3. Astfel, costurile totale de investiții și operare în această situație ajung la 3,68 milioane lei pentru cei 25 de ani de funcționare, fiind compuse din 455.000 lei cheltuieli de investiții în instalația de cogenerare și turbinele eoliene, -588.027 lei costuri de operare și mentenanță și 3.816.597 lei costuri pentru combustibil (Fig. 7.6). Dacă s-ar introduce și panourile fotovoltaice costurile totale ar crește la 3,69 milioane lei (linia a 2-a din Figura 7.3), acest lucru datorându-se faptului că prețurile panourilor și a convertoarelor sunt încă mari, iar radiația solară în această zonă nu are o medie foarte ridicată în decursul unui an. Dacă, pe lângă instalația de cogenerare, s-ar conecta doar panourile fotovoltaice (fară a se monta și turbine eoliene) costurile totale de implementare și funcționare a sistemului s-ar ridica la 3,76 milioane lei pentru o exploatare de 25 de ani (linia a 4-a din Figura 7.3), fiind chiar mai mari decât în cazul soluției fără RES.

Soluția optimă pentru amplasarea sistemului distribuit de producere a energiei cu surse regenerabile în Dobrogea, fiind o zonă mult mai prielnică din punct de vedere meteorologic pentru RES, conține și panouri fotovoltaice și turbine eoliene (Fig. 7.4). Costurile totale de implementare și funcționare a sistemului timp de 25 de ani se reduc la 3,35 milioane lei, fiind compuse din 809.350 lei costuri de investiții, -1.278.711 lei costuri de operare și mentenanță și 3.816.597 lei costuri pentru combustibil, aceste costuri pe componente ale instalații și pe tipuri de costuri fiind redate în Figura 7.7.

În cazul în care s-ar renunța la montarea panoutilor fotovoltaice și s-ar folosi doar turbinele eoliene ca surse regenerabile de energie, costurile totale s-ar ridica la 3,38 milioane lei (linia a 2-a din Figura 7.4). Dacă, pe lângă instalația de cogenerare, s-ar conecta doar panourile fotovoltaice (fară a se monta și turbine eoliene) costurile totale de implementare și funcționare a sistemului ar crește la 3,72 milioane lei pentru o exploatare de 25 de ani (linia a 3-a din Figura 7.4).

Din aceste date reiese faptul că, indiferent daca se folosesc sau nu surse regenerabile de energie și indiferent de locul de amplasare a acestora, pentru a acoperi necesarul de energie de la consumator costurile pentru combustibil rămân neschimbate, deci consumul de combustibil este același, ceea ce înseamnă că funcționarea instalației CHP cu motor Stirlig este la fel în toate cele 3 situații. Acest lucru se datorează faptului că energia termică necesară consumatorului este acoperită în totalitate doar de către instalația CHP iar modul de funcționare a acesteia urmărește în mod fidel să acopere acest necesar.

7.2.2. Balanța de energie electrică Pentru soluția de optimizare fără RES, energia electrică generată de instalația CHP

este de 250.230 kWh/an și ajunge să acopere în proporție de 99,4 % necesarul de electricitate de la consumator (Fig. 7.9), restul de 0,6 % fiind preluată din rețea în anumite ore ale zilelor de aprilie, mai și septembrie, când necesarul de energie termică este redus iar producția de electricitate nu acoperă consumul. Din totalul energiei electrice produse, 72,9 % este consumată local (183.450 kWh/an), restul de 27,1 % fiind livrată către rețea (68.274 kWh/an), în general în lunile geroase când necesarul termic este ridicat iar producția de electricitate este mai mare decât consumul. Schimbul de electricitate cu rețeaua este identic cu cel prezentat în subcapitolul 6.5 și este ilustrat în Figura 7.14.

Page 51: &2175,%8 ,, /$ 678',8/ , '(=92/7$5($ 6,67(0(/25 ',675,%8,7( &8 3857 … · 2020. 8. 5. · EUGEN HOPULELE in vederea conferirii titlului gtiinlific de doctor. Comisia de doctorat

49

F

ig. 7

.8. –

Med

ia lu

nară

a e

nerg

iei t

erm

ice

prod

usă

F

ig. 7

.10.

– M

edia

luna

ră a

ene

rgie

i ele

ctri

ce p

rodu

(cu

RE

S la

per

ifer

ia o

rașu

lui S

ucea

va)

F

ig. 7

.9. –

Med

ia lu

nară

a e

nerg

iei e

lect

rice

pro

dusă

(f

ără

RE

S)

F

ig. 7

.11.

– M

edia

luna

ră a

ene

rgie

i ele

ctri

ce p

rodu

(cu

RE

S în

Dob

roge

a)

Page 52: &2175,%8 ,, /$ 678',8/ , '(=92/7$5($ 6,67(0(/25 ',675,%8,7( &8 3857 … · 2020. 8. 5. · EUGEN HOPULELE in vederea conferirii titlului gtiinlific de doctor. Comisia de doctorat

50

F

ig. 7

.12.

– M

odul

de

func

ţiona

re a

l ins

tala

ţiei C

HP

pen

tru

un a

n ca

lend

aris

tic

F

ig. 7

.13.

– C

onsu

mul

anu

al d

e ga

ze n

atur

ale

F

ig. 7

.14.

– S

chim

bul d

e en

ergi

e el

ectr

ică

cu r

eţea

ua

(făr

ă R

ES

)

F

ig. 7

.15.

– S

chim

bul d

e en

ergi

e el

ectr

ică

cu r

eţea

ua

(cu

RE

S la

per

ifer

ia o

rașu

lui S

ucea

va)

F

ig. 7

.16.

– S

chim

bul d

e en

ergi

e el

ectr

ică

cu r

eţea

ua

(cu

RE

S în

Dob

roge

a)

Page 53: &2175,%8 ,, /$ 678',8/ , '(=92/7$5($ 6,67(0(/25 ',675,%8,7( &8 3857 … · 2020. 8. 5. · EUGEN HOPULELE in vederea conferirii titlului gtiinlific de doctor. Comisia de doctorat

51

F

ig. 7

.17.

– M

odul

de

func

ționa

re a

l tur

bine

lor

eoli

ene

(cu

RE

S la

per

ifer

ia o

rașu

lui S

ucea

va)

F

ig. 7

.19.

– M

odul

de

func

ționa

re a

l pan

ouri

lor

foto

volt

aice

(c

u R

ES

în D

obro

gea)

F

ig. 7

.18.

– M

odul

de

func

ționa

re a

l tur

bine

lor

eoli

ene

(cu

RE

S în

Dob

roge

a)

F

ig. 7

.20.

– M

odul

de

func

ționa

re a

l con

vert

orul

ui

(cu

RE

S în

Dob

roge

a)

Page 54: &2175,%8 ,, /$ 678',8/ , '(=92/7$5($ 6,67(0(/25 ',675,%8,7( &8 3857 … · 2020. 8. 5. · EUGEN HOPULELE in vederea conferirii titlului gtiinlific de doctor. Comisia de doctorat

52

Pentru soluția de generare distribuită amplasată la periferia orașului Suceava ce include RES, energia electrică produsă de instalația CHP este aceeași, dar apare în plus energia electrică produsă de turbinele eoliene (Fig. 7.10). Se observă că aportul de energie electrică din rețea pe parcursul unui an calendaristic s-a redus de la 1495 kWh/an (~0,6%) la 962 kWh/an (0,332%) datorită faptului că o parte din acest aport este suplinit de către electricitatea produsă de turbinele eoliene. Acest aport al energiei electrice din rețea nu este acoperit în totalitate de către turbinele eoliene deoarece există momente de acalmie.

De data aceasta energia electrică cedată către rețea este de 105.898 kWh/an, reprezentând circa 36,5% din totalul energiei electrice produsă, ceea ce aduce un beneficiu financiar de 31.653 lei anual, schimbul de electricitate cu rețeaua fiind prezentat în Figura 7.15.

În cazul în care sistemul de producere distribuită cu RES este amplasat în Dobrogea, suplimentar față de energia electrică generată de instalația CHP (aceeași ca și în cazurile anterioare) și de turbinele eoliene (dublă față de cea produsă la Suceava cu același număr de turbine) apare și energia produsă de panourile fotovoltaice (Fig. 7.11). Se diminuează cantitatea de energie electrică preluată din rețea la 744 kWh/an (aprox. 0,19%), însă nu ajunge să fie nulă, deoarece acest aport este constatat pe timp de noapte, când panourile fotovoltaice nu produc electricitate (Fig. 7.16). Cantitatea de energie electrică livrată către rețea este mult mai mare de această dată, ajungând la valoarea de 204.800 kWh/an, ceea ce reprezintă aproximativ 52,7% din totalul energiei electrice produsă și aduce un beneficiu de 61.780 lei anual (Fig. 7.16).

Modul de funcționare a turbinelor eoliene pentru cele două zone geografice unde se amplasează poate fi observat în Figurile 7.17 și 7.18, iar modul de funcționare a panourilor fotovoltaice și a convertorului CC/CA ce se amplasează doar în Dobrogea este ilustrat în Figurile 7.19 și 7.20.

7.3. Concluzii Deoarece softul HOMER nu modelează componenta frig, sarcina frigorifică la

consumator a fost considerată ca o sarcină electrică (pentru frigul produs din electricitate), respectiv una termică (pentru frigul produs din căldură), iar valorile acestor sarcini au fost stabilite folosind rezultatele furnizate de metoda algoritmilor genetici, fiind introduse ulterior ca parametri de intrare în softul HOMER.

Indiferent dacă se folosesc sau nu surse regenerabile de energie și indiferent de locul geografic de amplasare a acestora, instalația de cogenerare cu motor Stirling funcționează în mod similar, acest lucru datorându-se faptului că nu există o altă sursă de căldură pentru a putea acoperi necesarul termic de la consumator, întreaga sarcină termică fiind produsă de către instalația CHP, modul de funcționare a acesteia urmărind fidel acoperirea acestei sarcini termice.

Odată cu folosirea surselor regenerabile de energie, se constată o funcționare diferită a acestora în funcție de condițiile meteorologice din zona geografică în care sunt amplasate. În zona cu condiții meteo mai puțin favorabile amplasării RES (periferia orașului Suceava), dacă se montează 5 turbine eoliene de 10 kW fiecare, se constată un beneficiu financiar de aproximativ 67.200 lei, obținut pentru o perioadă de 25 de ani de funcționare a sistemului de generare distribuită, față de cazul când nu sunt utilizate RES.

În zona Dobrogei, unde condițiile meteo sunt mult mai favorabile amplasării surselor de energie regenerabile, odată cu adăugarea în sistemul de producere distribuită a 5 turbine eoliene de 10 kW fiecare și a unor panouri fotovoltaice de 50 kW se obține un beneficiu financiar mult mai consistent, de aproximativ 403.500 lei pentru 25 de ani.

Aceste beneficii financiare sunt datorate livrării energiei electrice produsă de sursele de energie regenerabilă către rețea. Foarte puțin din electricitatea produsă de RES este consumată pe plan local, de către consumatorul considerat, acest lucru realizându-se doar

Page 55: &2175,%8 ,, /$ 678',8/ , '(=92/7$5($ 6,67(0(/25 ',675,%8,7( &8 3857 … · 2020. 8. 5. · EUGEN HOPULELE in vederea conferirii titlului gtiinlific de doctor. Comisia de doctorat

53

între anumite ore ale zilelor de aprilie, mai și septembrie, când necesarul de energie termică este redus iar producția de electricitate a instalației CHP nu acoperă tot consumul. Cu toate că se folosesc RES, în acea perioadă de timp există anumite intervale orare când este necesar și un aport de electricitate din rețea, pus pe seama faptului că panourile fotovoltaice nu produc energie pe timp de noapte iar turbinele eoliene nu generează în momente de acalmie.

Acest lucru poate fi înlăturat prin utilizarea unor baterii, însă investiția în astfel de echipamente nu este pe deplin justificată, datorită faptului că aportul de electricitate din rețea se constată doar pe perioade scurte de timp și pentru un număr redus de zile de pe parcursul unui an calendaristic.

8. Concluzii finale şi contribuţiile personale În cadrul acestei teze a fost realizată o analiză a sistemelor de producere distribuită cu

purtători multipli de energie ce se pot implementa într-o zonă rezidențială, precum și optimizarea funcționării acestora după diferite criterii, cum ar fi consumurile de energie sau costurile generate de aceste consumuri.

Obiectivul urmărit a fost acela de a concepe un model funcțional al unui sistem de producere distribuită cu purtători multipli de energie capabil să asigure în mod eficient, parțial sau integral, necesarul de energie pentru un consumator complex și care să funcționeze în mod optimizat, astfel încât costurile suportate de utilizatori să fie minime.

8.1. Concluzii finale Folosind algoritmii genetici se pot dezvolta unele modele de optimizare a funcţionării

instalaţiilor de producere distribuită cu purtători multipli de energie, capabile să ofere, în anumite condiții, o independenţă energetică consumatorilor, după diferite criterii precum consumul total de energie primară, costurile generate de acest consum, politicile financiare şi tipurile de tarife practicate de către furnizorii diferitelor tipuri de energie, dar şi după alte criterii cum ar fi siguranţa în funcţionare, disponibilitatea resurselor naturale sau emisiile de gaze cu efect de seră, etc.

Pentru implementarea cu succes a algoritmilor genetici în optimizarea funcţionării sistemelor distribuite cu purtători multipli de energie este necesară stabilirea unui model matematic pe baza abordării propuse, precum şi realizarea unui studiu de parametrizare a coeficienţilor ce intervin în algoritmul genetic, întrucât eficienţa acestuia depinde în mare măsură de alegerea judicioasă a coeficienţilor respectivi.

Modul de funcţionare al unei astfel de instalaţii depinde foarte mult de curbele de consum ale utilizatorilor și de preţurile energiilor primare consumate şi implicit de tipurile de tarife practicate de către furnizorii de energie de pe piaţă.

Se poate remarca faptul că pentru orice tip de tarif al energiei electrice, soluţia de alimentare a unui consumator complex de energie, folosind o instalaţie de trigenerare care funcţionează optimizat din punct de vedere al costurilor cu energia primară consumată, este mai avantajoasă din punct de vedere economic faţă de o soluţie de alimentare clasică.

Odată cu introducerea în cadrul sistemelor de generare distribuită a surselor regenerabile de energie, se constată o funcționare diferită a acestor sisteme, în funcție de condițiile meteorologice din zona geografică în care sunt amplasate. În zonele cu condiții meteo mai puțin favorabile amplasării RES, se constată beneficii financiare reduse, pe când amplasarea acestora acolo unde condițiile meteo sunt mai favorabile poate genera beneficii financiare mai consistente. Aceste beneficii financiare sunt datorate acoperirii necesarului de electricitate din surse proprii și livrării excedentului către rețea.

Astfel, în Capitolul 5 se prezintă un model de optimizare a funcționării sistemelor distribuite cu purtători multipli de energie folosind un algoritm genetic conceput în scopul determinării modului optim de funcționare a unei instalații de trigenerare capabile să

Page 56: &2175,%8 ,, /$ 678',8/ , '(=92/7$5($ 6,67(0(/25 ',675,%8,7( &8 3857 … · 2020. 8. 5. · EUGEN HOPULELE in vederea conferirii titlului gtiinlific de doctor. Comisia de doctorat

54

alimenteze cu diferite forme de energie (electrică, termică, frigorifică) un consumator. Pe baza studiilor de caz prezentate în cadrul Capitolului 5 se pot face analize și se pot recomanda politici de utilizare eficientă a instalației respective.

În Capitolul 6 s-a urmărit determinarea condițiilor optime de funcționare ale unei instalaţii de trigenerare destinată alimentării unui consumator complex, cum ar fi un cartier rezidenţial, folosind algoritmii genetici, plecând de la consumurile orare de energie electrică, energie frigorifică şi energie termică ale consumatorului respectiv. Pentru confirmarea posibilităților de utilizare practică a modelului de optimizare bazat pe algoritmi genetici, s-a realizat și o analiză comparativă a rezultatelor obţinute la problema de optimizare propusă folosind unul dintre cele mai cunoscute softuri specializate de optimizare în domeniul energiilor regenerabile şi anume HOMER PRO.

Capitolul 7 tratează problema planificării pe termen lung a modelelelor de sisteme distribuite cu purtători multipli de energie, precum și influența utilizării surselor regenerabile de energie și locul geografic de amplasare al acestora asupra modului de funcționare al sistemului de generare distribuită, dar și a costurilor totale de implementare și utilizare ale acestuia.

Pentru fiecare astfel de sistem de producere distribuită cu purtători multipli de energie, pot fi stabilite strategii de management care să ţină seama de mecanismele, politicile / strategiile promovate la un moment dat pe piață.

8.2. Contribuţiile personale În cadrul prezentei teze se pot remarca următoarele contribuții personale ale autorului:

- realizarea unor studii bibliografice privind sursele distribuite de producere a energiei electrice si interconectarea acestora în cadrul rețelelor electrice inteligente, sistemele distribuite de energie cu purtători multipli de energie care permit cuplarea diferitelor infrastructuri energetice și metodele metaeuristice ce pot fi utilizate pentru rezolvarea problemelor de optimizare.

- elaborarea unui model matematic și de optimizare a funcționării sistemelor distribuite cu purtători multipli de energie folosind un algoritm genetic conceput în scopul determinării modului optim de funcționare a unei instalații de trigenerare capabile să alimenteze cu trei forme de energie (electrică, termică, frigorifică) un consumator complex;

- elaborarea unor studii de caz privind implementarea algoritmului genetic în scopul determinării soluției optime de conversie a energiilor în interiorul hubului, având ca obiectiv minimizarea consumului de energie primară.

- realizarea de studii de parametrizare asupra parametrilor algoritmului genetic pentru a determina influenţa acestora asupra performanțelor algoritmului genetic și a identifica valorile optime ale acestor parametri;

- studiul performanțelor hubului de energie la variațiile consumurilor de energie electrică, termică și frigorifică ale consumatorului complex, în ipoteza minimizării consumului de energie primară;

- elaborarea unor studii de caz privind implementarea algoritmului genetic în scopul determinării soluției optime de conversie a energiilor în interiorul hubului, având ca obiectiv minimizarea costurilor cu energia primară.

- studiul performanțelor hubului de energie la variațiile consumurilor de energie electrică, termică și frigorifică ale consumatorului complex, în ipoteza minimizării costurilor cu energia primară;

- optimizarea funcționării hubului energetic, în ipoteza minimizării costurilor cu energia primară, pentru trei tipuri de tarife ale energiilor primare (unice sau diferențiate), cu luarea sau nu în considerare a vânzării surplusului de energie electrică generată în hub către sistem;

Page 57: &2175,%8 ,, /$ 678',8/ , '(=92/7$5($ 6,67(0(/25 ',675,%8,7( &8 3857 … · 2020. 8. 5. · EUGEN HOPULELE in vederea conferirii titlului gtiinlific de doctor. Comisia de doctorat

55

- studiul comparativ al costurilor cu energia primară pentru sistemul de trigenerare, în ipoteza funcționării optimizate, respectiv a utilizării unor soluţii clasice de alimentare, în ipoteza tarifelor nediferențiate la energie;

- determinarea modului optim de funcționare a unui sistem de trigenerare destinat alimentării unui consumator complex de tipul unui cartier rezidențial folosind modelul dezvoltat pe baza algoritmilor genetici;

- studiul comparativ al rezultatelor optimizării funcționării instalației de triginerare pentru alimentarea cartierului rezidențial folosind algoritmul genetic, respectiv un software specializat în domeniul energiilor regenerabile (HOMER PRO), cu demonstrarea compatibilității celor două tipuri de abordări, care conduc la rezultate similare. Se menționează că software-ul HOMER PRO folosește ca intrări parțiale, furnizate de AG, cantitățile de energie frigorifică obținute pe cale termică și electrică.

- optimizarea pe termen lung (25 ani) a funcționării sistemului de trigenerare cu purtători multipli de energie pentru alimentarea unui cartier rezidențial prin aplicarea combinată a AG și HOMER PRO.

- studiul influenței caracteristicilor climatologice (iradianța solară și viteza vântului) asupra rezultatelor procesului de optimizare pe termen lung (25 ani) a funcționării sistemului de trigenerare cu purtători multipli de energie pentru alimentarea unui cartier rezidențial prin aplicarea combinată a AG și HOMER PRO.

8.3. Direcții ulterioare de cercetare Întrucât domeniul eficienței energetice în care se înscrie teza de doctorat este de

actualitate și de mare interes la nivel național și internațional se pot distinge unele domenii ulterioare de cercetare, cum ar fi: - dezvoltarea și extinderea hubului de energie cu alte componente specifice consumatorilor

și locurilor de amplasare ale acestora, cum ar fi instalații de stocare a energiei, stații de încărcare a vehiculelor electrice și hibride, panouri solare pentru apă caldă, boilere electrice, etc. creându-se noi fluxuri de energie în interiorul hubului;

- analiza problemelor specifice cauzate de integrarea generatoarelor distribuite de energie în cadrul rețelelor electrice cum ar fi modificarea profilului de tensiune, creșterea puterii de scurtcircuit, modificarea circulațiilor de putere, funcționarea necorespunzătoare a protecțiilor existente în rețea, deteriorarea calității energiei electrice, etc;

- interconectarea unor astfel de generatoare distribuite prin intermediul unor tehnologii de comunicare şi mijloacele de informare moderne cu scopul funcționării acestora ca o instalaţie de alimentare unică (centrală electrică virtuală), condusă de o unitate centrală de control pentru a putea facilita tranzacționarea energiei produsă în unitățile distribuite pe diferite piețe de energie și pentru a putea oferi servicii de sistem.

8.4. Diseminarea rezultatelor Diseminarea rezultatelor s-a făcut prin publicarea unui număr de 14 lucrări științifice

în domeniul tezei şi două lucrări [15,16] transmise și aprobate pentru publicare. Dintre articolele publicate, șapte lucrări [5÷11] sunt indexate în baza de date Web of Science, trei lucrări [12÷14] sunt în baza de date IEEE, urmând să fie indexate în Web of Science, o lucrare [3] este în Buletinul AGIR (categorie B+ indexată BDI în Scopus și Copernicus) și trei lucrări sunt publicate în volumele unor conferințe internaționale [2] și naționale [1,4].

1. E. HOPULELE (2009), Utilizarea motoarelor Stirling în aplicaţii de cogenerare, Primul simpozion ştiinţific studenţesc naţional, ELSTUDIS, Iaşi, 6-7 octombrie 2009, ISBN 987-606-520-616-8, link: http://iota.ee.tuiasi.ro/~elstudis/doc/poze.htm

Page 58: &2175,%8 ,, /$ 678',8/ , '(=92/7$5($ 6,67(0(/25 ',675,%8,7( &8 3857 … · 2020. 8. 5. · EUGEN HOPULELE in vederea conferirii titlului gtiinlific de doctor. Comisia de doctorat

56

2. E. HOPULELE, M. GAVRILAŞ, C. AFANASOV (2010), Optimal design of a hybrid trigeneration system with Stirling engine, 6th International Conference on Electrical and Power Engineering, EPE 2010 Vol. I, Iaşi, ISSN: 978-606-13-0077-8, link: http://www.epe.tuiasi.ro/2010/

3. E. HOPULELE (2012), A Modeling and Optimization Approach Based on Genetic Algorithms for a Hybrid Trigeneration System with Stirling Engine, Buletinul AGIR nr. 2/2012, World Energy Systems. Towards Sustainable and Integrated Energy Systems, ISSN – L 1224-7928, ISSN (online) 2247-3548, link: https://www.buletinulagir.agir.ro/articol.php?id=1440

4. E. HOPULELE (2014), Hybrid solutions "Virtual Power Plants - systems with multiple energy carriers", The 12th WEC Central & Eastern Europe Energy Forum - FOREN 2014, vol: DS-3-41, 22-26 Iunie, 2014, Bucuresti, Romania, ISSN: 2284-9491, link: http://cnr-cme.ro/foren-2014/

5. E. HOPULELE, M. GAVRILAŞ, P. ATANASOAE (2014), Optimal Design of a Hybrid Distributed Generation System, 49th Universities Power Engineering Conference - UPEC2014, vol: IEEE CFP14569-CDR, 2-5 Septembrie, 2014, Cluj Napoca, Romania, ISSB/ISBN: 978-1-4799-6556-4, pag: 1-6, Web of Science, link: http://apps.webofknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=DaisyOneClickSearch&qid=77&SID=E6D2RTNUOr7l4onCwoN&page=1&doc=5

6. E. HOPULELE, M. GAVRILAŞ (2014), Optimization of a Combined Cool, Heat and Power Plant Based on Genetic Algorithms and Specialized Software, 2014 International Conference and Exposition on Electrical and Power Engineering, 16-18 Octombrie, 2014, Iasi, Romania, ISSB/ISBN: 978-1-4799-5849-8, pag: 1030-1033, Web of Science, link: http://apps.webofknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=DaisyOneClickSearch&qid=77&SID=E6D2RTNUOr7l4onCwoN&page=1&doc=6

7. P. ATANASOAE, E. HOPULELE (2014), The Impact of the Support Scheme on the Installed Capacity in Renewable Energy Sources in Romania, 2014 International Conference and Exposition on Electrical and Power Engineering, 16-18 Octombrie, 2014, Iasi, Romania, ISSB/ISBN: 978-1-4799-5849-8, pag: 1148-1151, Web of Science, link: http://apps.webofknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=DaisyOneClickSearch&qid=89&SID=E6D2RTNUOr7l4onCwoN&page=1&doc=7

8. E. HOPULELE, M. GAVRILAŞ, P. ATANASOAE (2016), The Influence of the Tariff Charged by Electricity Suppliers on the Optimal Running of a Trigeneration Plant, 9th International Conference and Exposition on Electrical and Power Engineering (EPE), 20-22 Octombrie, 2016, Iasi, Romania, ISSB/ISBN: 2471-6855 / 978-1-5090-6128-0, pag: 792-797, Web of Science, Publisher IEEE, 345 E 47TH ST, NEW YORK, NY 10017 USA, link: http://apps.webofknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=DaisyOneClickSearch&qid=77&SID=E6D2RTNUOr7l4onCwoN&page=1&doc=2

9. P. ATANASOAE, R.D. PENTIUC, E. HOPULELE (2016), Energy Recovery of Municipal Solid Waste for Combined Heat and Power Production, 9th International Conference and Exposition on Electrical and Power Engineering (EPE), 20-22 Octombrie, 2016, Iasi, Romania, ISSB/ISBN: 2471-6855 / 978-1-5090-6128-0, pag: 842-845, Web of Science, Publisher IEEE, 345 E 47TH ST, NEW YORK, NY 10017 USA, link: http://apps.webofknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=DaisyOneClickSearch&qid=71&SID=E6D2RTNUOr7l4onCwoN&page=1&doc=3

10. P. ATANASOAE, R.D. PENTIUC, E. HOPULELE, V. MARTIN, A. TOMUŢ (2017), Determining the amount of electricity generated in high efficiency cogeneration for the access to the support scheme through green certificates, International Conference on Modern Power Systems (MPS), vol: IEEE Conference Publ, 6-9 Iunie, 2017, Cluj-Napoca, Romania, ISSB/ISBN: 978-1-5090-6565-3, pag: 1-4, Web of Science, Publisher IEEE, 345 E 47TH ST, NEW YORK, NY 10017 USA, link:http://apps.webofknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=DaisyOneClickSearch&qid=68&SID=E6D2RTNUOr7l4onCwoN&page=1&doc=1

11. M. GAVRILAŞ, B.C. NEAGU, R.D. PENTIUC, E. HOPULELE (2018), Overview on Distributed Generation Integration in Distribution Systems, 10th International Conference and Expositions on Electrical and Power Engineering (EPE), Web of Science, WOS:000458752200208, ISBN:978-1-5386-5062-2, ISSN: 2471-6855, link:

Page 59: &2175,%8 ,, /$ 678',8/ , '(=92/7$5($ 6,67(0(/25 ',675,%8,7( &8 3857 … · 2020. 8. 5. · EUGEN HOPULELE in vederea conferirii titlului gtiinlific de doctor. Comisia de doctorat

57

https://apps.webofknowledge.com/InboundService.do?customersID=RRC&mode=FullRecord&IsProductCode=Yes&product=WOS&Init=Yes&Func=Frame&DestFail=https%3A%2F%2Fwww.webofknowledge.com&action=retrieve&SrcApp=RRC&SrcAuth=RRC&SID=C1HgdGSzy9mlLHMTQ6u&UT=WOS%3A000458752200208

12. E. HOPULELE, R.D. PENTIUC, M. GAVRILAŞ, B.C. NEAGU (2019), Optimizing the operation of a trigeneration system designed to meet energy requirements for a consumer, 2019 IEEE PES Innovative Smart Grid Technologies Europe (ISGT-Europe), IEEE Xplore, DOI: 10.1109/ISGTEurope.2019.8905655, INSPEC Accession Number: 19171574, link: https://ieeexplore.ieee.org/document/8905655

13. B.C. NEAGU, M. GAVRILAŞ, R.D. PENTIUC, E. HOPULELE (2019), Optimal Placement of Energy Storage Systems in Microgrids Using a PSO based Approach, 2019 IEEE PES Innovative Smart Grid Technologies Europe (ISGT-Europe), IEEE Xplore, DOI: 10.1109/ISGTEurope.2019.8905557, INSPEC Accession Number: 19186383: https://ieeexplore.ieee.org/document/8905557

14. D. CERNUŞCĂ, R.D. PENTIUC, E. HOPULELE, L.D. MILICI (2019), Distributed Generation Modeling in Matlab-Simulink, 2019 International Conference on Electromechanical and Energy Systems (SIELMEN), IEEE Xplore, DOI: 10.1109/SIELMEN.2019.8905844, INSPEC Accession Number: 19172199, link: https://ieeexplore.ieee.org/document/8905844

15. E. HOPULELE, M. GAVRILAŞ (2020), Optimal operation of a trigeneration system designed to supply an electricity, heat and cold consumer, Conference of the TUIASI Doctoral School, 2020, Iasi, Romania, link: http://csd2020.tuiasi.ro/

16. D. CERNUȘCĂ, R.D. PENTIUC, E. HOPULELE, Modeling of Distributed Generation, WEC CENTRAL & EASTERN EUROPE REGIONAL ENERGY FORUM – FOREN 2020 6-10 Septembrie 2020, Vox Maris Grand Resort, Costinesti, Romania, link: http://cnr-cme.ro/foren-2020/

Bibliografie [Atanasoae 2008] ATĂNĂSOAE P. - Trigeneration, an efficient solution for the combined heat and

power plants of Romania, 5-th International Conference on Electrical and Power Engineering EPE 2008, Buletinul Institutului Politehnic Iaşi, tomul LIV (LVIII), fasc. 3, 2008, p.499-502, ISSN 1223-8139.

[Atanasoae 2013] ATĂNĂSOAE P., PENTIUC R., HOPULELE E., - Support Schemes for Promoting Renewable Energy Sources, Acta Electrotehnica, (COPERNICUS Master List), ISSN 1841-3323, volum 54, nr. 5, 2013

[Atanasoae 2014] ATĂNĂSOAE P., HOPULELE E. - The Impact of the Support Scheme on the Installed Capacity in Renewable Energy Sources in Romania, International Conference and Exposition on Electrical and Power Engineering (EPE), IEEE Xplore, Part Number: CFP1447S-USB, ISBN: 978-1-4799-5848-1, 2014; WEB OF SCIENCE, Accession Number: WOS:000353565300209, ISBN:978-1-4799-5849-8, IDS Number: BC5TE.

[Atanasoae 2016] ATANASOAE P., PENTIUC R., BOBRIC C., HOPULELE E. - The Evolution of the Support Scheme for Promoting Renewable Energy Sources in Romania, WREC XIV Proceedings, University POLITEHNICA of Bucharest, Romania, June 8 – 12, 2015; "Renewable Energy and Environmental Sustainability", eISSN: 2493-9439, vol.1, 2016, http://www.energy-sustainability.org/

[Bentley 1979] [Biricik 2018]

BENTLEY J.L. - An Introduction to Algorithmic Design; Computer, No. 2, Feb. 1979. Biricik S., Khadem S. K., Redif S., Basu M. - Voltage Distortion Mitigation in a Distributed Generationintegrated Weak Utility Network Via a Self-tuning Filter-based Dynamic Voltage Restorer, Electrical Engineering, Archiv für Elektrotechnik, ISSN 0948-7921, Volume 100, Number 3, Electr Eng (2018) 100:1857-1867, DOI 10.1007/s00202-017-0666-4.

[De Jong 1975] DE JONG K.A. - An Analysis of the Behavior of A Class of Genetic Adaptive Systems; Ph D Thesis, University f Michigan, 1975.

[De Jong 1985] [Directiva UE 2012]

DE JONG K.A. - Genetic Algorithms: A 10 Years Pespective; Proceedings of the 1st International Conference on Genetic Algorithms and Their Applications; Lawrence Elrbaum Associates, Hillsdale, NJ, 1985, pp. 169-177. DIRECTIVA 2012/27/UE A PARLAMENTULUI EUROPEAN ȘI A CONSILIULUI din 25 octombrie 2012 privind eficiența energetică, de modificare a Directivelor

Page 60: &2175,%8 ,, /$ 678',8/ , '(=92/7$5($ 6,67(0(/25 ',675,%8,7( &8 3857 … · 2020. 8. 5. · EUGEN HOPULELE in vederea conferirii titlului gtiinlific de doctor. Comisia de doctorat

58

[Directiva UE 2018]

2009/125/CE și 2010/30/UE și de abrogare a Directivelor 2004/8/CE și 2006/32/CE DIRECTIVA (UE) 2018/2002 A PARLAMENTULUI EUROPEAN ȘI A CONSILIULUI din 11 decembrie 2018 de modificare a Directivei 2012/27/UE privind eficiența energetică

[Eko 2007] Eko Adhi Setiawan - Concept and Controllability of Virtual Powe Plant, Printed by Unidruckerei, University of Kassel, Germany, 2007.

[Eremia 2008] [EC 2014]

Eremia M., Toma L., Bulac C., Triştiu I. - Reţele electrice inteligente, FORUMUL REGIONAL AL ENERGIEI – FOREN 2008, Neptun, 15-19 iunie 2008. European Commission, - “A Policy Framework for Climate and Energy in the Period from 2020 to 2030”, The European Economic and Social Committee and the Committee of the Region: Brussels, Belgium, 2014.

[Formato 2007] FORMATO R.A. - Central force optimization: a new metaheuristic with applications in applied electromagnetics; Progress in Electromagnetics Research 77, 2007.

[Formato 2008]

FORMATO R.A. - Central force optimization: a new nature inspired computational framework for multidimensional search and optimization; Studies in Computational Intelligence 129, 2008.

[Gasching 1979] GASCHING J. - Performance Measurement and Analysis of Certain Search Algorithms; Ph D. Dissertation, Carnegie-Mellon University, 1979.

[Gavrilaş 2002] [Gavrilaş n.c] [Gavrilaş 2018]

GAVRILAŞ M. - Inteligenţă Artificială şi Aplicaţii în Energetică, Volumul I; Editura Gh. Asachi, Iaşi, 2002. GAVRILAŞ M. - Sisteme cu purtători de energie multipli, Note de curs; Universitatea Gh. Asachi, Iaşi. GAVRILAŞ M., NEAGU B-C., PENTIUC R-D., HOPULELE E. - Overview on Distributed Generation Integration in Distribution Systems, 2018 International Conference and Exposition on Electrical And Power Engineering (EPE), 18-19 Oct. 2018, Iași, România, IEEE Xplore, DOI: 10.1109/ICEPE.2018.8559657, Electronic ISBN: 978-1-5386-5062-2, INSPEC Accession Number: 18322228, Web of Science, WOS:000458752200208, ISSN: 2471-6855.

[Geidl 2005] Geidl M., Andersson G. - Optimal Power Dispatch And Conversion In Systems With Multiple Energy Carriers, Power Systems Laboratory, Swiss Federal Institute of Technology (ETH) Zurich, Switzerland, 2005.

[Geidl 2007/1] Geidl M., Andersson G. - A Modeling and Optimization Approach for Multiple Energy Carrier Power Flow, IEEE Transactions on Power Systems (Volume 22, Issue 1, Feb. 2007), ISSN: 1558-0679

[Geidl 2007/2] Geidl M. - Integrated Modeling and Optimization of Multi-Carrier Energy Systems, A dissertation submitted to ETH Zurich for the degree of Doctor of Sciences

[Glover 1986] GLOVER F. - Future Paths for Integer Programming and Links to Artificial Intelligence; Computers and Operations Research 13 (5): 533–549. doi:10.1016/0305-0548(86)90048-1, 1986.

[Goldberg 1989] GOLDBERG D. - Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning, Addison-Wesley, Reading, MA, 1989.

[Grefenstette 1986] GREFENSETTE J.J. - Optimization of Control Parameters for Genetic Algorithms; IEEE Transactions Systems, Man and Cybernatics, SMC-16(1), 1986, pp. 122-128.

[Holland 1975] [Holland 1992]

HOLLAND J. - Adaptation in Natural and Artificial Systems; Ann Arbor, University of Michigann Press, 1975. HOLLAND J. - GENETIC ALGORITHMS, SCIENTIFIC AMERICAN, Volume: 267 Issue: 1 Pages: 66-72, DOI: 10.1038/scientificamerican0792-66, 1992.

[HOMER] http://www.homerenergy.com/ [Hopulele 2009] HOPULELE E. - Utilizarea motoarelor Stirling în aplicaţii de cogenerare, Primul

simpozion ştiinţific studenţesc naţional, ELSTUDIS, Iaşi, 6-7 octombrie 2009, ISBN 987-606-520-616-8

[Hopulele 2010] HOPULELE E., GAVRILAŞ M., AFANASOV C. - Optimal Design of a Hybrid Trigeneration System with Stirling Engine, 6-th International Conference on Electrical and Power Engineering, EPE 2010 Vol. I, Iaşi, ISSN: 978-606-13-0077-8

[Hopulele 2012] HOPULELE E. - A Modeling and Optimization Approach Based on Genetic Algorithms for a Hybrid Trigeneration System With Stirling Engine, Buletinul AGIR nr. 3 iunie-august 2012, ISSN – L 1224-7928, ISSN (online) 2247-3548

[Hopulele 2014/1] HOPULELE E., GAVRILAŞ M. - Optimization of a Combined Cool, Heat and Power Plant Based on Genetic Algorithms and Specialized Software, International Conference and Exposition on Electrical and Power Engineering (EPE), IEEE Xplore, IEEE

Page 61: &2175,%8 ,, /$ 678',8/ , '(=92/7$5($ 6,67(0(/25 ',675,%8,7( &8 3857 … · 2020. 8. 5. · EUGEN HOPULELE in vederea conferirii titlului gtiinlific de doctor. Comisia de doctorat

59

Catalog Number: CFP1447S-USB, ISBN: 978-1-4799-5848-1, 2014; WEB OF SCIENCE, Accession Number: WOS:000353565300188, ISBN:978-1-4799-5849-8, IDS Number: BC5TE.

[Hopulele 2014/2] HOPULELE E., GAVRILAŞ M., ATĂNĂSOAE P. - Optimal Design of a Hybrid Distributed Generation System, 49TH International Universities Power Engineering Conference (UPEC 2014), IEEE Xplore, Part Number: CFP14569-CDR, ISBN: 978-1-4799-6556-4, 2014.

[Hopulele 2014/3] HOPULELE E. - Hybrid solutions "Virtual Power Plants - systems with multiple energy carriers", The 12th WEC Central & Eastern Europe Energy Forum - FOREN 2014, vol: DS-3-41, 22-26 Iunie, 2014, Bucuresti, Romania, ISSN: 2284-9491.

[Hopulele 2016] [Hopulele 2019] [Hopulele 2020] [Hou 2018]

HOPULELE E., ATĂNĂSOAE P., GAVRILAŞ M., - The Influence of the Tariff Charged by Electricity Suppliers on the Optimal Running of a Trigeneration Plant, 9th International Conference and Exposition on Electrical and Power Engineering (EPE), OCT 20-22, 2016, Iasi, Romania, WEB OF SCIENCE, Accession Number: WOS:000390706300156, ISBN:978-1-5090-6128-0, ISSN: 2471-6855, IDS Number: BG6OS. HOPULELE E., PENTIUC R-D., GAVRILAŞ M., NEAGU B-C., Optimizing the operation of a trigeneration system designed to meet energy requirements for a consumer, 2019 IEEE PES Innovative Smart Grid Technologies Europe (ISGT-Europe), 29 Sept.-2 Oct. 2019, Bucharest, Romania, IEEE Xplore, DOI: 10.1109/ISGTEurope.2019.8905655, Electronic ISBN: 978-1-5386-8218-0. HOPULELE E., GAVRILAŞ M., Optimal operation of a trigeneration system designed to supply an electricity, heat and cold consumer, Conference of the TUIASI Doctoral School, 2020, Iasi, Romania. Multiobjective Joint Economic Dispatching of a Microgrid with Multiple Distributed Generation, Energies 2018, 11, 3264; doi:10.3390/en11123264.

[igu] http://www.igu.org/ [Joines 1994] [Kennedy 1995]

[KUMAR 2018]

JOINES J.A., HOUCK C.R - On the Use of the Non-Stationary Penalti Functons to Solve Constraint Optimization Problems with Genetic Algorithms; Proceedings of the 1994 IEEE International Symposium on Evolutionary Computation, pp. 579-584. Kennedy J., Eberhart R. - Particle swarm optimization, Proceedings of ICNN'95 - International Conference on Neural Networks, DOI: 10.1109/ICNN.1995.488968. KUMAR P., SIKDER P.S., PAL N., Biomass fuel cell based distributed generation system for Sagar Island, BULLETIN OF THE POLISH ACADEMY OF SCIENCES TECHNICAL SCIENCES, Vol. 66, No. 5, 2018 DOI: 10.24425/124282.

[Lazar 2003] [Legea 123/2012] [Legea 220/2008]

LAZAR A. - Reynolds R.G., Heuristic knowledge discovery for archaeological data using genetic algorithms and rough sets, Artificial Intelligence Laboratory, Department of Computer Science, Wayne State University, 2003. Legea 123/2012 - Legea energiei electrice și a gazelor naturale. Legea 220/2008 pentru stabilirea sistemului de promovare a producerii energiei din surse regenerabile de energie.

[Lenat 1983] [Li 2018]

LENAT D.B. - Theory Formation by Heuristic Search. The Nature of Heuristics II: Background and Examples; Artifficial Inteligence, Mar. 1983. Li Y., Operation strategy of energy hub for commercial buildings based on tiered temperature control, JOURNAL OF ENGINEERING-JOE Issue: 17 Pages: 1871-1877, 2018.

[Liu 2011] Liu J., Xiao Y., Gao J. - Accountability in Smart Grid, presented at the IEEE CCNC 2011 Smart Grids Special Session, Las Vegas, NV, USA, January 9–12, 2011.

[Lombardi 2009] Lombardi P., Powalko M., Rudion K. - Optimal Operation of a Virtual Power Plant, PES General Meeting (GM), 26-30. 07. 2009, Calgary.

[MATLAB] http://www.mathworks.com/products/matlab/ [Michalewicz 1992] [Neagu 2019]

MICHALEWICZ Z. - Genetic Algorithms + Data Structues = Evolution Programs; Artificial Inteligence, Springer, Berlin, 1992. NEAGU B-C., GAVRILAŞ M., PENTIUC R-D., HOPULELE E., Optimal Placement of Energy Storage Systems in Microgrids Using a PSO based Approach, 2019 IEEE PES Innovative Smart Grid Technologies Europe (ISGT-Europe), 29 Sept.-2 Oct. 2019, Bucharest, Romania, IEEE Xplore, DOI: 10.1109/ISGTEurope.2019.8905557, Electronic ISBN: 978-1-5386-8218-0.