Adaptación de sistemas residenciales de energía solar para ACS a la generación distribuida híbrida mediante ORC

Proyecto Fin de Carrera Ingeniería de Telecomunicación Formato de Publicación de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Autor: F. Javier Payán Somet Tutor: Juan José Murillo Fuentes Dep. Teoría de la Señal y Comunicaciones Escuela Técnica Superior de Ingeniería Universidad de Sevilla Sevilla, 2013 Proyecto Fin de Carrera Ingeniería de la Energía Adaptación de sistemas residenciales de energía solar para ACS a la generación distribuida híbrida mediante ORC Autor: D.A Rodriguez Pastor Tutor: R. Chacartegui, J.A Becerra Dpto. Máquinas y Motores Térmicos Escuela Técnica Superior de Ingeniería Universidad de Sevilla Sevilla, 2021 Proyecto Fin de Carrera Ingeniería de la Energía Adaptación de sistemas residenciales de energía solar para ACS a la generación distribuida híbrida mediante ORC Autor: D.A Rodriguez Pastor Tutor: R. Chacartegui, J.A Becerra Catedrático de Universidad Profesor Titular de Universidad Dpto. Máquinas y Motores Térmicos Escuela Técnica Superior de Ingeniería Universidad de Sevilla Sevilla, 2021 Proyecto Fin de Carrera: Adaptación de sistemas residenciales de energía solar para ACS a la generación distribuida híbrida mediante ORC Autor: D.A Rodriguez Pastor Tutor: R. Chacartegui, J.A Becerra El tribunal nombrado para juzgar el trabajo arriba indicado, compuesto por los siguientes profesores: Presidente: Vocal/es: Secretario: acuerdan otorgarle la calificación de: El Secretario del Tribunal Fecha: Agradecimientos Cu atro años de pura pasión y dedicación a la energía han tenido que soportar mis seres más queridos. Cualquier forma de agradecimiento es insignificante para lo que habéis supuesto para mí. En los peores y en los mejores momentos, "leña al mono" como dice Papá. La oportunidad de conocer a José Antonio Becerra fue un completo éxito y no cabe duda que Ricardo Chacartegui ha sido imprescindible para mi formación como ingeniero y dar mis pinitos en la investigación. Gracias a mis Tagua, Victor e Israel por ser mis hermanos adoptivos desde el primer día que vimos esas fórmulas raras en la pizarra de clase. A Mamá, por ser mi pilar fundamental y por demostrarme que las cosas más importantes de la vida están hechas con mucho amor y con mucha paciencia. A Papá por sus consejos y por marcarme el camino desde que tengo uso de razón. A mi hermana Irene, por su apoyo y por sacarme a comer caracoles en los momentos de agobio. A todas, sí, a todas y cada una de las personas que me han apoyado aunque no tenían la más remota idea de lo que les estaba hablando. A mis amigos de siempre y que sé que ahí estarán siempre. A profesores como David Velázquez e Isidoro Lillo que han sido segundos padres a lo largo del grado. Una vez más, gracias a mis tutores Ricardo y José Antonio por su incansable labor y por transmitirme una inspiración enorme, que se ha visto plasmada en este proyecto. Y bueno, a la investigación y a la ingeniería. Brindo por ellos. Brindo por todos vosotros y os doy las gracias por entrar en mi vida y ocupar un hueco enorme de mi corazón. Diego Antonio Rodríguez Pastor Sevilla, 2021 I Resumen El crecimiento de la demanda eléctrica y térmica en el sector residencial se debe principalmente a un estado de bienestar cada vez más exigente. Dentro de la cartera de sistemas energéticos para la generación de energía local, los ciclos orgánicos de Rankine son una oportunidad de sinergias con los sistemas de calefacción y almacenamiento térmico existentes. Los sistemas ORC en el sector residencial son de especial interés para instalaciones aisladas y para la rehabilitación de instalaciones de calefacción solar basadas en agua caliente sanitaria (ACS). Este tipo de instalaciones está muy extendido en algunas regiones del sur de Europa como España. Este trabajo evalúa el potencial de la integración solar híbrida ORC en edificios residenciales. Los análisis se centran en los rendimientos anuales de un ciclo ORC de 1-3 kW en combinaciones de los dos sistemas: Solar con y sin Almacenamiento. Los modelos se desarrollan integrando TRNSYS y EES para permitir una caracterización detallada de la evolución. El rendimiento y el impacto de las integraciones se consideran en función de la integración, las características de los componentes, el fluido de trabajo y las estrategias de control para un conjunto de zonas climáticas diferentes. Los análisis se completan con un análisis económico basado en las demandas características para diferentes características de la demanda integrada (edificios residenciales, bloques y edificios terciarios). Los resultados obtenidos muestran los rangos de viabilidad para diferentes escenarios de costes de sistemas y zonas climáticas. III XÍndice 6.3 Comparativa ORC vs FV 118 6.4 Comparativa según Fluido de Trabajo 120 6.5 Resultados ORC según zona climática 120 6.5.1 ORC Solar Sin Almacenamiento 120 6.5.2 ORC Solar Con Almacenamiento 121 Residencia de 4 personas 121 Hotel de 50 personas 122 Hospital de 100 personas 122 Bloque de 144 personas 123 6.6 Conclusiones 124 7 Conclusiones 125 7.1 Trabajo Futuro 125 Apéndice A Modelo de TRNSYS 127 A.1 Componentes del ORC 127 A.1.1 Evaporador 127 A.1.2 Condensador 129 A.1.3 Expansor 131 A.1.4 Bomba 133 A.2 ORC Solar sin Almacenamiento 134 A.2.1 Lector meteorológico (weather) 134 A.2.2 Captadores (collectors) 135 A.2.3 Controlador por temperatura (temp) 136 A.2.4 Controlador por radiación (radiation) 136 A.2.5 Control de la planta (plant control) 136 A.2.6 Expansor (expander) 137 A.2.7 Condensador (condenser) 137 A.2.8 Bomba del ORC (pump) 138 A.2.9 Evaporador (evaporator) 138 A.2.10 Válvula diversora (div) 139 A.2.11 Válvula mezcladora (mix) 139 A.2.12 Tubería ORC-HX (ev-hx pipe) 140 A.2.13 Tubería captadores-ORC (c-div pipe) 140 A.2.14 Intercambiador de calor (heat exchanger) 141 A.2.15 Bomba de agua (recirculating pump) 141 A.2.16 Sistema auxiliar (auxiliary heater) 142 A.2.17 Demanda de ACS (dhw) 143 A.2.18 Temperaturas de agua de red (monthly temp) 144 A.3 ORC Solar con Almacenamiento 147 A.3.1 Bomba del secundario (coll. pump) 147 A.3.2 Tuberías captador-tanque (c-t pipe) 148 A.3.3 Tuberías tanque-bomba (t-c pipe) 148 A.3.4 Tuberías diversor-tanque (d-t pipe) 149 A.3.5 Tuberías tanque-evaporador (t-e pipe) 149 A.3.6 Válvula diversora (div) 150 A.3.7 Tuberías diversor-mix (d-m pipe) 150 A.3.8 Bomba del primario (main pump) 150 A.3.9 Tuberías captador-tanque (c-t pipe) 151 A.3.10 Control del sistema solar (control) 152 A.3.11 Tanque de almacenamiento (tank) 152 Apéndice B Planos de la Instalación Fotovoltaica 155 Índice XI Apéndice C Aportación a Congreso 157 Índice de Figuras 177 Índice de Tablas 183 Bibliografía 185 Notación AÁrea BIrradiación directa Bd Número de Bond Bo Número de Boiling CCapacidad térmica (También Costes) cpCalor específico CF CashFlow o flujos de caja cos Coseno dDiámetro DIrradiación difusa ∆pPérdida de carga EEnergía exp Exponencial fFactor de fricción (También factor corrector) fEn función de: FF Velocidad media del viento GCaudal específico (También Irradiación) gGravedad hEntalpía o energía específica (También altura) iIntensidad eléctrica IRadiación total I0Inversión inicial kConductividad térmica LLongitud ln Logaritmo neperiano log Logaritmo decimal ˙mFlujo o gasto másico MMasa m´ ax Máximo m´ ın Mínimo nMáximo de una serie NRégimen de giro (También "Número de...") Nu Número de Nusselt pPresión Pr Número de Prandlt qPotencia térmica específica ˙ QPotencia térmica RResistencia térmica Ra Número de Rayleigh Re Número de Reynolds SSección XIII XIV Notación sin Seno TTemperatura tTiempo UCoeficiente de transferencia global uóVVoltaje eléctrico VVolumen vVolumen específico (También velocidad) ˙ VFlujo o gasto volumétrico ˙ WPotencia We Número de Webber xTítulo de vapor Xtt Parámetro de Lockhart-Martinelli XV Acrónimos ACS Agua Caliente Sanitaria BORC Basic Organic Rankine Cycle BT Baja Tensión CE Costes Específicos CGMP Cuadro General de Mando y Protecciones CTE Código Técnico de la Edificación DHW Domestic Hot Water DPG Distributed Power Generation DTIE Documentos Técnicos de Instalaciones en la Edificación DTLM Diferencia de Temperatura Media Logarítmica EES Engineering Equation Solver FV Fotovoltaica GWP Global Warming Potential HTF Heat Transfer Fluid MCI Motor de Combustión Interna NTU Number of Thermal Units ODP Ozone Depletion Potential ORC Organic Rankine Cycle PB Payback o periodo de retorno PHE Plate Heat Exchanger REBT Reglamento Electrotécnico de Baja Tensión RORC Regenerative Organic Rankine Cycle SDHW Solar Domestic Hot Water SRC Steam Rankine Cycle TEWI Total Equivalent Warming Impact TIR Tasa Interna de Retorno TMY Typical Meteorological Year TONC Temperatura de Operación Nominal de la Célula TRNSYS TRaNsient SYStem VAN Valor Actualizado Neto XVI Capítulo 0. Notación Superíndices y subíndices a,amb Ambiente ac Corriente alterna ad Adiabática bott Inferior cFrío c,crit Crítico cc Cortocircuito cd Condensador o Condensación dc Corriente continua dis Descarga ed Bordes eq Equivalente ev Evaporador o Evaporación ex Salida exp Expansor hCaliente hHidráulico hx Intercambiador de calor i,in Entrada is Isentrópico lLíquido leak Fugas loss Perdida mPromedio mp Máxima potencia nNormal (Perpendicular) nom Nominal o,out Salida p,pp Bomba pPipes (tuberías) pReferido a paneles solares fotovoltaicos pp Paneles en paralelo ps Paneles en serie re f ,rRefrigerante ret Retorno sSucción sat Saturado set Punto de consigna s f Fluido secundario sh Eje su Entrada TTransferido o Total tTubería tTurbina o elemento de expansión tank Tanque test Ensayo thr Garganta de una tobera top Superior t p Bifásico vVapor vol Volumétrico wAgua wall Pared XVII Letras griegas y símbolos αCoeficiente de película convectivo βÁngulo de Chevron γSeñal de Control δDiferencial ∆Diferencia εEficiencia ηRendimiento λConductividad térmica µViscosidad dinámica νViscosidad cinemática ξRatio o Relación πNúmero Pi ΠProducto ρDensidad σTensión Superficial ΣSumatoria θÁngulo de incidencia φFactor de alargamiento ∂Derivada parcial 1 Introducción "Debemos vivir más sencillamente para que los pobres puedan sencillamente vivir." F. E. Trainer, Ted Trainer (1996). “Towards a Sustainable Economy: The Need for Fundamental Change” 1.1 Antecedentes El mundo no es sostenible1. El triángulo Recursos Energéticos-Economía-Medio Ambiente implica una connotación negativa en todos sus ámbitos, donde la satisfacción de las "necesidades" de la población va de la mano con los intereses particulares, y éstos a su vez, densencadenan el agotamiento de las fuentes de energía no renovables y la saturación del medio ambiente. La riqueza ha crecido exponencialmente, alcanzando el PIB mundial los 114 billones de US $, pero lo ha hecho de manera desigual, concentrándose en pocos países, principalmente Estados Unidos y China. Según el Credit Suisse Research Institute, en 2014 el 0.7% de la población mundial disponía del 44% de la riqueza, el 10% tiene el 87% de la riqueza y el 70% más pobre tiene el 3%. Hoy el 20% de la población adulta del planeta concentra el 95% de la riqueza. Por lo tanto, el equilibrio económico-social parece que no es tangible. El consumo es la causa principal de un cambio a nivel mundial sin precedentes, que se materializa a través del aumento de la demanda energética, de tierras y de agua (WWF). Figura 1.1 Consumo de energía primaria global. 1Créditos al Prof. David Velázquez Alonso 1 8Capítulo 1. Introducción temperatura media mundial en 2050. En conclusión, la generación renovable aumenta y la basada en los hidrocarburos disminuye, pero sigue teniendo un peso importante. 1.3 Energías Renovables Dada la conclusión del apartado anterior, en este punto se discutirá la importancia que tienen y tendrán las energías renovables para satisfacer el aumento de la demanda mundial. Figura 1.14 Energías renovables usadas para producción de potencia. Fuente: BP [14]. Debido a la caída de los precios de la energía fotovoltaica, la inversión en esta tecnología está aumentando considerablemente, al igual que en el caso de la energía eólica. Y ello a pesar de la intermitencia de ambas tecnologías. Las energías renovables aumentan alrededor de siete veces más en 2050 que en 2018, debido a una caída de los precios de alrededor del 35% en los próximos 30 años que prevén los escenarios más favorables, con una contribución energética asociada de alrededor del 50% en estos casos. En el escenario BAU, este incremento se vuelve ligeramente más conservador y es casi de la mitad de lo estimado en los escenarios Rápido y Net Zero, aunque el crecimiento de las renovables es considerable debido al aumento de los precios del carbón. Esto es bien conocido en el sector energético, pero queda la duda de si este aumento de las renovables será en forma de electricidad o de hidrógeno. La respuesta no está tan clara, aunque, como se ha visto en apartados anteriores, la mayor demanda será en forma de energía eléctrica, lo que significa que la generación eléctrica será más importante que la producción de hidrógeno verde según estas perspectivas de BP. 1.3.1 Energía Solar Térmica Según la IEA [ 70 ], las aplicaciones de energía solar a baja temperatura más extendidas en edificación son las instalaciones para producción de agua caliente sanitaria (ACS), en las que las temperaturas de trabajo del proceso permiten el uso de captadores solares planos: 1.3 Energías Renovables 9 Figura 1.15 Distribución de sistemas de energía solar térmica según aplicación para nueva capacidad instalada de captadores de agua por región económica en 2018. Fuente: IEA [70]. Así, en España la energía solar térmica ha sufrido una serie de subidas y bajadas asociadas a la propia economía del país. En el año 2006, el crecimiento medio anual de la superficie instalada era del 63% hasta 2008, donde el periodo de crisis económica supuso un decrecimiento hasta el año 2012. Figura 1.16 Superficie instalada de energía solar térmica desde 2006 a 2019. Fuente: ASIT, 2019. Según el tipo de captador, la clasificación en España la lideran los captadores solares planos (52.5% del total), seguidos por los sistemas prefabricados (41%). En total, la superficie instalada alcanza los 205500 m2 , que en términos de energía térmica suponen 145 MWth. Figura 1.17 Superficie instalada de energía solar térmica desde 2006 a 2019. Fuente: ASIT, 2019. Según el segmento de mercado, la mayor parte de la potencia de energía solar térmica que se instala viene dada por normativa del CTE (88%) para edificios de nueva planta, seguido de un porcentaje que viene dado por ayudas de comunidades autónomas (6%) y por último, instalaciones voluntarias y las pertenecientes al sector terciario e industrial (6% entre las dos). 10 Capítulo 1. Introducción Figura 1.18 Superficie instalada de energía solar térmica desde 2006 a 2019. Fuente: ASIT, 2019. Por comunidad autónoma destaca Andalucía con 1,178,268 m2 de solar térmica acumulada en 2018 (IDAE, [ 51 ]), seguida de Madrid con 591,097 m2 . Si se tiene en cuenta la superficie acumulada en España para ese mismo año, la suma alcanza los 4,202,770 m2. Situándose así España como una de las mayores productoras a nivel mundial de energía solar térmica, que consiguió facturar 166 millones de euros en 2019, y que empleó de manera directa a 4150 personas. 1.4 Aprovechamiento de Calor Residual Hay muchos procesos que implican la transferencia de calor y son ineficientes. Esto es prácticamente inevitable, debido a las leyes de la termodinámica. Estas eficiencias de conversión, que se definen como la energía útil (principalmente mecánica) dividida por la energía térmica introducida por el combustible, son del orden del 30% según el tipo de proceso. Es decir, hay un 70% de energía térmica que es residual o de desecho en el proceso. Estas eficiencias en las centrales de generación de electricidad se sitúan en torno al 40% según el ciclo considerado. Los gases de escape de las turbinas de gas, por ejemplo, tienen una cantidad considerable de energía térmica que puede aprovecharse en un ciclo Rankine orgánico, haciéndola pasar por un evaporador, y aumentando la energía de un fluido intermedio de bajo punto de ebullición, para que entre en un expansor o turbina y produzca energía mecánica. Fuentes de calor residual en la industria: •Gases de combustión: altas temperaturas. •Corrientes de procesos: temperaturas moderadas o bajas. •Corrientes de agua: temperaturas moderadas o bajas. Cuanto mayor sea la temperatura de la fuente de calor residual, mayor será la capacidad de recuperación. Pero la mayor parte del calor residual de los procesos industriales se encuentra a baja temperatura, lo que da a los ORC una oportunidad de intervenir en el sector. 1.5 Objetivo y alcance Como se verá en apartados posteriores, el desarrollo de los Ciclos de Rankine Orgánicos está tomando una especial importancia a nivel de investigación y ya se están comercializando. Con este proyecto se pretende realizar un recorrido bibliográfico alrededor del estado del arte actual, así como la propuesta de varios modelos de simulación tanto a nivel estacionario como dinámico, en los softwares EES y TRNSYS. De esta forma, se propone la integración de las energías renovables (solar térmica) en microgeneración distribuida, mediante la adaptación de un ORC a un sistema de ACS solar. Se realizarán una serie de hipótesis para asegurar la convergencia del método y para que el coste computacional no sea excesivamente elevado. Finalmente, se hará una comparativa con otra fuente de energía renovable dependiente de la irradiación solar, la energía solar fotovoltaica. Así, se tendrá una primera estimación acerca de cuán competitivos pueden ser estos ORCs a pequeña escala versus las instalaciones fotovoltaicas de autoconsumo a nivel residencial, con una madurez tecnológica mayor. Por último, se analizarán desarrollos futuros y posibles aavances sobre la temática planteada en este proyecto. 1.6 Metodología 11 1.6 Metodología Con este proyecto se pretende evaluar la implantación de los ORC a nivel residencial, a partir de análisis más realistas que no se basan solamente en un modelo estacionario. Se propone que los ORC sean tratados como instalaciones fotovoltaicas de autoconsumo para aquellas personas que ya tengan una instalación solar térmica en su hogar; o incluso en aplicaciones de mayor tamaño, asociadas a un mayor consumo, como pueden ser un bloque de edificios o un hospital, entre otros. El orden de las ideas y su ejecución son de una importancia para nada despreciable. Es por ello que se define una metodología que ha sido meditada y depurada con objeto de establecer un método con sentido y que no resulte difuso. En primer lugar, el desarrollo del ORC será completamente independiente al del sistema solar de agua caliente sanitaria en todos los casos. En este aspecto, se consigue la "adaptación" mencionada en el título de este trabajo. Por tanto, el ORC vendrá modelado a partir de sus componentes en estado estacionario, mediante simulaciones en diseño y en operación, variando parámetros fundamentales y optimizando las variables para obtener un rango de operación razonable según la fuente térmica que se tenga. Una vez se tengan los modelos en estado estacionario, los modelos dinámicos asumirán constantes los parámetros geométricos de los mismos, realizando la simulación en modo de operación, para evaluar la operación del ORC acoplado a la fuente térmica de baja temperatura. El modelado de estos componentes del ORC en TRNSYS se hará en el lenguaje de programación FORTRAN, y serán programados desde cero (raw) o se tomarán algunos códigos de Types ya existentes y se modificarán en consecuencia. Esto dará unos resultados que serán en función del tipo de edificio que se evalúe, además de la zona climática en la que este se encuentre. La generación eléctrica obtenida será comparada con la que daría una instalación fotovoltaica en el mismo lugar y con la misma potencia. Además se realizará un análisis de la posible penalización sobre el sistema "base" antes de instalar el ORC. 2 Ciclos Rankine Orgánicos "Una expectativa es un objeto futuro, reconocido como propio." Samuel Alexander 2.1 Introducción Lo s Ciclos Rankine Orgánicos (ORC) están tomando una influencia importante en el campo del aprovechamiento energético por su versatilidad y su durabilidad. Como su nombre indica, el ciclo de potencia está asociado al Ciclo Rankine convencional, con la salvedad de que el fluido de trabajo no es agua, sino un refrigerante orgánico de bajo punto de ebullición. Este hecho lleva consigo una serie de implicaciones que resultan de interés para la obtención de potencia a partir de corrientes o efluentes degradados con una temperatura baja/media. Asimismo, como se discutirá en apartados posteriores, la cantidad de refrigerantes comerciales que pueden emplearse cuentan con restricciones a nivel medioambiental, así como limitaciones de carácter termodinámico, pues el rango de operación en cuanto a temperaturas máximas es inferior al caso del agua. Aunque pueda parecer una tecnología relativamente nueva, que lo es, existen estudios desde el año 1977 para aplicaciones a pequeña escala de estos ciclos de trabajo (Davidson, 1977, Probert et al., 1983). En ellos, se usaban refrigerantes que a día de hoy están prohibidos por su ODP 1 , tales como el R11, y se reportaban potencias de 1 kW y rendimientos que no superaban el 10% a partir de una fuente de calor a baja temperatura proveniente de un captador solar. En la década de los 70s y 80s comenzaron las primeras aplicaciones a nivel comercial, con potencias intermedias y utilizando también la energía geotérmica como fuente de energía térmica. El desarrollo científico de estos sistemas ha tenido un crecimiento significativo desde el año 2000, llegándose a publicar más de 1000 artículos de investigación en las revistas de mayor prestigio en el sector energético. China ha mostrado un gran interés por esta tecnología, al igual que Estados Unidos e Italia, con aportes de gran calidad (índices h entre 30 y 44). España ha contribuido de manera razonable en el desarrollo de los ORCs, a partir de los estudios de 12 autores de 6 instituciones. A nivel de citaciones, destacan los trabajos de Saleh [ 61 ] en materia de fluidos orgánicos y los de Chen [ 16 ] en ORCs para aplicaciones de baja potencia térmica. Una referencia habitual a lo largo del proyecto será la tesis doctoral de S. Quoilin [ 55 ], al ser de inspiración y contar con una gran cantidad de información relevante. Una de las ventajas (se discutirán en la sección 2.5) de estos ciclos es su simplicidad, lo que los hace especialmente atractivos para aplicaciones residenciales. Ya no se requiere un desgasificador como es habitual en los ciclos Rankine de vapor. El layout o diagrama esquemático de estas plantas admite gran cantidad de modificaciones en función del tipo de aportación térmica al evaporador (se verán en las secciones 4.4, 4.5), empleándose diagramas más complejos en función del grado de aprovechamiento de calor que se disponga. Los esquemas básicos del ciclo de potencia vienen dados por la figura 2.1, en las que se muestran las configuraciones típicas en las que se puede emplear o no un recuperador de calor a la salida del expansor. 1 El ODP o potencial de agotamiento del ozono es un número que se refiere a la cantidad de destrucción de ozono estratosférico causado por una sustancia.(https://es.wikipedia.org/) 13 14 Capítulo 2. Ciclos Rankine Orgánicos (a) ORC Simple (BORC). (b) ORC con Recuperador (RORC). Figura 2.1 Layouts esquemáticos de ORCs. Nótese que generalmente los ciclos Rankine Orgánicos con recalentamiento y/o sangrado en la turbina no son viables, lo que limita de alguna manera las configuraciones posibles. La caracterización termodinámica de las etapas del ciclo es similar a la que se haría con un ciclo Rankine convencional, donde el fluido refrigerante se bombea hasta su presión de evaporación, pasa por un evaporador (tri-zona, detallado en el capítulo 3) hasta llegar a su estado vapor, se expande en una turbina o expansor, la cual mueve un generador de energía eléctrica, y por último el fluido refrigerante pasa a estado líquido en el condensador, pudiendo haber aprovechado antes energía residual a la salida del expansor a partir de un recuperador. 2.2 Fluidos de trabajo A lo largo de esta sección se hará una revisión bibliográfica acerca de los fluidos de trabajo que se usan comúnmente en los ORCs, comentando sus propiedades básicas y su integración en distintas aplicaciones, con un carácter crítico a nivel medioambiental y resumiendo el estado del arte de cada uno de ellos. Además, se hará uso de la librería de uso libre Coolprop [ 8 ] para la evaluación de los refrigerantes a estudiar (igualmente para la simulación en TRNSYS en el capítulo 4). Con las conclusiones obtenidas se seleccionará el fluido refrigerante que más convenga en el capítulo 3 de simulación en estado estacionario. 2.2.1 Refrigerantes Un refrigerante es aquel fluido que se utiliza para la transmisión del calor y que permite la absorción del mismo a baja temperatura y presión, para luego cederlo a condiciones mayores. Este proceso a menudo tiene lugar con cambios de estado del fluido. La definición anterior cuenta con una connotación especial para sistemas frigoríficos, pero en el caso de los ORCs, se sigue la misma metodología. Las características principales de los refrigerantes son: •Calor latente de vaporización elevado λ(kJ/kg): lo que reduce el gasto másico de refrigerante •Bajo volumen específico del vapor v(m3/kg): lo que reduce el coste de las instalaciones •Presiones y temperaturas de trabajo moderadas •Tasa de compresión y exponente isentrópico reducidos •Bajo punto de congelación La historia de los refrigerantes se remonta al año 1834 con el Dietileter (Perkins), pasando al CO2 en 1886 (Boile) y el R12 en 1930. Éste último se descubrió gracias a Midgley, que realizó una labor importante en cuanto a la búsqueda de un refrigerante que fuera adecuado para aplicaciones domésticas, es decir, que no fuera tóxico e inflamable. A partir de esa premisa llegó a los freones (dicloro-difluoruro-metano), que desplazaron a la mayoría de refrigerantes anteriores y establecieron una nueva línea de investigación dentro del estudio de los refrigerantes. Su clasificación es diversa: 2.2 Fluidos de trabajo 15 •Según el Reglamento de Seguridad: - Grupo I: el refrigerante no es combustible ni tóxico (R12, R22, R134a, R404a) - Grupo II: refrigerante corrosivo o tóxico, combustible o explosivo para ≥3.5% vol.(R717) - Grupo III: combustible o explosivo para ≤3.5% vol.(Butano R600, Propano R290) •Según toxicidad: - Baja toxicidad (Grupo A): A1 si no propaga llama, A2 si tiene baja inflamabilidad y A3 si tiene alta inflamabilidad - Alta toxicidad (Grupo B): B1 si no propaga llama, B2 si tiene baja inflamabilidad y B3 si tiene alta inflamabilidad •Por su composición química: orgánicos (hidrocarburos) e inorgánicos: - CFCs: dos átomos Cl, muy estables en la atmósfera (+100 años), contribuyen a la destrucción del ozono. (R11, R12, R113, R114, R115, R-500 y R-502) - HCFCs: un solo átomo de Cl, vida 2 a 28 años, afectan la capa de ozono 2 al 10% de los CFC, han sido una solución intermedia; influyen en mayor medida que los CFC en el calentamiento del planeta. (R-22, R-123, R-124 y R-141b) - HFCs: H, F y C, no destruyen el ozono, pero algunos de ellos tienen un efecto importante sobre el efecto invernadero. (R-152a, R-32, R-125 y R-143a) •Por su composición química (II): Mezclas - Azeotrópicas: evaporación y condensación a temperatura constante (R5XX). - Zeotrópica: presentan deslizamiento (glide) de temperatura durante el cambio de fase por diferencias de volatilidad entre componentes (R4XX). Al absorber calor isobáricamente se llega a un estado bifásico durante su evaporación, en la que el componente más volátil tendrá un título de vapor superior. En cambio, la mezcla líquida será más rica en el menos volátil, lo que elevará su punto de ebullición. •Por su composición química (III): Naturales - Amoniaco (R717): elevada toxicidad pero grandes prestaciones como refrigerante - Agua: excelente para altas temperaturas - Hidrocarburos: alta inflamabilidad - CO2 (R744) El nombre de un refrigerante viene dado por su fórmula química y se define como: R + número de enlaces de Carbono no saturados + número de átomos de Carbono-1 + número de átomos de Hidrógeno+1 + número de átomos de Flúor. En el caso de las mezclas, al final de cada designación se le añade una letra mayúscula (A. B...) para denotar la diferencia de proporciones de cada uno de los componentes idénticos que la conforman. Uno de los problemas principales de los refrigerantes es su potencial de agotamiento de la capa de ozono O3 . La evidencia de este hecho fue descubierta por Rowland y Molina en 1974, para el caso de los CFC. En 1987 la firma del Protocolo de Montreal sustituyó los CFC por los HCFs en primera instancia, para hacerlo definitivamente por los HFCs. Figura 2.2 Cronograma de sustitución y prohibición del uso de refrigerantes basados en CHC y HCFC. Este efecto negativo se mide a partir del factor de destrucción de la capa de ozono ODP (Ozone Depletion Potential). Se toma el R11 como referencia (ODP =1). En el aspecto medioambiental no solo influye el ODP, sino que algunos vapores (como el CO2 , el vapor de agua, el CH4 o los CFCs) retienen parte de la radiación proveniente del sol, calentando la superficie terrestre y provocando el efecto invernadero. La acción directa del refrigerante sobre esta consecuencia se mide a partir del índice GWP: 16 Capítulo 2. Ciclos Rankine Orgánicos Tabla 2.1 GWP para refrigerantes comerciales usados en ORCs y sistemas de refrigeración. Refrigerante GWP R11 4000 R12 8500 R134a 1300 R245fa 1030 Asimismo, para finalizar con esta introducción a los refrigerantes, se define el índice TEWI, que tiene en cuenta las emisiones generadas en un ciclo de vida. Ahora el COP y la energía consumida también se consideran: TEWI =GW P ·[Per ·Vidautil +mre f (1−Recre f )]+αE·Vidautil (2.1) Donde la ecuación 2.1 tiene en cuenta el efecto directo del refrigerante (debido a sus fugas) en el primer término y el indirecto (por energía consumida) en el segundo. Así, se definen unas pérdidas anuales en kg/año Per , un factor de recuperación del refrigerante al finalizar su vida útil Recre f el cual determina los kilogramos de refrigerante que se liberan a la atmósfera durante el funcionamiento de la máquina mre f . El segundo término introduce un factor de conversión α que indica el CO2 por cada kWhe multiplicando la energía anual consumida por la instalación E. Todos lo expuesto en esta subsección será la base de la que se partirá a la hora de seleccionar el fluido refrigerante del Ciclo Rankine Orgánico, el cual tiene por objetivo el aprovechamiento energético de una forma limpia y respetuosa con el medio ambiente. 2.2.2 Fluidos orgánicos Profundizando algo más, una vez introducidos los refrigerantes en las subsección 2.2.1 y sus características principales, se describen los fluidos más usados y el por qué de ello en los ORCs. Comentado en la introducción de este proyecto, la diferencia fundamental con respecto a los Rankine convencionales es el fluido de trabajo, que tiene un punto de evaporación inferior al del agua. Fluidos refrigerantes con estas características son el R134a, R245fa, el Benceno, Metanol, Etanol, Acetona y Propano entre una gran variedad. La selección anterior no es arbitraria, y tienen una larga tradición a nivel de aplicación. Si se analiza el diagrama temperatura-entropía (T-s) del R245fa: Figura 2.3 Diagrama T-s del R245fa. Fuente: Coolprop [8]. Se puede ver cómo su temperatura crítica es reducida, lo que permite la recuperación de calor a baja temperatura y además, se intuye que su condensación no será a temperaturas elevadas. Otro aspecto que hace a los fluidos orgánicos muy interesantes para estas aplicaciones es la pendiente nula o positiva de la linea de vapor saturado. Este último matiz implica que el refrigerante puede llegar como vapor saturado a la entrada del expansor, sin riesgo de humedad a la salida del mismo, mejorando la vida útil de los álabes y por tanto, la del expansor o turbina en su totalidad. Lo expuesto en el párrafo anterior puede verse claramente si se comparan las curvas T-s de los fluidos orgánicos de manera conjunta con la del agua: 2.2 Fluidos de trabajo 17 Figura 2.4 Diagrama T-s para el agua y fluidos orgánicos. Fuente: S. Quoilin [55]. Además de la figura 2.4, los fluidos orgánicos para producción de potencia cuentan con una serie de implicaciones importantes: • En los ciclos Rankine convencionales, el volumen específico en la zona de baja presión es relativamente alto, lo que induce a mayores tamaños de los componentes asociados a la transferencia de calor, además del aumento de los diámetros de tubería debido al elevado caudal volumétrico. • Existe una pequeña diferencia relativa entre la densidad en estado líquido y vapor de los fluidos orgánicos, lo que permite caracterizar al evaporador como un intercambiador único. • Debido al bajo calor latente de los fluidos orgánicos en comparación con el agua, el consumo de la bomba del ciclo será considerablemente mayor al tener un gasto másico mayor para dar la misma potencia térmica en el evaporador. • Reducción de las presiones de evaporación. Si en ciclos convencionales se suele operar a presiones superiores a 6000 kPa, en su vertiente orgánica, ésta se reduce a 3000 kPa como máximo. •Presión de condensación por encima de la atmosférica, evitando así la entrada de aire en el ciclo. • Si se usan turbinas para la producción de potencia, se pueden usar una o dos etapas de expansión, lo que reduce costes al tener un salto entálpico significativamente menor que los Rankine convencionales. La misma curva T-s de la figura 2.3 puede servir para ilustrar gráficamente los procesos termodinámicos que tienen lugar en el ciclo. En su esquema simple, como BORC oBasic Organic Rankine Cycle, el diagrama T-s del ciclo tiene la forma: Figura 2.5 Diagrama T-s esquemático de un BORC. Fuente: Bamorovat Abadi, G. et al. [7]. Sin entrar en el apartado de las ecuaciones que tienen lugar en los componentes de la instalación (sección 2.3 de este capítulo 2), los procesos termodinámicos que ocurren para cada punto en la figura 2.5 son: 1. Salida de la bomba: El fluido orgánico se encuentra en estado subenfriado a la presión de evaporación 2. Salida del evaporador: El fluido orgánico alcanza el estado vapor a temperatura constante debido al aporte térmico de la fuente de calor correspondiente (7-8) 24 Capítulo 2. Ciclos Rankine Orgánicos Generalmente, la máquina que cumple los requisitos anteriores suele ser el expansor Scroll. Esta tecnología está ampliamente aceptada y estudiada en el sector de la refrigeración mecánica, donde es común ver compresores tipo Scroll. Sin embargo, en su variante como expansor, estas máquinas han estado limitadas a trabajos experimentales en los que se han testeado expansores Scroll para distintos refrigerantes comerciales. En el año 1994, Zanelli y Favrat [ 75 ] trabajaron experimentalmente en un expansor scroll hermético alimentado por R134a, dando entre 1 y 3.5 kW y con una eficiencia isentrópica máxima del 65%. Los resultados en cuanto a eficiencia que suelen darse para estas máquinas ronda el 60% para la isentrópica y un 70% para la volumétrica. En los expansores Scroll, la diferencia de presiones viene dada fundamentalmente por el aumento del volumen en la cámara de expansión. El ratio que define el volumen final en la expansión y el inicial se denomina ratio de volumen integrado o built-in volume ratio rv,in [ 55 ]. Así, como se puede ver en la figura 2.12, el flujo entra al centro del expansor en la admisión, es atrapado y se expande progresivamente a medida que viaja por la periferia de las espirales, hasta que se produce por completo la descarga del mismo. Figura 2.12 Proceso de expansión en un expansor Scroll. Fuente: Ma, Zhiwei et al.[37]. Tener una relación de volúmenes integrados fijada genera dos tipos de irreversibilidades en caso de que el ratio de volúmenes específicos del sistema no sea el mismo que el de la propia máquina volumétrica: • Subexpansión: cuando el ratio de volúmenes específicos del sistema es menor que el del expansor. El volumen específico a la salida de la cámara de expansión es menor que el de la descarga. •Sobreexpansión: caso opuesto a la subexpansión. Es menos común que la subexpansión. Cualquier irreversibilidad es sinónimo de decremento de la eficiencia de la máquina. V. Lemort en 2009 [ 32 ] también expuso otras fuentes de pérdidas asociadas a la fricción, pérdidas de carga a la entrada, transmisión de calor y fugas internas. Otra de las dificultades que tienen las máquinas de desplazamiento positivo reside en la necesidad de lubricación. La succión del aceite a la salida del expansor mediante una bomba de aceite es una de las posibles soluciones. También se puede mezclar el lubricante con el refrigerante e instalar un separador en la descarga de la máquina. En caso de usar lubricación, el expansor se suele denominar hermético y en caso de no usarlo (lo que disminuye el rendimiento volumétrico y conduce a mayores fugas internas), se suelen denotar como de unidad abierta u open-drive. 2.3.4 Bomba La bomba es el elemento del ciclo que se encarga de elevar la presión del fluido refrigerante hasta sus condiciones de evaporación. El refrigerante entra en estado líquido desde el condensador y pasa por este componente de desplazamiento positivo el cual consume una potencia (eléctrica), para llevarlo con la presión requerida a la entrada del evaporador. Se ha trabajado con una gran variedad de bombas en ORCs para pequeña escala, desde bombas de pistón, de engranajes, dosificadoras y de diafragma. Estas últimas se suelen usar por su simplicidad, aunque tienen un rendimiento muy bajo [17]. 2.4 Aplicaciones 25 La potencia de bombeo debe ser tenida en cuenta en los cálculos relativos a la potencia extraída en el ciclo y para el cálculo del rendimiento. Existe sólo un número reducido de trabajos que traten en detalle a este elemento dentro de los ORCs. Destacan principalmente los trabajos de Kosmadakis [ 28 ] y A. BorsukiewiczGozdur [12]. La bomba de membrana o bomba de diafragma 3 es un tipo de bomba de desplazamiento positivo, generalmente alternativo, en la que el aumento de presión se realiza por el empuje de unas paredes elásticas -membranas o diafragmasque varían el volumen de la cámara, aumentándolo y disminuyéndolo de manera alternativa. Unas válvulas de retención, normalmente de bolas de elastómero, controlan que el movimiento del fluido se realice de la zona de menor presión a la de mayor presión. Figura 2.13 Bomba de diafragma. Fuente: https://www.lamda-cs.com/. 2.4 Aplicaciones Los Ciclos Rankine Orgánicos cuentan con un historial importante de aplicaciones debido a todas las bondades que se han comentado en apartados anteriores. Esta sección estará dedicada al acercamiento de estos sistemas a la practicidad en el mundo real, lejos del laboratorio. Se tendrán en cuenta las plantas principales a nivel global, comentando las aplicaciones de pequeña escala (que atañen a este proyecto) más usadas y estudiadas, además de hacer una revisión bibliográfica de cómo se distribuyen a nivel económico estos ciclos a escala industrial. 2.4.1 Solar La radiación solar es una radiación de naturaleza térmica procedente de un foco (Sol) a alta temperatura, aproximadamente 5780 K, como consecuencia de las reacciones y del movimiento acelerado de las partículas del sol. Su transformación en energía térmica se realiza a través de captadores (baja temperatura), discos parabólicos, cilindro parabólicos y centrales de torre. Siendo estos últimos elementos de media-alta temperatura. La solar térmica de media-alta temperatura podría ocupar un trabajo completo; a pesar de su interés, no se desarrolla dentro de este trabajo, que se focaliza en la aplicación residencial a baja temperatura. Captadores solares Los captadores solares se instalan agrupados en el campo de captadores siguiendo unos patrones preestablecidos en función de ciertos requisitos y criterios de diseño, como la temperatura de trabajo, el rendimiento del sistema de captación, el coste del sistema de transporte o el coste de funcionamiento de la bomba de circulación. Para caracterizar térmicamente el campo de captadores hay que conocer como se agrupan. Debido a que en los meses de verano la irradiación es mayor en el hemisferio norte (aún mayor en zonas del sur de España), y es cuando menos demanda existe, es común el denominado curtailment, en el que existe un exceso de energía y se tiene que "tapar" el captador con tal de aminorar la temperatura de ACS. Lo que ocurre en la figura 2.14 es más común de lo que se puede pensar. Entonces cabe preguntarse si el ORC puede ayudar a mejorar la calidad de la demanda y además, generar energía eléctrica, a modo de "fotovoltaica térmica". En eso se fundamenta principalmente este proyecto. Normalmente se requieren unos 10-11 m2/kW de área mínima de apertura en captadores de tubos evacuados, un valor relativamente alto y que requerirá una gran extensión. A lo largo del trabajo se comentarán las distintas opciones en función de la demanda de ACS que se tenga en cualquier edificio ya sea residencial o terciario. 3https://es.wikipedia.org/wiki/Bomba_de_membrana 26 Capítulo 2. Ciclos Rankine Orgánicos Figura 2.14 Captador solar tapado por exceso de irradiación y falta de demanda. Fuente: solarweb.net. Dicha integración de los ORCs en la micro generación distribuida (micro DPG) se da para el rango de potencias que va desde 1 W hasta 5 kW. Destacan los trabajos de G. Pei [ 50 ] y M. Antonelli [ 4 ] en materia de colectores cilindro parabólicos, con eficiencias del 8.6% con regeneración y 4.9% sin ella en el caso de [ 50 ] usando colectores con bajo ratio de concentración y el R123 como fluido de trabajo. Antonelli obtuvo una importante dependencia de la saturación del refrigerante con respecto al rendimiento térmico del ORC. Figura 2.15 Diagrama esquemático de un ORC acoplado a una planta de CCP. Fuente: M. Borunda [13]. 2.4.2 Biomasa No cabe duda de que la biomasa tiene un peso importante dentro de los combustibles. Según la IEA, es la cuarta fuente de energía con más peso, aportando del orden del 10% de la energía demandada. Su integración con los ORCs se hace fundamentalmente a través de los gases de escape de la combustión de la propia biomasa, recuperando ese calor residual. Esta potencia térmica degradada puede servir para calentar un fluido de trabajo intermedio, el cual suele ser aceite térmico. Así, la entrada de dicho HTF en el evaporador del ORC incurre en la producción de potencia. Existen numerosos estudios y casi todos apuntan a que el sobrecalentamiento y el subenfriamiento son perjudiciales para la eficiencia térmica del ciclo orgánico [ 33 ]. Otras ideas que se exponen apelan a la recuperación del agua de salida del condensador del ORC para calefacción, ya sea por suelo radiante o para aplicaciones domésticas [54]. 2.4.3 Geotermia La geotermia es un tipo de energía que se extrae naturalmente de las capas profundas de la tierra (3 km de profundidad aproximadamente). El gradiente geotérmico suele ser de unos 300 K/km , aunque depende de la localización. A partir de un fluido intermedio en una zona geotérmica, el calor que se produce de manera renovable en dicha zona puede ser transferido al evaporador del ORC y retornarlo de nuevo al subsuelo a menor temperatura. Las temperaturas que se obtienen de la geotermia pueden llegar a ser muy elevadas, en función de la profundidad del terreno. La optimización de los costes ocupa un campo fundamental en este aspecto, pues el 2.4 Aplicaciones 27 Figura 2.16 Diagrama de una planta de biomasa-ORC en Lienz. Fuente: I. Obernberger [45]. Figura 2.17 Diagrama del funcionamiento básico de un ORC a partir de geotermia. Fuente: M. Kaczmarczyk [26]. gasto asociado a la instalación puede ser desmesurado para la potencia que va a generar el ORC. Madhawa Hettiarachchi et al. [ 38 ] en 2007 propuso un modelo de diseño a partir del área de los intercambiadores y la potencia generada por el ORC. Así, obtuvieron que la selección del fluido refrigerante era fundamental, pudiendo inclusive doblar la diferencia de su función objetivo. El R123 y el n-pentano fueron los fluidos de trabajo con mayor eficiencia térmica del ciclo, mientras que el amoniaco fue el refrigerante con peores prestaciones para el rendimiento térmico del ORC. 2.4.4 Recuperación de Calor Residual Aunque fue introducida en la sección 1.4 del capítulo 1, se retoma la recuperación de calor residual o waste heat recovery, en tanto que resulta una de las aplicaciones que a día de hoy más cabida tienen en la generación de potencia a partir de Ciclos Rankine Orgánicos. Desde la industria de procesos a la recuperación a partir de cogeneraciones o incluso desde ciclos combinados. Cualquier forma de energía a una cierta temperatura puede ser recuperada con un ORC. En esta subsección se comentarán las aplicaciones en MCI y en ciclos de vapor y de gas. Motores de Combustión Interna Los MCI son una tecnología madura y bien conocida. De media unos dos tercios de la energía que se consume van a parar a las pérdidas, que se dividen en las asociadas a la radiación y a los humos. Esta primera división de pérdidas cuenta con unas temperaturas que oscilan entre los 50-100 ºC y la segunda (los humos) llegan a temperaturas desde los 500 ºC a los 900 ºC. Cabe destacar que si la temperatura de recuperación sobrepasa los 450 ºC, es mejor usar un SRC que un ORC. Se podría pensar que la potencia eléctrica que se produce en el expansor puede servir para alimentar a las baterías en aplicaciones de MCI no estacionarios, o inclusive servir para unidades auxiliares de un vehículo. El principal problema reside en el fuerte comportamiento transitorio que tiene la construcción del sistema, lo que requiere de un control sumamente complejo para mantener la eficiencia del ciclo en niveles aceptables. 28 Capítulo 2. Ciclos Rankine Orgánicos Zhang et al. [ 76 ], integraron un ORC a la salida de un motor de combustión con un doble circuito usando el R245fa y el R134a. Los resultados que obtuvieron demostraron un aumento en la potencia de salida entre un 14 y un 16% en el pico de eficiencia térmica del ciclo y de un 38% a un 43% en la zona en la que estaba instalado el ORC. Sigue siendo una aplicación en vías de desarrollo, debido a la incertidumbre que genera el tamaño y el peso del ORC, sobre todo en aplicaciones no estacionarias. Figura 2.18 Diagrama esquemático de un ORC acoplado a un motor de combustión interna. Fuente: H.G. Zhang [76]. Ciclos de Vapor y de Gas En grandes plantas se suele usar un sistema SRC para recuperar el calor de las turbinas de gas (ciclo Brayton), que alcanzan del orden de 500-600 ºC en los gases de escape. Sin embargo, dada la tendencia en la instalación de micro-turbinas de gas de menos de 500 kW, los ORC han tomado cierta importancia para el aumento del rendimiento global de estas pequeñas plantas, en las que los gases de escape no suelen superar los 400 ºC. Un trabajo relevante de Muñoz de Escalona et al. [ 43 ] en 2012, reveló que mantener el gasto másico constante en el ORC era capaz de producir la máxima potencia en todos los modos de operación, incluso a carga parcial. Para ello, se estudiaron ocho refrigerantes orgánicos que incluían el MM, R245fa, el tolueno y el isopentano en cinco turbinas de gas comerciales tanto a potencia nominal como a carga parcial. Figura 2.19 Diagrama esquemático de una turbina de gas ICRH combinada con dos ciclos ORC. Fuente: X. Wang [69]. 2.4.5 Maremotermia La energía maremotérmica se obtiene a partir del gradiente térmico oceánico. Transforma la diferencia de temperaturas entre las capas superficiales y profundas en energía eléctrica. Si la profundidad es de unos 50 metros por debajo del nivel del mar, la temperatura del agua estará entre los 20ºC y 30ºC. Este hecho inspira que la adaptación de un ORC de pequeña potencia podría aprovechar 2.5 Ventajas e Inconvenientes respecto al Ciclo Rankine Convencional 29 la ingente cantidad de energía que tiene esta fuente en su conjunto (30 TWh/año en zonas ecuatoriales y subtropicales). El principio de funcionamiento consiste en que el agua a más temperatura de las capas más superficiales se usa como fluido caliente en el evaporador del ORC y el agua de las capas más profundas y por tanto más frías, sirve como medio de condensación para el ciclo. Figura 2.20 Esquema del ORC aplicado en un sistema OTEC. Fuente: M. Miljkovic [41]. Como es evidente, sigue siendo una tecnología a estudiar con detalle. Los niveles de presiones en las capas más profundas y las bajas temperaturas disponibles no permiten un aprovechamiento importante en comparación con las otras aplicaciones mencionadas en subsecciones anteriores. Aún así, sigue siendo una tecnología interesante debido en gran parte al gran potencial teórico que tiene el gradiente térmico de los océanos. 2.5 Ventajas e Inconvenientes respecto al Ciclo Rankine Convencional En esta sección se condensarán las principales ventajas (algunas mencionadas en secciones anteriores) que tienen los Ciclos Rankine Orgánicos (ORC) sobre los Ciclos de Rankine de Vapor (SRC), y viceversa. Se puede adelantar que la temperatura del aprovechamiento térmico tendrá que ver y mucho en estas conclusiones [56]: Ventajas SRC 1. El agua es un fluido de trabajo barato, bien conocido, no tóxico y tiene unas excelentes propiedades térmicas. 2. Debido a su performance térmico, los ciclos convencionales no requieren de un gran gasto másico para generar la misma potencia en la turbina, lo que induce en un consumo menor de la bomba del sistema. Desventajas SRC 1. El coste de la instalación es elevado debido al volumen específico del agua, requiriéndose un sistema de piping o tuberías más costoso, por la presión a la que se opera. 2. Requiere un gran mantenimiento debido en gran medida a la corrosión del agua, que repercute directamente sobre los álabes de la turbina. 3. El sistema es mucho más complejo. Desde la necesidad de tener desaireadores, hasta extracciones en la turbina. 4. En relación con la desventaja anterior, otra desventaja de los SRC es que la presión de condensación debe ser inferior a la atmosférica. 5. Por otra parte, si la temperatura del vapor de escape es menor de 370 ºC, no es económicamente rentable por la baja eficiencia térmica. 30 Capítulo 2. Ciclos Rankine Orgánicos Ventajas ORC 1. Es un sistema flexible y versátil ante distintas fuentes de energía térmica (veáse la sección 2.4). 2. Debido a las condiciones del ciclo, con bajas temperaturas y presiones de los refrigerantes, conciernen un sistema más seguro. 3. La operación del expansor implica un menor mantenimiento del mismo, gracias a que la descarga se hace en estado sobrecalentado. 4. El elemento de expansión es más simple (una o dos etapas). 5. Por la alta densidad de los fluidos de trabajo, la instalación suele ser más pequeña. 6. Recuperación térmica a baja temperatura. Desventajas ORC 1. Por las características térmicas de los refrigerantes (véase la sección 2.2), el consumo de la bomba es mayor debido a un mayor gasto másico. 2. Se obtienen eficiencias más bajas (aún) cuando la fuente térmica se encuentra a una temperatura superior a los 450 ºC. 2.6 Conclusiones A lo largo de este capítulo se ha hecho una revisión bibliográfica de los Ciclos Rankine Orgánicos, comentando sus principales componentes y sus fluidos de trabajo. Así, también se ha realizado un estudio de las aplicaciones principales, mencionando implementaciones reales y trabajos de prestigiosos investigadores de distintos países. Además, se han sentado las bases para la selección de los equipos del ciclo, mencionando algunas ecuaciones características y el estado del arte actual de cada una de ellas. Conocer las tendencias de cada una de las correlaciones aplicadas a la transmisión del calor, así como las tecnologías que atañen a los elementos de expansión y compresión, ayudará a modelar adecuadamente el ciclo y hacer una estimación preliminar propia del mismo. 3 Modelo ORC estacionario en EES "Un problema bien planteado es un problema medio resuelto." Charles Kettering El objetivo de este capítulo será proponer un modelo de simulación que equilibre la convergencia y el detalle en los cálculos. Serán de apoyo los trabajos de S. Quoilin [ 55 ], V. Lemort [ 32 ] y R. Dickes [ 20 ]. Se obtendrán dos modelos, uno simplificado, que serviría como enlace directo al software TRNSYS (sección 4.1) y otro detallado, acorde con la metodología del proyecto. 3.1 Engineering Equation Solver (EES) EES (Engineering Equation Solver) [ 27 ], es un software comercial para la resolución de ecuaciones algebraicas. También puede resolver ecuaciones diferenciales, ecuaciones en variables complejas, realizar regresiones lineales y no lineales, realizar análisis de optimización y generar gráficas con una gran calidad. Tiene la ventaja de identificar bloques de ecuaciones que se resuelven de manera simultánea, así como diversas librerias que permiten el cálculo de las propiedades termodinámicas de fluidos y funciones útiles en ingeniería. Este software además permite el análisis paramétrico y es sumamente útil en el proceso de diseño, en el que la variación de uno o varios parámetros puede ser crucial. Además, también permite el análisis de la incertidumbre en los datos experimentales para estimar los errores relativos o absolutos de las variables calculadas. 3.2 Modelos de Simulación 3.2.1 Modelo Simplificado Una de las propuestas de este proyecto consiste en enlazar TRNSYS con EES con el objetivo de establecer una simulación dinámica más detallada a nivel del Ciclo Rankine Orgánico y la caracterización de los fluidos termodinámicos que intervienen en el proceso. Esta propuesta tiene sus ventajas y sus inconvenientes. Una de las ventajas reside en la capacidad de modelar las ecuaciones de manera sencilla en EES, sin tener que conocer el lenguaje de programación FORTRAN para la creación de Types en TRNSYS. El principal problema reside en que la arquitectura típica de las licencias de EES es de 32 bits, y la gran mayoría de ordenadores actuales cuentan con procesadores de 64 bits. Ello produce una comunicación entre el sistema y EES bastante lenta, sin aprovechar el 100% del procesador (solamente un 20-25%). Así, la simulación puede tardar del orden de 2-3 horas de media para este modelo simplificado. A pesar de ello, siguen siendo tiempos razonables si tenemos en cuenta la complejidad del proceso (véase 3.2.1). Por tanto, esta opción se descartó puesto que, además del tiempo de simulación, los errores relativos que se cometían no eran significativos. Cabe destacar que se deben crear una serie de condiciones adicionales en este modelo para evitar indeterminaciones o problemas a la hora de llamar a las librerías de fluidos en EES, ya que, al ser la simulación dependiente del tiempo, habrá iteraciones en las que las condiciones del ciclo pueden ser contradictorias, o no aseguren la convergencia del método. Esto puede crear un sinfín de problemas para obtener los resultados, contando el tiempo adicional para la programación de dichas funciones restrictivas (y su incertidumbre asociada). 31 32 Capítulo 3. Modelo ORC estacionario en EES Evaporador Como se introdujo en el capítulo 2 (2.3.1), el diseño de los evaporadores puede ser realmente complejo. La transferencia de calor toma tres fases distintas que van desde el estado líquido a la salida de la bomba hasta el de vapor saturado o sobrecalentado a la salida del mismo. Además, en el caso de los ORC que usan refrigerantes como fluidos de trabajo, la evaporación requiere de correlaciones experimentales que solo se adecuan a una serie de características que vienen dada por el propio proceso empírico. Este modelo no asume esas complicaciones y directamente realiza un balance de materia y energía, teniendo en cuenta el estado del refrigerante a la entrada, el pinch 1 y si existe una pérdida de carga o un cierto grado de sobrecalentamiento. Figura 3.1 Esquema del modelo simple del Evaporador. En la figura 3.1, se pueden ver los inputs o entradas del modelo a la izquierda, los parámetros abajo y a la derecha los outputs o salidas. Los cálculos intermedios son, como se ha comentado, balances de materia y energía a partir de las condiciones de entrada tanto para el refrigerante como para el fluido del aporte térmico: ˙ Qev =˙mre f (hre f out,ev −hre f in,ev)(3.1) ˙ Qev =˙mw(hw in,ev −hw out,ev)(3.2) Donde el cálculo de las entalpías intermedias viene dado por los balances para cada zona del evaporador: ˙mw(hw in,ev −hw out,ev) = ˙mre f (hre f out,ev −hre f in,ev)(3.3) ˙mw(hw in,ev −hw t p,ev) = ˙mre f (hre f out,ev −hre f liq,ev)(3.4) ˙mw(hw in,ev −hw t p,ev) = ˙mre f (hre f out,ev −hre f v,ev)(3.5) Siendo hre f liq,ev =h(pre f liq,ev,xre f =0) y hre f v,ev =h(pre f ev,v,xre f =1) . Y las presiones en cada zona vendrán dadas por una pérdida de carga impuesta por el usuario: pre f liq,ev =pre f out,ev +∆pev hre f out,ev −hre f liq,ev hre f out,ev −hre f in,ev (3.6) pre f v,ev =pre f out,ev +∆pev hre f out,ev −hre f v,ev hre f out,ev −hre f in,ev (3.7) Por último, para el cálculo de la temperatura de salida del agua Tw out , mediante el pinch impuesto: pinchev =min(Tw out,ev −Tre f in,ev,Tw out,t p −Tre f liq,ev,Tw in,t p −Tre f out,ev)(3.8) 1Punto en el cual se observa la diferencia mínima de temperaturas entre los lados caliente y frío 3.2 Modelos de Simulación 33 Para la representación en el diagrama T-s en EES, se crea un vector que recoja el perfil de temperaturas del agua a lo largo del evaporador. Figura 3.2 Diagrama T-s del ciclo (Zona del evaporador). Así, dicho vector corresponde a la recta 7-8 en la figura 3.2, y el refrigerante experimenta el proceso termodinámico que va desde el punto 1 hasta el 4. Condensador Para el condensador se sigue la misma metodología e hipótesis que [ 55 ], siendo los balances similares al caso del evaporador, pero ahora teniendo en cuenta que el refrigerante pasa desde estado vapor a estado líquido, al ceder calor a un sumidero térmico. Este puede ser a partir de aire o agua, o algún fluido que consiga absorber el sobrante térmico a la salida del expansor. Figura 3.3 Esquema del modelo simple del Condensador. Análogamente al caso anterior, en la figura 3.3 se pueden ver los inputs o entradas del condensador y parámetros adicionales, así como sus salidas o outputs. Para la caracterización de este componente, las ecuaciones para el balance de energía: ˙ Qcd =˙mre f (hre f in,cd −hre f out,cd)(3.9) ˙ Qcd =˙mw(hw out,cd −hw in,cd)(3.10) 40 Capítulo 3. Modelo ORC estacionario en EES Estos factores de fricción de Martin serán a su vez función de la geometría del evaporador: f1,l=            1    cos(βev) s0.18·tan(βev)+0.36·sin(βev)+f0,l cos(βev)+ 1−cos(βev) q(3.8·f1,l)!              2 (3.31) Y el número adimensional de Nusselt: Nuw,l=0.122 ·Pr1/3 w,l·µw,l µwall,w,l1/6 ·f1,l·Re2 w,l·sin(2·βev)0.374 (3.32) Nuw,l=αl,w·dh kw,l (3.33) Siendo aplicable también para el estado vapor a las condiciones correspondientes: Nuw,v=αv,w·dh kw,v (3.34) Para la zona bifásica el algoritmo es algo más complejo, debiéndose discretizar para N volúmenes. Se definen los números adimensionales de Boiling, Bond y Xtt (Parámetro de Lockhart-Martinelli) para cada i segmento hasta llegar a N: Xtt,i=1−xm xm0.9 ·ρv,i ρl,i0.5 ·µl,i µv,i0.1 (3.35) Boi=qi Gev ·γi (3.36) Bdi=ρl,i−ρv,i·g·d2 h σi (3.37) Análogamente con el número de Weber: Wem,i=G2 ev ·dh ρm·σi(3.38) Así, para Bdi<4: Nut p,i=982 ·ξ1.101 β·We0.315 m,i·Bo0.320 i·ξ−0.224 ρ,i(3.39) Y para Bdi>4: Nut p,i=18.495 ·ξ0.248 β·Re0.135 v,i·Re0.351 l,i·Bd0.235 i·Bo0.198 i·ξ−0.223 ρ,i(3.40) Por último, el coeficiente de película: αt p,i=kre f ,i dh·Nut p,i(3.41) El factor de fricción en la zona bifásica tendrá la forma: ft p,i=Cev ·15.698 ·G2 ev ·dh ρm·σi−0.475 ·Bd0.255 i·ρl,i ρv,i−0.571 (3.42) Cev =2.125 ·ξ9.993 β+0.955 (3.43) Y la pérdida de carga será: 3.2 Modelos de Simulación 41 ∆pi=2·ft p,i−1·G2 ev ·∆yev dh·ρm (3.44) ∆ptot,i=∆ptot,i−1+∆pi(3.45) Nótese que " y " denota la localización del segmento discretizado del evaporador, por lo que ∆yev será el paso de longitud elegido para el cálculo térmico (pasoev/Nint ). La implementación y resolución de este sistema de ecuaciones no resulta trivial, teniendo en cuenta que la convergencia del método también vendrá dada por las propias características del fluido de trabajo. Existirán condiciones en las que la resolución del sistema inducirá directamente a resultados confusos debido a que se deben establecer una serie de predicciones iniciales para la correcta convergencia del método. Los resultados del modelo en EES en operación: Tabla 3.3 Resultados del performance térmico del Evaporador en operación (EES). Propiedad Lado caliente Lado frío Pérdida de carga (bar) 0.274 0.082 DTLM (ºC) 42.244 Duty (kW) 33.218 Temperaturas de Salida (ºC) 90.922 85.463 Título a la salida (%) 97.370 Y en el caso de evaluarlo con PHE Works: Tabla 3.4 Resultados del performance térmico del Evaporador en operación (PHE Works 2.0). Propiedad Lado caliente Lado frío Pérdida de carga (bar) 0.265 0.052 DTLM (ºC) 45.611 Duty (kW) 30.255 Temperaturas de Salida (ºC) 85.877 90.046 Título a la salida (%) - Como vemos tampoco existe una diferencia significativa (un error absoluto de 0.01 y un error relativo de 3.77% con respecto al modelo implementado), salvo que en EES las correlaciones evaluadas son conocidas y modernas y el rango de resultados es mucho mayor que en PHE Works. Así, podemos concluir que el resultado que se busca para la simulación de TRNSYS, el producto UAev es de 377.806 W/K en operación, con 0.265 bar de pérdida de carga en el lado del agua y 0.052 bar en el lado del refrigerante. File:EvapT-Q.EES 06/05/2021 17:50:01 Page 1 EES Ver. 9.457: #1514: For use only by Mohamed Shaker, Ginza, Cairo, Egypt SOLUTION Unit Settings: SI C Pa J mass deg Minimization of A_ev_tot_pred(pinch) 27 iterations: Quadratic Approximations method Aev,l = 6.545 Aev,tot = 8.379 Aev,tot,pred = 8.379 Aev,tp = 1.833 Aev,v = 0 fluid$ = 'r245fa' fluidev$ = 'water' hr,ex,ev = 459688 hr,su,ev = 200000 hsf,ex,ev = 287373 hsf,su,ev = 503779 Mr = 0.1 Msf = 0.12 pinch = 10 pev = 800000 psf = 200000 Qev = 25969 Tr,ex,ev = 90 Tr,su,ev = 50 Tsf,su,ev = 120 32 potential unit problems were detected. 20 25 30 35 40 45 50 -20 0 20 40 60 80 100 120 140 Q (kW) T (ºC) Figura 3.8 Diagrama T-˙ Qdel Evaporador. 42 Capítulo 3. Modelo ORC estacionario en EES Condensador La forma de proceder será análoga al caso del evaporador. Se tomará un caso en diseño y otro en operación, comparando los casos que resultan en el software de PHE Works y el código in-house de EES. Suponiendo un rango de 5 ºC en el agua de entrada de enfriamiento al condensador y 0.15 kg/s. Tabla 3.5 Parámetros geométricos del Condensador en diseño. Espesor de placa 0.5 mm Ángulo Chevron 65º Diámetro de los puertos 32 mm Ancho de placas 100 mm Distancia vertical de los puertos 357 mm Número de placas 6 Donde se han empleado las ecuaciones de estado de Peng Robinson para cada fluido. Los resultados que se obtienen de este primer modelo son los siguientes: Tabla 3.6 Propiedades de las corrientes del Condensador en diseño. Propiedad Lado caliente Lado frío Caudal (kg/s) 0.1 0.15 NTU 1.519 0.212 Temperatura Media (ºC) 47 26.815 Calor específico (kJ/kg·K) 0.876 4.182 Viscosidad (N·s/m2) 1.37E-05 8.439E-04 Conductividad Térmica (W/m·K) 0.015 0.61 Reynolds 60848.554 987.47 Prandlt 0.812 5.788 Y el análisis térmico del condensador da una DTLM de 17.916 ºC y un coeficiente global de transferencia (limpio) de 752.977 W/m2K , necesitándose en total un área de transferencia de 0.153 m2 . En total, el producto del UA resulta de 133.32 W/K . Las pérdidas de carga totales en el lado del R245fa son de 0.459 bar y en 0.011 bar en el lado del agua (siendo éstas producidas por fricción casi en su totalidad). El aporte de agua puede venir dado directamente desde un pozo de agua o desde un bidón, debido al caudal que se maneja. La temperatura de entrada de agua puede suponerse la del ambiente aunque existen trabajos en los que ésta varía con el tiempo [ 55 ]. Por simplicidad en los modelos transitorios también se tomará constante, debido a que el propio condensador no ocupa una importancia vital en la instalación a nivel de detalle. El condensador condicionará la potencia de la bomba, que aunque es importante, en la simulación solo determinará la eficiencia del ciclo. Normalmente no se suele tomar especial atención a las pérdidas de carga y a la discretización del intercambiador como en el caso del evaporador. Aún así, se detallará en este apartado el modelo en EES con las correlaciones más actuales en condensación. Por otra parte el hecho de que el intercambiador sea más grande también es habitual, debido a las presiones de trabajo y a que los intercambiadores de placas tienen como ventaja fundamental su compacidad, que viene dada por los flujos turbulentos que se generan en su interior. Si las presiones de trabajo son pequeñas (condensación), que aunque mayores que la atmosférica, tampoco implican que el fluido de trabajo tenga una gran energía específica, lo que hace que los coeficientes de transferencia sean mayores. Este hecho hace que para transferir una misma potencia térmica, se requiera un área superior a la del evaporador. Además, la absorción por parte del sumidero térmico se realiza con un caudal algo superior, asegurando así la condensación total del refrigerante. En el caso del evaporador, el gasto másico viene dado por el circuito de agua que lo alimenta, que en este proyecto viene dado por la asociación de captadores solares y el tanque de almacenamiento si lo hubiera. Así, para instalaciones solares más grandes y con mayores caudales de agua, el evaporador es significativamente más grande debido a que la transferencia térmica desde el lado caliente requiere de un cierto tiempo de residencia para asegurar la evaporación del refrigerante. 3.2 Modelos de Simulación 43 100 18 X PART NAME FIXED COVER MOVABLE COVER CARRYING BAR GUIDE BAR PLATES XGASKETS BOLTING 68 N.B: All dimensions are in (mm) Made By Checked By Date Drawing No REV D.A Rodriguez Pastor 04/05/2021 Universidad de Sevilla SDHW-ORC : 357 Carbon Steel Carbon Steel MATERIAL PLATE HEAT EXCHANGER MATERIAL LIST SS AISI 316 CODE REQUIREMENTS DESIGN PRESSURE (bar) TEST PRESSURE (bar) DESIGN TEMPERATURE (°C) NUMBER OF PLATES ASME Section VIII Division 1 SS AISI 316 SS AISI 316 EPDM SS AISI 316 Studded 0.153 NUMBER OF PASSES (HS/CS) CONNECTIONS TYPE HEAT TRANSFER AREA (m2) PORTS DIAMETER (mm) 65 0.34 CHEVRON ANGLE PLATE PACK WEIGHT (kg) 32 6 Plates 1 / 1 Figura 3.9 Resumen del diseño del Condensador. 44 Capítulo 3. Modelo ORC estacionario en EES A partir de las correlaciones de Longo et al. (2015): CorX =bcd ·π/pcd (3.46) φ= (1/6)· 1+p1+CorX2+4·s1+CorX2 2!(3.47) El diámetro hidráulico vendrá dado por el factor de alargamiento φy corrugación CorX: dh,cd =2·bcd φ(3.48) Análogamente al evaporador, en las zonas con una sola fase, se usarán las correlaciones de Martin. Para Re <2000: f0,v=64 Rew,v (3.49) f1,v=597 Rew,v+3.85 (3.50) En caso contrario: f0,v=1.8·log10 Rew,v−1.5−2(3.51) f1,v=39 Re0.289 w,v (3.52) El factor de fricción de Martin se calcula a partir de: fv=          1 cos(βcd ) s0.18·tan(βcd )+0.36·sin(βcd )+f0,v cos(βcd )+ 1−cos(βcd ) q(3.8·f1,v)!          2 (3.53) El coeficiente de película a partir del número de Nusselt: Nuw,v=0.122 ·Pr1/3 w,v·µl,w,v µwall,w,v1/6 ·f1,v·Re2 w,v·sin(2·βcd)0.374 (3.54) αw,v=Nuw,v·kw,v dh (3.55) Para el lado del refrigerante las correlaciones son idénticas, solo cambian las propiedades del fluido. El coeficiente de transferencia para la zona bifásica: αre f ,v=1.875 ·φ·kre f ,v dh·Re0.445 eq,v·Pr1/3 l,v(3.56) Si se discretiza la zona bifásica del condensador: Nure f ,i=0.122 ·Pr1/3 re f ,i· µl,re f ,i µwall,re f ,i!1/6 ·f1,re f ,i·Re2 re f ,i·sin(2·βcd)0.374 (3.57) De la misma forma que se procedió en el evaporador. Para la condensación del vapor saturado: Geq,i=Gre f ·1−xre f ,i+xre f ,i·ρl,i ρv,i0.5 (3.58) 3.2 Modelos de Simulación 45 Y las pérdidas de carga vendrán dadas por la gravedad, colector, aceleración y fricción: ∆pg=ρm·g·Lout (3.59) ∆pacc =G2 re f ·1/ρv,i−1/ρl,i(3.60) ∆pm f =1.5·ρm·Gre f /ρm2·0.5(3.61) ∆pf r =1000 ·1.9·G2 re f 2·ρm (3.62) Así, los resultados obtenidos en operación para este modelo en EES: Tabla 3.7 Resultados del performance térmico del Condensador en operación (EES). Propiedad Lado caliente Lado frío Pérdida de carga (bar) 0.378 0.012 DTLM (ºC) 13.058 Duty (kW) 23.053 Temperaturas de Salida (ºC) 34.023 27.531 Título a la salida (%) 0 Tabla 3.8 Resultados del performance térmico del Condensador en operación (PHE Works). Propiedad Lado caliente Lado frío Pérdida de carga (bar) 0.401 0.011 DTLM (ºC) 13.058 Duty (kW) 23.278 Temperaturas de Salida (ºC) 34.000 28.633 Título a la salida (%) - Los errores relativos y absolutos entre el modelo desarrollado y el software son aproximadamente de 0.02 absoluto y del 5.29% relativo. Finalmente, el producto objetivo del UA resulta según el modelo de EES en 150.67 W/K , con una pérdida de carga de 0.378 bar en el lado del refrigerante y 0.012 bar en el lado del agua. Estos parámetros son los necesarios para el modelo dinámico de este proyecto. La carga de este intercambiador cabe recordar que es para unas condiciones en concreto de operación, debiéndose cumplir el balance de energía global en el ciclo completo una vez se enlace todos los componentes. También dependerá del título de vapor a la entrada e implícitamente del calor que se intercambie en el evaporador. File:CondT-Q.EES 06/05/2021 17:58:11 Page 1 EES Ver. 9.457: #1514: For use only by Mohamed Shaker, Ginza, Cairo, Egypt 14 16 18 20 22 24 26 28 10 20 30 40 50 60 70 Q [kW] T [ºC] Figura 3.10 Diagrama T-˙ Qdel Evaporador. 46 Capítulo 3. Modelo ORC estacionario en EES Expansor En 2009 V. Lemort et al. [ 32 ], desarrollaron un modelo semiempírico de un expansor que ha contado con la aceptación de la mayoría de la comunidad científica dedicada a los ORCs. El modelo se basa en el de Winandy et al. [ 71 ] referido a compresores scroll herméticos. Se hace una ampliación del mismo, describiendo también las transferencias térmicas internas y externas del expansor, lo que confiere al modelo una mejor caracterización de los procesos termodinámicos que ocurren. El esquema conceptual de la evolución del fluido a su paso por el expansor se muestra a continuación: Figura 3.11 Diagrama conceptual de los procesos en el Expansor. Fuente: V. Lemort et al. [32]. Se describen los siguientes pasos consecutivos: 1. Pérdida de carga adiabática a la entrada del expansor su →su1 2. Enfriamiento isóbaro a la entrada del expansor su1→su2 3. Expansión adiabática y reversible a la presión impuesta por la relación de volumen incorporada del expansor su2→ad 4. Expansión adiabática e isócora ad →ex2 5. Mezcla adiabática entre los gastos másicos de entrada y fugas ex2→ex1 6. Enfriamiento o calentamiento isóbaro a la salida del expansor ex1→ex La pérdida de carga a la entrada (1.) será debida al proceso de succión, ya que está bloqueado por la punta de la voluta del expansor Scroll, reduciéndose así el puerto de succión efectivo. Por otro lado, al final del proceso de succión, el paso del flujo entre la porción central de la cámara de succión y las dos porciones adyacentes en forma de media luna se reduce progresivamente a cero. Sin embargo, el sello de la punta no se extiende hasta el final de las volutas, lo que aumenta el flujo entre la cámara central y las adyacentes y atenúa la pérdida de carga a la entrada. La caída de presión global a la entrada se calcula por comparación con el flujo isentrópico a través de una tobera convergente, cuya área de sección transversal Asu es un parámetro a calcular. Debido a la naturaleza de estado estacionario del modelo, esta área transversal representa un valor medio del área efectiva del puerto de aspiración a lo largo de todo el proceso de aspiración (que se extiende a lo largo del eje). Mediante la combinación de las ecuaciones de conservación de la masa y la energía a través de la tobera, el gasto másico se calcula como: ˙m=Asu vthr,su q2(hsu −hsu,1)(3.63) Así, las transferencias térmicas internas que se producen según el trabajo de V. Lemort, son las que ocurren entre la carcasa del expansor y el fluido en los tubos de entrada y salida, las espirales (fijas y orbitales) y el fluido en las cámaras de aspiración, expansión y descarga y por último, entre la carcasa y el ambiente. Para tener en cuenta dichas transferencias, se introduce una envoltura metálica ficticia o virtual a una temperatura 3.2 Modelos de Simulación 47 uniforme Twall , que representa el material metálico de las carcasas y de las espirales fijas y móviles. La potencia térmica transferida a la entrada: ˙ Qsu =˙m·(hsu,1−hsu,2) = 1−exp −AUsu ˙mcp!!·˙m·cp·(Tsu,1−Twall)(3.64) Si el fluido no cambia a su paso por la entrada del expansor, en esa zona ficticia que se describe, se puede usar la analogía de Reynolds para flujos turbulentos en el interior de una tubería. Así, el producto AUsu , variará con el gasto másico: AUsu =AUsu,nom ˙m ˙mnom 0.8 (3.65) Las fugas internas del expansor vienen dadas por el hueco entre la placa inferior o superior y las volutas y deln hueco entre los flancos de las volutas. El caudal de fuga puede calcularse por referencia al flujo isentrópico a través de una tobera convergente, cuya área de garganta es Aleak y su presión de garganta es la que corresponde al máximo entre las presiones de escape y crítica. Así, el gasto másico total será la diferencia entre el que entra ˙m y el que sale como fuga ˙mleak . El caudal a la entrada ˙min será función del gasto volumétrico a la entrada dividido por el volumen específico del refrigerante a las condiciones de entrada. Entonces el gasto volumétrico no es más que el producto entre el volumen de desplazamiento de la máquina y su régimen de giro. Este volumen de desplazamiento en expansores es similar a de los compresores divididos por la relación de volumen incorporada que se comentó anteriormente. ˙min =˙m−˙mleak =N·Vs vsu,2·rv,in −˙mleak (3.66) El proceso de expansión se inicia cuando la cámara de succión deja de estar en comunicación con la línea de succión. El proceso de descarga se inicia cuando las cámaras de descarga entran en comunicación con la línea de descarga. Por tanto, la potencia interna total será la suma de las desarrolladas por succión, expansión y descarga. ˙ Win =˙ Ws+˙ Wexp +˙ Wdis =˙min ·hsu,2−hex,2(3.67) La potencia en la succión: ˙ Ws=psu,2·˙ Vs(3.68) La potencia de expansión, asumiendo que el proceso es adiabático y reversible: ˙ Wexp =˙min ·hsu,2−psu,2·vsu,2+pad ·vad(3.69) La potencia en la descarga, aplicando conservación de energía al inicio y al final de la cámara de descarga: ˙ Wdis =−rv,in ·pex,2·˙ Vs(3.70) La potencia interna resulta entonces: ˙ Win =˙min ·hsu,2−had+vad ·pad −pex,2 (3.71) Las irreversibilidades se deben a la fricción entre las espirales y a las pérdidas en los rodamientos. El modelo de V. Lemort et al. agrupa las pérdidas en un par de pérdidas mecánicas Tloss , siendo éste independiente del régimen de giro. La potencia en el eje será por tanto: ˙ Wsha ft =˙ Win −˙ Wloss =˙min ·hsu,2−had+vad ·pad −pex,2−2·π·N·Tloss (3.72) Las pérdidas térmicas entre la carcasa y el ambiente: ˙ Qamb =AUamb ·(Twall −Tamb)(3.73) En estado estacionario, la temperatura de la carcasa se calcula a partir del balance energético global del expansor: ˙ Wloss +˙ Qsu =˙ Qex +˙ Qamb (3.74) Tomando los valores semiempíricos del mismo modelo de R. Dickes [21]: 48 Capítulo 3. Modelo ORC estacionario en EES Tabla 3.9 Parámetros semiempíricos del Expansor [21]. Parámetro Valor AUamb (W/K) 8.266 AUsu (W/K) 34.5 AUex (W/K) 20.69 Aleak (m2)0.0000032√2 dsu (m) 0.005749 Tm(N·m) 0.5323 Vs,cp (m3) 0.000148 rv,in 4.05 Con ello, lo que se pretende básicamente es obtener las curvas que modelan la eficiencia isentrópica del expansor. Con esta eficiencia, el modelo de TRNSYS podrá seguir una regresión con la temperatura como variable independiente (por conveniencia en TRNSYS). A partir de tablas paramétricas de EES, y para las presiones de evaporación deseadas: εis =a+b·Tev +c·T2 ev +d·T3 ev (3.75) Tabla 3.10 Coeficientes de variación de la eficiencia respecto a la temperatura de entrada al Expansor. Presión de evaporación a b c d 8 bar -5.42049 0.126576 -0.0008583379 0.000002493514 9 bar -5.868635 0.1353032 -0.0009254372 0.000002624886 10 bar -6.432525 0.1465716 -0.001009305 0.000002801421 Obteniéndose a partir de 1000 puntos de funcionamiento para cada caso (R=99.99%). Los resultados de operación según el modelo de simulación en EES para las condiciones del ciclo: Tabla 3.11 Resultados de la operación del Expansor. Propiedad Valor ˙mr(kg/s) 0.1047 Tr,ex (ºC) 75.49 ˙ Wsh (W) 3004 εis 0.689 Suponiendo una entrada a una temperatura de 90 ºC y 8 bar del refrigerante R245fa. El régimen de giro viene dado por el generador síncrono que mueve el eje, teniendo éste 2 pares de polos por lo que gira a 3000 rpm (50 Hz). La temperatura ambiente para el cálculo del modelo es de 20 ºC. Bomba Para la bomba del ORC, las ecuaciones que describen su funcionamiento son de alguna forma, más simples. La complejidad asociada a cada tipo de bomba, su geometría y configuraciones, no tiene interés para evaluar el ciclo. Por tanto, la descripción de los triángulos de velocidades del fluido a su paso por los álabes de la bomba o sus curvas altura-caudal se omiten en este trabajo. Existen pocos trabajos acerca del trabajo de bombeo en los ORC, aunque este apartado se fundamenta en los trabajos de A. Borsukiewicz-Gozdur [12] y Kosmadakis et al. [28]. La potencia de bombeo vendrá dada fundamentalmente por: 1. El rango de temperaturas de operación del ORC (rango de presiones admisibles) 2. Las propiedades del fluido de trabajo 3. La disposición de la planta de potencia 4. La eficiencia de la bomba 3.2 Modelos de Simulación 49 La potencia específica wpse define como: wp=h4−h3 ηp (3.76) Con unidades de energía específica (kJ/kg). Si se define un ratio entre la potencia bruta y la neta: λ=wt+wp wt−wp (3.77) Siendo wt=h1−h2,isηt , fácilmente deducible. Este ratio no se debe confundir con la practicabilidad Φ , que también tiene interés en ciclos Rankine. Entonces resulta interesante realizar un análisis para distintos valores de λ . Si λ>1 , la potencia de la turbina será mayor que la de bombeo, mientras que si λ<1 , ocurrirá justo lo contrario. Por último, en el caso de λ=1 , ocurre la situación más ventajosa. En ciclos Rankine convencionales, λ suele estar muy cercano a la unidad ≈1.005. Otro parámetro que resulta aún más de interés es el denominado factor de disminución de potencia κ , que describe la fracción de potencia de la turbina o expansor necesaria para el suministro de la requerida por la bomba: κ=wp wt·100 (3.78) Un menor valor de κ indica un ciclo con mejores prestaciones, ya que se extrae más potencia de la turbina que la que se aporta en la bomba. El cálculo de la potencia eléctrica de aporte a la bomba viene dado por: ˙ We,p= ˙ Wp,is ηis (3.79) El trabajo isentrópico de compresión del fluido: ˙ Wp,is =˙mp·vsu,p·pex,p−psu,p(3.80) Y como define S. Quoilin [ 55 ], el gasto másico desplazado por la bomba será función de su fracción de capacidad Xp: ˙mp=Xp·˙ Vs,p,max vsu,p (3.81) El rendimiento total puede venir dado por coeficientes lineales, polinómicos o semiempíricos. El hecho de que sea semiempírico implica directamente que el fabricante debe dar dichos coeficientes de eficiencia, o que deben ser medidos en el laboratorio. Debido a que el modelo de S. Quoilin [ 55 ] resulta adecuado y simple sobre todo para la simulación dinámica, los coeficientes que usa serán tomados y adaptados a las condiciones del ciclo de este proyecto. La validación de su modelo resume en los tests de laboratorio un error máximo del 2.1%. El coeficiente no dependiente de la potencia isentrópica se ha suavizado, debido a que en los cálculos preliminares los rendimientos salían demasiado elevados. Ello se realiza a partir de la obtención de los resultados en pasos de tiempo muy cortos, evaluando los rendimientos y modificando la regresión en EES, estableciendo un máximo que se fija en un 80%: ηis =0.24 +0.249 ·˙ Wp,is −0.0007 ·˙ W2 p,is (3.82) Los resultados de la bomba se detallarán con más profundidad en el capítulo 4 de simulación dinámica. Ello se hará de esa manera puesto que se decidió que la bomba sería el elemento del ciclo que controlara la producción de potencia, y se detalló en FORTRAN. Se verá también que los otros modelos, por su dinámica de tiempo, no requieren tampoco un elevado nivel de detalle, y se puede proceder sin problema con el mismo modelo simplificado que se expone en este capítulo, en adición a las curvas de rendimiento isentrópico obtenidas para el expansor y la bomba y los productos UA nominales obtenidos en el evaporador y condensador. Se obtiene así una solución de compromiso entre el nivel de detalle de la instalación y la convergencia del método dinámico. 56 Capítulo 4. Modelo dinámico en TRNSYS Por lo que, una vez se elija el emplazamiento (con una inclinación y orientación determinada), solo quedará sacar los ficheros de salida con paso de tiempo horario. Se recomienda tomar una inclinación horizontal (0º) y azimut solar Sur (0º). Aunque esto no es decisivo en TRNSYS, ya que interpola entre los datos meteorológicos para obtener las condiciones a distintas inclinaciones y orientaciones. Para los emplazamientos que se han elegido en este proyecto, Sevilla, Madrid y Bilbao, se detallan a continuación sus condiciones meteorológicas típicas, que servirán para establecer los datos de entrada a los captadores y demás elementos en TRNSYS. 4.2.1 Sevilla Sevilla cuenta con una alta radiación a lo largo del año, que toma su máximo en el mes de julio. Se espera por tanto que en los meses de verano, la producción sea máxima en los captadores. Figura 4.4 Radiación global y difusa media mensual en Sevilla. Amarillo: Radiación global en kWh/m2 . Naranja: Radiación difusa en kW h/m2. Pero la magnitud de la radiación no es lo únicamente importante, también se deben tener en cuenta las horas de insolación solar: Figura 4.5 Duración media mensual de la radiación solar (diaria) en Sevilla. Rojo: Duración de la radiación solar en horas. Amarillo: Duración astronómica de la radiación solar en horas. La figura 4.5 refleja como a lo largo del año, las horas de sol diarias medias son abundantes en este emplazamiento. Esto es un buen indicador de que es beneficiosa la instalación de una planta solar. Un parámetro fundamental para la instalación de ACS y FV será la temperatura en el emplazamiento. Es bien sabido que la temperatura es perjudicial para los paneles fotovoltaicos, como se comentará en secciones posteriores, pero en el caso del ORC con solar térmica este hecho puede resultar incluso beneficioso. El hecho de tener temperaturas altas favorecerá a su vez la evaporación del refrigerante, puesto que el agua a la salida de los captadores será más caliente. Las temperaturas máximas se obtienen en los meses de mayor radiación, llegando a los 45ºC a mediados del mes de julio. Las mínimas se obtienen en los meses de enero y diciembre, alcanzando los 0ºC diarios. 4.2 Meteonorm 57 Figura 4.6 Temperaturas diarias máximas y mínimas en ºC en Sevilla. En resumen, las condiciones meteorológicas en Sevilla: Tabla 4.1 Tabla de datos meteorológicos de Sevilla. Gh(kWh/m2)Dh(kWh/m2)Bn(kWh/m2)Ta(C)Td(C)FF (m/s) Enero 84 29 141 11.3 6.3 2.4 Febrero 94 35 121 13.3 7.3 2.6 Marzo 151 50 177 16.1 8.6 2.8 Abril 179 66 177 18 9.1 3.1 Mayo 218 73 215 22.1 11.4 2.8 Junio 237 65 244 26.9 14.1 2.9 Julio 255 45 304 28.7 14.6 2.8 Agosto 225 49 266 28.6 15.6 2.7 Septiembre 169 46 203 25 14.8 2.5 Octubre 127 42 164 20.9 13.6 2.4 Noviembre 93 28 155 15.1 9.1 2.4 Diciembre 74 26 130 12 7.7 2.6 1901 554 2297 19.8 11 2.7 4.2.2 Madrid Madrid cuenta con una alta radiación sobre todo en verano, tomando su máximo en el mes de julio. Sin embargo, en meses de invierno, la radiación será del orden de la mitad que en Sevilla. Se espera por tanto que en los meses de verano, la producción sea máxima en los captadores. Figura 4.7 Radiación global y difusa media mensual en Madrid. Amarillo: Radiación global en kWh/m2 . Naranja: Radiación difusa en kW h/m2. 58 Capítulo 4. Modelo dinámico en TRNSYS Por ello, también es esperable que haya menos horas de insolación en los meses invernales: Figura 4.8 Duración media mensual de la radiación solar (diaria) en Madrid. Rojo: Duración de la radiación solar en horas. Amarillo: Duración astronómica de la radiación solar en horas. La figura 4.8 refleja como, sobre todo en verano, las horas de sol diarias medias son abundantes en este emplazamiento. Sin embargo, en las otras estaciones del año, los datos de radiación son bastante inferiores a los de Sevilla. La temperatura diaria media mensual: Figura 4.9 Temperaturas diarias máximas y mínimas en ºC en Madrid. Las temperaturas máximas se obtienen en los meses de mayor radiación, llegando a los 40ºC a mediados del mes de julio. Las mínimas se obtienen en los meses de enero y diciembre, alcanzando los -5ºC diarios. En resumen, las condiciones meteorológicas en Madrid: Tabla 4.2 Tabla de datos meteorológicos de Madrid. Gh(kWh/m2)Dh(kWh/m2)Bn(kWh/m2)Ta(C)Td(C)FF (m/s) Enero 62 24 109 5.2 0.9 2.4 Febrero 82 34 105 6.8 1 2.6 Marzo 133 54 150 10.2 2.1 3 Abril 166 63 169 12.4 3.6 3.2 Mayo 196 68 200 16.9 6.5 2.6 Junio 219 71 223 23.2 7.3 2.8 Julio 237 61 267 25.5 6.2 3 Agosto 207 56 240 24.9 6.5 2.8 Septiembre 152 53 176 20.4 7.1 2.5 Octubre 102 36 133 14.7 7.7 2.5 Noviembre 68 28 101 8.7 3.4 2.5 Diciembre 52 23 83 5.4 1.4 2.4 1674 570 1957 14.5 4.5 2.7 4.2 Meteonorm 59 4.2.3 Bilbao En este emplazamiento, la radiación será bastante baja a lo largo del año si la comparamos con los anteriores. En los meses invernales, apenas existe una radiación disponible que se pueda aprovechar con un sistema solar, ya sea térmico o fotovoltaico. En los meses centrales del año, la radiación es superior pero se dan unos 80 kWh/m2menos que en Sevilla: Figura 4.10 Radiación global y difusa media mensual en Bilbao. Amarillo: Radiación global en kWh/m2 . Naranja: Radiación difusa en kW h/m2. Figura 4.11 Duración media mensual de la radiación solar (diaria) en Bilbao. Rojo: Duración de la radiación solar en horas. Amarillo: Duración astronómica de la radiación solar en horas. Se tienen casi la mitad de horas de insolación solar en Bilbao con respecto a Madrid y Sevilla, y esto solamente en los meses de mayor radiación incidente. En meses invernales, el número es aún peor. La temperatura diaria media mensual: Figura 4.12 Temperaturas diarias máximas y mínimas en ºC en Bilbao. 60 Capítulo 4. Modelo dinámico en TRNSYS Las temperaturas máximas se obtienen en los meses de mayor radiación, llegando a los 37ºC a mediados del mes de julio. Las mínimas se obtienen en los meses de enero y diciembre, alcanzando los -2ºC diarios. En resumen, las condiciones meteorológicas en Bilbao: Tabla 4.3 Tabla de datos meteorológicos de Bilbao. Gh(kWh/m2)Dh(kWh/m2)Bn(kWh/m2)Ta(C)Td(C)FF (m/s) Enero 42 25 50 9.5 4 2.9 Febrero 59 33 61 9.8 3.9 3 Marzo 103 52 100 12.2 5.2 3.3 Abril 127 68 100 13.5 7.1 3.1 Mayo 157 86 113 16.6 10.6 2.8 Junio 164 94 109 20.3 14.2 2.7 Julio 166 94 114 21.5 15.5 2.7 Agosto 145 75 112 22 16 2.5 Septiembre 113 58 102 19.8 13.9 2.3 Octubre 80 42 80 17.3 11 2.8 Noviembre 46 27 51 12.2 6.9 2.8 Diciembre 35 20 48 9.7 4.3 3 1233 673 1039 15.4 9.4 2.8 4.3 Modelos de simulación Una vez conocidos los datos meteorológicos típicos de los emplazamientos a estudiar, se procede a la realización de los modelos dinámicos de TRNSYS. En primer lugar se aclararán las hipótesis que se han tomado y los modos de operación de la simulación dinámica. De esta manera se establecerán unos rangos de validez del modelo. Por último, se especificarán los códigos en FORTRAN de los componentes simplificados, además de proponer ideas que quedarán como trabajo futuro. La solución de compromiso entre el nivel de detalle y el coste computacional resulta complejo en estos modelos. Las librerías de fluidos que versiones más antiguas de TRNSYS cuentan con un abanico de refrigerantes muy limitado, por ello, en la última versión de TRNSYS 18 se incluyeron las librerías de Coolprop y se amplió considerablemente esta selección. Al comienzo del proyecto se intentó la implementación de dicha librería para TRNSYS 16, por medio de una librería estática en el lenguaje de programación C. Esta tarea resultó tediosa y poco útil ya que, al fin y al cabo, la último versión de TRNSYS ya tenía implementada la librería de fluidos de Coolprop. Por otra parte también se intentó el enlace con EES, pero resultaba lento e incurría en numerosos errores de convergencia. Tras darle muchas vueltas, se optó por la creación de los componentes a nivel individual dentro de FORTRAN, a partir del compilador TypeStudio que trae TRNSYS por defecto en su última versión. Esa cuestión también se discutió, ya que cabía la posibilidad de crear solamente un Type que modelara todo el ciclo, pero resultaba de alguna manera menos intuitivo. Tras revisar una gran cantidad de artículos que modelaban ORCs en TRNSYS, se observó que no había ninguno de ellos que tomara los componentes de manera individual, por ello se procedió de esta forma. E. Bocci et al. [ 11 ] desarrollaron en 2012 el Type600 como módulo del ORC para las simulaciones de TRNSYS, W. Lombardo et al. [ 34 ] más recientemente en 2021 desarrollaron el modelo del ciclo en MATLAB [ 39 ], enlazado con TRNSYS. MATLAB también puede ser un buen software intermedio para el cálculo del ciclo Rankine orgánico, al adaptarle las librerías de Coolprop y usar los comandos PROPSI propios de la misma. También hay una gran cantidad de proyectos que enlazan EES con TRNSYS ([ 46 ],[ 15 ]), debido a que las librerías de fluidos de EES, basadas en REFPROP, son ampliamente aceptadas y recomendadas. Por último, como se describirá en el apartado de trabajo futuro, se deja pendiente la tarea de realizar un Type que englobe por completo el ORC a nivel detallado. Este hecho requeriría de una serie de consideraciones más complejas y que por ende necesitarían más tiempo de programación. 4.3.1 Hipótesis Las hipótesis asociadas a los modelos que se detallan en apartados posteriores son: 1. El evaporador se modela como unizona, dependiendo fundamentalmente del producto UAnom con un gasto másico nominal ˙mnom 4.3 Modelos de simulación 61 2. La pérdida de carga en el evaporador (en ambos lados) se toma constante a lo largo de la simulación dinámica 3. Mismas hipótesis 1. y2. para el condensador 4. El expansor realiza únicamente un balance de energía, no regula el gasto másico 5. El rendimiento del expansor ηis,exp varía según las curvas de regresión de la Tabla 3.10 en función de la temperatura de entrada del refrigerante 6. El rendimiento de la bomba εis,p se modela a partir de la potencia isentrópica a las condiciones de entrada, según la Ecuación 3.82 Estas hipótesis darán una primera aproximación a la energía anual que se extrae del ORC con un ±10% de incertidumbre estimada. Otra posible forma de proceder sería a partir de las radiaciones medias mensuales e implementar el modelo de simulación en EES, a nivel estacionario, tal y como hacen I. García et al. [ 25 ] en 2019. Esto evaluaría el funcionamiento del ciclo, pero no tendría en cuenta la adaptación por completo en sistemas residenciales, al no evaluarse las temperaturas de agua de red mensuales o los consumos adicionales del sistema auxiliar. 4.3.2 Evaporador El código del Evaporador se muestra en los apéndices de este documento (A.1.1). Los inputs del código son similares a los del intercambiador de calor contracorriente propio de la librería de TRNSYS. En la sección 4.5.1 del Mathematical Reference de TRNSYS 18 [67]: Figura 4.13 Esquema del Intercambiador de Calor de TRNSYS. Fuente: TRNSYS 18 [67]. La capacidad térmica para cada lado del intercambiador se calcula como: Cc=˙mcCpc(4.1) Ch=˙mhCph(4.2) Cmax =m´ ax(Cc,Ch)(4.3) Cmin =m´ ın(Cc,Ch)(4.4) Y para el caso a contracorriente, a partir del método ε-NTU: ε= 1−exp−UA Cmin ·1−Cmin Cmax  1−Cmin Cmax ·exp−UA Cmin ·1−Cmin Cmax (4.5) 62 Capítulo 4. Modelo dinámico en TRNSYS La temperatura de salida del lado caliente se calcula como: Th,out =Th,in −ε·Cmin Ch·Th,in −Tc,in(4.6) La potencia transferida por el intercambiador será: ˙ QT=ε·Cmin ·Th,in −Tc,in(4.7) Si se tiene en cuenta el cambio de fase: Si Cmin Cmax ≤0.01 entonces ε=1−exp−UA Cmin (4.8) Donde UA viene modificado por la expresión desarrollada por Yam et al. [72]: UA =UAnom ·˙m ˙mnom n (4.9) Ynes igual a 0.5 en el caso del evaporador. La pantalla de información del Type del Evaporador3en TRNSYS: Figura 4.14 Pantalla de creación del Type215, Evaporador para Sistemas ORC. Fuente: Elaboración propia. 4.3.3 Condensador Para el caso del Condensador se procede de la misma forma que en el Evaporador, pero cambiando el lado caliente por el frío. El código del Condensador en FORTRAN también se encuentra en los apéndices de este documento (A.1.2). Siguiendo el mismo método ε-NTU: Cc=˙mcCpc(4.10) Ch=˙mhCph(4.11) Cmax =m´ ax(Cc,Ch)(4.12) Cmin =m´ ın(Cc,Ch)(4.13) La efectividad vendrá dada por: 3Icono inspirado por TESS [68] 4.3 Modelos de simulación 63 ε= 1−exp−UA Cmin ·1−Cmin Cmax  1−Cmin Cmax ·exp−UA Cmin ·1−Cmin Cmax (4.14) La temperatura de salida del lado caliente se calcula como: Th,out =Th,in −ε·Cmin Ch·Th,in −Tc,in(4.15) La potencia transferida por el intercambiador será: ˙ QT=ε·Cmin ·Th,in −Tc,in(4.16) Si se tiene en cuenta el cambio de fase: Si Cmin Cmax ≤0.01 entonces ε=1−exp−UA Cmin (4.17) Donde UA viene modificado por la expresión desarrollada por Yam et al. [72]: UA =UAnom ·˙m ˙mnom n (4.18) Ynes igual a 0.4 en el caso del condensador. La pantalla de información del Type del Condensador4en TRNSYS: Figura 4.15 Pantalla de creación del Type216, Condensador para Sistemas ORC. Fuente: Elaboración propia. 4.3.4 Expansor El expansor cuenta con un control de señal incorporado. De esta forma, a partir de los controles que integra TRNSYS, se pueden establecer modos de operación y rangos de funcionamiento temporales para el expansor. En el caso en el que el Type del expansor recibe una señal γmenor de 0.5: ηis,exp =0(4.19) ˙ Wexp =0(4.20) ˙min =˙mout (4.21) 4Icono inspirado por TESS [68] 64 Capítulo 4. Modelo dinámico en TRNSYS Tin =Tout (4.22) De esta forma, se asegura la simulación correcta, al respetar los balances de masa y energía. En el caso en el que éstos no se implementaran, los resultados que se obtendrían serían confusos ya que el kernel de TRNSYS retoma los valores iniciales de las variables. En caso contrario, con γ≥0.5: ηis,exp =a+b·Tin +c·T2 in +d·T3 in (4.23) hout =hin −ηis,exp ·hin −hout,s(4.24) ˙ Wexp =˙min ·(hin −hout )(4.25) ˙min =˙mout (4.26) La temperatura de salida del refrigerante vendrá dada por la entalpía de salida y la presión a la que se condense, Tout =f(hout ,pout ). En el código del expansor se detallan otras restricciones impuestas que son de carácter lógico. Éstas van desde un rendimiento del expansor superior a la unidad, que puede darse en momentos en los que la temperatura de entrada sea mayor que la de evaporación a la presión de trabajo, para lo que se limita el rendimiento del expansor en un 80% según los cálculos en régimen estacionario en EES. La pantalla de información del Type del Expansor en TRNSYS: Figura 4.16 Pantalla de creación del Type220, Expansor para Sistemas ORC. Fuente: Elaboración propia. 4.3.5 Bomba La bomba será el componente que controle toda la instalación de producción de potencia. Al igual que el expansor, cuenta con un control de apagado y encendido, y regula el gasto en función del régimen de giro al que trabaje. Esta implementación tiene un interés adicional que consiste en el control de dicha velocidad de giro en función de las condiciones que se tengan en la instalación solar, por ejemplo. Así, se llevará más o menos gasto másico al evaporador en función de la temperatura de entrada al aporte térmico, asegurándose la operación quasi-nominal en cada paso de tiempo. El volumen de desplazamiento de la máquina vendrá dada por su fracción de capacidad Xp y su volumen de desplazamiento máximo Vs,max: Vs=Xp·Vs,max (4.27) 4.3 Modelos de simulación 65 Por otra parte, el gasto másico a la salida de la bomba será: ˙mout,p=N 60 ·εvol ·Vs·ρin (4.28) En el caso en el que γsea menor que 0.5 (apagado): ηis,p=0(4.29) ˙ Wp=0(4.30) ˙min,p=˙mout,p(4.31) Tin =Tout (4.32) En caso contrario: ηis,p=a+b·Wp,is +c·W2 p,is +d·W3 p,is (4.33) hout =hin +hout,s−hin ηis,p (4.34) ˙ Wp=˙mout,p·vin ·(pout −pin)(4.35) ˙ We= ˙ Wp ηis,p (4.36) Como hace TRNSYS cuando modela las bombas, si se define un factor de conversión F para obtener la temperatura a la salida: Tout =Tin +F·˙ Wp cp,re f ·˙mout,p (4.37) La pantalla de información del Type de la Bomba5en TRNSYS: Figura 4.17 Pantalla de creación del Type211, Bomba para Sistemas ORC. Fuente: Elaboración propia. 5Icono inspirado por TESS [68] 72 Capítulo 4. Modelo dinámico en TRNSYS Control 8 Al comenzar el proyecto se trató de implementar un controlador Feedback (Type22) que regulara el régimen de giro de la bomba en función de la temperatura del agua de entrada al evaporador. Este controlador daba problemas en la convergencia de las ecuaciones diferenciales y finalmente se descartó. Esto es una tarea pendiente que queda como trabajo futuro, pero sería más cómodo implementar todo el sistema en Simulink [ 22 ] o en OpenModelica [ 49 ], creando el ORC y el sistema solar directamente en alguno de estos dos softwares mencionados. Aún así, se implementaron para este sistema sin almacenamiento dos controles diferenciales basados en histéresis para controlar la bomba del primario que alimenta los captadores. Estos dos controles son de radiación y de temperatura. Para ello, en TRNSYS el Type2 genera una función de control que puede tener valores de 0 o 1. El valor de se elegido en función de la diferencia entre las temperaturas superior e inferior, TH y TL , en comparación con dos diferencias de temperatura de banda muerta, ∆TH y ∆TL . El nuevo valor de γ0 es dependiente de si γi = 0 ó 1. El regulador se utiliza normalmente con γ0 conectado a γi dando un efecto de histéresis. Por consideraciones de seguridad, se incluye una desconexión por límite superior con el controlador Type2. Independientemente de las condiciones de banda muerta, la función de control se pondrá a cero si se supera la condición de límite superior. Este controlador no está restringido a la detección de temperaturas, aunque la notación de temperatura se utiliza en toda la documentación de TRNSYS. Existen entonces dos opciones: •Si el controlador estaba conectado: Si γi=1y∆TL≤(TH−TL),γo=1(4.60) Si γi=1y∆TL>(TH−TL),γo=0(4.61) •Si el controlador estaba desconectado: Si γi=0y∆TH≤(TH−TL),γo=1(4.62) Si γi=0y∆TH>(TH−TL),γo=0(4.63) Sin embargo, la función de control se pone a cero, independientemente de las condiciones de banda muerta superior e inferior si TIN >TMAX . Esta situación se da a menudo en los sistemas de agua caliente sanitaria en los que la bomba no puede funcionar si la temperatura del depósito está por encima de algún límite prescrito. La función del controlador se muestra gráficamente como sigue: Figura 4.22 Función del Controlador Diferencial. Fuente: TRNSYS [29]. El controlador por temperatura del captador cuenta con los siguientes parámetros: De esta manera se asegura que la bomba funcionará cuando la temperatura de salida esté en el rango de 40-202 ºC. Ídem para el controlador por radiación: 8Sección 4.1.1 Mathematical Reference: TRNSYS 18 4.5 ORC Solar con Almacenamiento 73 Tabla 4.7 Valores referidos al controlador por temperatura del sistema sin almacenamiento . Entradas ∆TH(ºC) ∆TL(ºC) Salidas Tcol out →TH202 40 γo→γtemp Tabla 4.8 Valores referidos al controlador por radiación del sistema sin almacenamiento. Entradas ∆IH(kJ/hr ·m2)∆IL(kJ/hr ·m2) Salidas I→TH1100 900 γo→γirr Entonces para tener en cuenta el efecto conjunto de estos dos controladores, se sigue la idea de F. Castellano [60] en la que se introduce una ecuación intermedia que haga: γwp =γtemp ·γirr (4.64) Lo que provoca que la bomba sólo se active siempre y cuando ambos controladores den una respuesta no nula. 4.5 ORC Solar con Almacenamiento 4.5.1 Layout Análogamente a la sección anterior, el layout de la instalación es típicamente el de un sistema de ACS solar con un tanque de almacenamiento intermedio. Si se compara con el layout clásico de TRNSYS (Figura 4.1) se puede ver cómo difiere en la introducción del intercambiador que se mencionó anteriormente. Además, se toma un tanque con un intercambiador sumergido, tal y como ofrece el fabricante OEG (el mismo que los captadores) [ 65 ]. Este hecho añade algo de complejidad adicional a la instalación, pero no deja de ser interesante para mostrar el comportamiento de esta clase de almacenamiento dentro de los sistemas SDHW-ORC. Figura 4.23 Diagrama de la instalación SDHW-ORC con Almacenamiento. Fuente: Elaboración propia. La simulación es similar al caso sin almacenamiento, pero se difiere en los equipos hidrónicos. Se discutió bastante cómo hacer para "evitar" al evaporador y no penalizar la demanda cuando la temperatura de salida del tanque no fuera la idónea. Finalmente se optó por implementar un control que desactivase por completo el ORC, por lo que no llevaría gasto másico de refrigerante al evaporador y por tanto ˙ Qev =0 . Así se consigue eliminar de la instalación una válvula adicional, que es la que se necesita en caso de mezcla con la temperatura de carga (Load temperature) en el caso que se sobrepase un setpoint determinado. Nótese que este paso intermedio es necesario, debido al código intrínseco de FORTRAN que tiene el tanque de almacenamiento. Si este controlador por temperatura de entrada de agua fría no se incluye, no se asegura la correcta operación del modelo del tanque. 74 Capítulo 4. Modelo dinámico en TRNSYS Es evidente que la simulación es ahora algo más compleja debido a la introducción de estos elementos adicionales. También cabe destacar que se detalló a conciencia debido a que esta simulación tenía un peso superior por lo habitual que resulta que el caso sin almacenamiento. Asimismo, el ORC sigue siendo sustituible por el enlace a EES con el Type66. Por lo demás, los controladores de radiación y temperatura son idénticos, al igual que los captadores solares. pump evaporator expander condenser weather collectors heat exchanger coll. pump unit conversion monthly temp. dhw plant control temp radiation dhw demand efficiencies auxiliary heater mix tank control div main pump t-c pipe c-t pipe t-e pipe d-t pipe d-m pipe Figura 4.24 Diagrama en TRNSYS de la instalación SDHW-ORC con Almacenamiento. Fuente: Elaboración propia. En la figura A.2 se puede ver el layout de la simulación en TRNSYS. Se incluye ahora un control para válvulas atemperadoras en modo de calefacción (Heating mode). Dicho controlador cuenta con su última modificación en 2015, por lo que resulta relativamente nuevo en comparación con versiones anteriores como TRNSYS 16. 4.5.2 Componentes En esta subsección se introducirán los nuevos componentes que aparecen en este sistema con almacenamiento. Para los captadores y el control diferencial, así como las tuberías se tomarán los mismos modelos que en la sección anterior (veáse 4.4.2). Con ello se pretende no repetir los mismos conceptos y que la redacción sea más dinámica. Hipótesis Las hipótesis que sigue este modelo de simulación son: 1. Las temperaturas de agua de red vendrán dadas por ATECYR [ 5 ] y se tomarán constantes a nivel mensual 2. Se establecerán distintos modelos de demanda. Para este caso, se tomarán diversos modelos de demanda que se detallarán en siguientes subsecciones. Estos modelos van desde una ocupación de 4 personas a 50, 100 y 144 respectivamente. Los consumos se toman a nivel horario en base al DTIE 1.01, y este consumo diario se tomará constante a lo largo del año. 3. Los ficheros meteorológicos que contienen los TMY, vienen dados por interpolaciones de estaciones meteorológicas por Meteonorm [40] 4. Se suponen un sistema auxiliar de 1.5 kW para aplicaciones residenciales a pequeña escala 4.5 ORC Solar con Almacenamiento 75 5. La tolerancia de integración y convergencia son de una milésima relativa respectivamente 6. Los captadores solares son de placa plana y tienen una eficiencia cuadrática y modificador del ángulo de incidencia de segundo orden 7. El tanque de almacenamiento se modela con un intercambiador sumergido 8. La altura en metros del tanque se calcula a partir de la ecuación: h=0.32 ·Vtank +1.65 (4.65) 9. Se toman 6 niveles de estratificación en el almacenamiento térmico Con ellas se pretende realizar un modelo relativamente simple y que obtenga un nivel aceptable de fiabilidad en los cálculos. Tanque de Almacenamiento 9 Para el tanque de almacenamiento se usa el Type156 de TRNSYS, el cual modela un tanque de almacenamiento de volumen constante lleno de fluido con un intercambiador de calor sumergido. Este componente modela un tanque cilíndrico con una configuración vertical. El fluido en el tanque de almacenamiento interactúa con el fluido en el intercambiador de calor (a través de la transferencia de calor con el intercambiador de calor sumergido), con el entorno (a través de las pérdidas térmicas de la parte superior, el fondo y los bordes) y con hasta dos flujos que entran y salen del acumulador. El depósito se divide en nodos isotérmicos (para modelar la estratificación observada en los tanques de almacenamiento) donde se controla el grado de estratificación mediante la especificación del número de "nodos". Cada nodo de volumen constante se supone isotérmico e interactúa térmicamente con los nodos superiores e inferiores a través de varios mecanismos: conducción de fluidos entre los nodos y el movimiento de fluidos (ya sea el movimiento forzado de las corrientes de entrada o la mezcla natural de desestratificación debido a la inversión de la temperatura). Se puede especificar un intercambiador de calor de tubos en espiral (o sin HX si se desea). El calor auxiliar puede proporcionarse a cada nodo isotérmico individualmente, mediante el uso de entradas al modelo, pero en este caso el auxiliar no intervendrá por normativa española. Figura 4.25 Esquema del Tanque de Almacenamiento con Intercambiador sumergido. Fuente: A.L. Nash et al. [44]. En este tipo de tanque de almacenamiento, el calor puede ser transferido dentro y fuera a través de 3 únicas corrientes de flujos másicos. Dos de las corrientes de fluido se mezclan con el fluido de almacenamiento, mientras que la tercera corriente de flujo transfiere el calor de calor hacia/desde el tanque de almacenamiento a través de un intercambiador de calor sumergido (el fluido HX no se mezcla con el fluido de almacenamiento). La convección natural desde el intercambiador de calor hasta el fluido del tanque de almacenamiento puede ser un problema difícil de resolver. A esto se le suma el hecho de que los efectos de la masa del fluido del intercambiador de calor deben ser considerados para este tipo de sistemas. El problema se descompone en la solución necesaria de dos ecuaciones diferenciales acopladas: 9Sección 4.10.6 Mathematical Reference: TRNSYS 18 76 Capítulo 4. Modelo dinámico en TRNSYS dTtank dt = ˙ Qin,tank −˙ Qout,tank Ctank (4.66) dThx dt = ˙ Qin,hx −˙ Qout,hx Ctank (4.67) Donde ˙ Qin,tank y ˙ Qout,tank son funciones de la temperatura ambiente, las condiciones del fluido de entrada y los caudales y la temperatura del intercambiador de calor, y ˙ Qin,hx y ˙ Qout,hx son funciones de la temperatura y caudal del fluido de entrada al intercambiador de calor, así como de las temperaturas del depósito. Aunque hay otros métodos disponibles para resolver ecuaciones diferenciales acopladas, se resuelve el problema en TRNSYS con una solución analítica aproximada. La solución analítica tiene varias ventajas inherentes sobre las soluciones numéricas. En primer lugar, la subrutina resuelve su propio problema matemático y no tiene que depender de recetas numéricas no estándares que deban adjuntarse a la subrutina. En segundo lugar, algunos de los otros métodos de solución (principalmente las soluciones numéricas) son extremadamente dependientes del paso de tiempo de la simulación y pueden no converger en ciertas circunstancias que se encuentran comúnmente en los sistemas de agua caliente doméstica (por ejemplo, grandes caudales). La solución analítica es independiente del paso de tiempo, pero requiere una solución iterativa dentro de la subrutina para resolver las ecuaciones diferenciales acopladas. Mientras que la resolución de dos ecuaciones diferenciales acopladas de forma iterativa puede puede dar lugar a problemas de convergencia, no parece ser el caso de este modelo en casi todos los escenarios de funcionamiento. Para resolver las ecuaciones diferenciales analíticamente, éstas se colocan en la forma: dT dt =aT +b(4.68) Donde T es la variable dependiente, t es el tiempo, a es una constante y b puede ser función del tiempo o de la variable dependiente. Si b es una constante, entonces la solución de esta ecuación diferencial puede resolverse fácilmente. En cambio, si b no es constante, entonces se puede encontrar una aproximación razonable a la solución analítica, suponiendo que b es constante a lo largo del paso de tiempo e igual a su valor medio. Para cualquier instante de tiempo (a6=0): Tf=Ti+bm aexp(a·∆t)−bm a(4.69) Donde bm=f(Tm)y: Tm=1 a·∆tTi+bm a(exp(a·∆t)−1)−bm a(4.70) Con esta hipótesis, el problema es fácil de resolver. Basta con escribir la ecuación diferencial en la forma correcta, determinar a y b y resolver para Tf y Tm . A continuación, volver a calcular bm e iterar hasta que las temperaturas converjan. Aunque asumir que b es constante a lo largo del paso de tiempo (e igual a su valor medio) no es técnicamente correcta ( b para el tanque es una función de la temperatura del intercambiador de calor, por ejemplo), es una aproximación razonable para los pequeños pasos de tiempo utilizados en las simulaciones de TRNSYS (paso de tiempo máximo = 1 hora). Esta subrutina permite designar el nivel de estratificación del tanque de almacenamiento especificando un número de nodos del tanque ( N ). A continuación, el depósito se divide en N nodos horizontales de igual volumen (antes de la colocación del intercambiador de calor, que reduce el volumen (y por tanto la capacidad) del nodo). Se supone que cada uno de los nodos del tanque es isotérmico. El nodo 1 se encuentra en la parte superior del depósito. Cuanto mayor sea el número de nodos, mayor será la estratificación en el tanque de almacenamiento. Un aumento excesivo del número de nodos puede ralentizar drásticamente la simulación. El intercambiador de calor también se divide en un número de nodos isotérmicos ( Nhx ) , pero están dispuestos a lo largo de la dirección del flujo del intercambiador de calor (a lo largo de la longitud de la tubería). El calor adyacente de los nodos del intercambiador interactúan térmicamente sólo a través de la corriente de flujo, por lo que la conducción no se considera entre intercambiadores de calor. En el caso de los intercambiadores de calor de tubos en espiral, los tubos que componen el intercambiador de calor (puede haber más de un tubo 4.5 ORC Solar con Almacenamiento 77 enrollado) se dividen en Nhx nodos a lo largo de la dirección del flujo. Para cada nodo del intercambiador de calor se debe suministrar la fracción de la longitud del tubo del intercambiador de calor que se asignará a ese nodo y el nodo del tanque en el que se encuentra completamente este nodo del intercambiador de calor. Es posible tener más de un nodo del intercambiador de calor situado dentro de un nodo del tanque. La temperatura de salida en cualquier momento de la simulación para el flujo del intercambiador de calor es la temperatura media del nodo del intercambiador de calor que contiene la salida (el último nodo especificado) durante el paso de tiempo. El coeficiente global de transferencia de calor ( UA ) del intercambiador de calor al tanque para cualquier nodo del intercambiador de calor puede expresarse como: n UA =1 αoAo +Rw+1 αiAi (4.71) Donde n es el número de tubos idénticos (tuberías), αo es el coeficiente de transferencia de calor de la superficie exterior (lado del fluido del depósito), Ao es la superficie exterior del nodo HX, Rw la resistencia térmica de la pared del tubo, αi el coeficiente de transferencia de calor de la superficie interior (en los tubos) yAila superficie interior del nodo HX. αo=Nud k do (4.72) Con Nud el número Nusselt en función del diámetro del tubo, k la conductividad térmica del fluido y do el diámetro exterior del tubo. Dicho Nudse calcula a partir de: Nud=CRanGFm(4.73) Siendo Ra el número de Rayleigh para el fluido del tanque (basado en las propiedades del fluido en (Ts+T)/2 lo que requiere una solución iterativa ya que Ts depende de la transferencia de calor), Ts la temperatura de la superficie exterior del HX, T la temperatura del nodo del tanque que contiene este nodo HX y C,n,GF ymson parámetros suministrados por el usuario. La resistencia térmica de la pared del tubo se calcula como: Rw= lnro ri 2πLtkw (4.74) En la que ro es el radio exterior del tubo, ri el radio interior de la tubería, Lt la longitud del nodo de la tubería y kwla conductividad térmica de la pared del HX. El coeficiente de transferencia de calor de la superficie interior ( αi ) depende de las propiedades del fluido. Se supone que el flujo se desarrolla completamente y el coeficiente de convección interna se basa en la longitud de los tubos y no en la longitud del nodo. Para los intercambiadores de calor de tubos en espiral, el número de Reynolds crítico para la transición del flujo laminar al turbulento se calcula como: Recrit =20000 di desp !0.32 (4.75) Con desp el diámetro de los tubos en espiral del intercambiador. La documentación de TRNSYS establece la siguiente correlación para el cálculo del Nusselt en régimen laminar: Nuhx =   48 11 + 51 11 1+1342/Prhx HE2 +1.816HE 1+1.15/Prhx   1/3 (4.76) Siendo el parámetro HE: HE = Rehx di desp 0.5 1+Pitchesp/πdi2(4.77) 78 Capítulo 4. Modelo dinámico en TRNSYS En condiciones de flujo turbulento: Nuhx =0.023Re0.85 hx Pr0.4 hx di desp !0.1 (4.78) Y el coeficiente de transferencia interior: αi=Nuhx k di (4.79) Para los casos en los que no hay flujo a través del intercambiador de calor, el número de Nusselt se fija en 1.0 para el cálculo del coeficiente de transferencia de calor interno. Finalmente, la transferencia de calor entre el nodo del tanque (j) y el nodo del intercambiador de calor (k) puede calcularse como: ˙ Qhx,j→k=UAj,kTtank,j−Thx,k(4.80) El otro mecanismo de la transferencia de calor para el nodo del intercambiador de calor es a través del flujo de fluido en el intercambiador de calor: ˙ Qf=˙mCpThx,k−Tin(4.81) Por último, los términos a y b de la ecuación diferencial ( dT/dt =aT +b ) para la transferencia de calor del intercambiador pueden expresarse como: ahx,k=˙mkCp,k−UAj,k ˙mkCp,k (4.82) bhx,k=−˙mkCp,kTin,k−UAj,kTtank,j ˙mkCp,k (4.83) El modelo del tanque de almacenamiento tiene en cuenta las siguientes transferencias de calor de los componentes: •Pérdidas térmicas al entorno a través de la parte superior del tanque de almacenamiento •Las pérdidas térmicas al entorno a través de los laterales del acumulador •Pérdidas térmicas hacia el entorno a través del fondo del acumulador •Intercambio de calor con el fluido que fluye y se estanca en el intercambiador de calor •La conducción entre los nodos adyacentes del tanque •Mezcla entre nodos para eliminar las inestabilidades térmicas •Mezcla entre nodos debido al flujo de carga a través del tanque de almacenamiento El tanque de almacenamiento interactúa térmicamente con su entorno a través de las pérdidas (o ganancias) de calor hacia el tanque desde la parte superior, los bordes y el fondo del tanque de almacenamiento. El modelo permite especificar temperaturas únicas del entorno para la superficie superior, la superficie inferior y los bordes, con el fin de aumentar la flexibilidad. La transferencia de calor desde la parte superior, los bordes y el fondo del almacenamiento para el nodo j del tanque es: ˙ Qper,top,j=Atop,jUtop Ttank,j−Tamb,top(4.84) ˙ Qper,bott,j=Abott,jUbott Ttank,j−Tamb,bott (4.85) ˙ Qper,ed,j=Aed,jUed Ttank,j−Tamb,ed(4.86) Los nodos del depósito del modelo pueden interactuar térmicamente por conducción entre nodos. La formulación de la transferencia de calor por conducción desde el nodo j del tanque es: Qcd,j=kjAj Tj−Tj−1 Lcd,j +kj−1Aj−1 Tj−Tj−1 Lcd,j (4.87) 4.5 ORC Solar con Almacenamiento 79 El modelo determina qué nodos contienen las entradas y salidas en función de la altura del tanque y del número de nodos. De esta manera, el número de nodos del tanque peuden cambiarse sin tener que volver a introducir los nodos para las entradas y salidas. Las temperaturas en las salidas en cualquier momento son simplemente las temperaturas medias de los nodos que contienen las salidas durante el de la simulación. Se debe proporcionar la temperatura de entrada y el caudal a través de cada una de las entradas. Las ubicaciones de las entradas y salidas también son fijas a lo largo de la simulación y no pueden ser cambiadas. El caudal de salida de cualquier salida es simplemente el caudal de entrada de su entrada emparejada. A veces, los nodos del depósito pueden volverse térmicamente inestables (un nodo tiene una temperatura más alta que el nodo superior). Si esto ocurre, el modelo mezcla completamente los nodos que son inestables al final del paso de tiempo para evitar errores. Teniendo en cuenta todo lo expuesto en párrafos anteriores, la ecuación diferencial 4.66 se expande a: dTtank dt =−˙ Qhx,j→k−˙ Qper,top,j−˙ Qper,bott,j−˙ Qper,ed,j−˙ Qcd,j−˙ Qf,i,j−˙ Qmix,j Ctank (4.88) Donde se elimina el término de potencia térmica auxiliar dentro del tanque por los motivos ya comentados. Para el tanque de almacenamiento de OEG [65], se tienen las siguientes características: Tabla 4.9 Características del Tanque de Almacenamiento. Volumen del Tanque (l) 502 Altura total del Tanque con aislamiento (m) 1.77 Altura de inclinación (m) 1.925 Diámetro del Tanque con aislamiento (m) 0.76 Pérdidas térmicas según EN 12897 (W) 43 Presión máxima del Tanque (bar) 10 Temperatura máxima del Tanque (ºC) 95 Tabla 4.10 Características del Intercambiador sumergido en el Tanque de Almacenamiento. Área del HX inferior (m2) 1.88 Área del HX superior (m2) 1.74 Presión máxima de los HX (bar) 10 Temperatura máxima de los HX (ºC) 130 Gráficamente, el tanque: Figura 4.26 Tanque de Almacenamiento con Intercambiador sumergido. Fuente: OEG [65]. Tuberías Ídem que para el caso de los captadores, el modelo de TRNSYS que se usa para modelar la transferencia térmica en las tuberías y conductos es idéntico que en el caso sin almacenamiento (veáse 4.4.2). Los datos referidos a piping del circuito de agua son los siguientes: 80 Capítulo 4. Modelo dinámico en TRNSYS Tabla 4.11 Valores referidos a las tuberías del sistema con almacenamiento. . Tubería Longitud (m) Diámetro (m) Coeficiente de pérdidas (W/m2K) col-tank (c-t) 5 0.02 0.833 tank-ev (t-e) 10 0.02 0.833 div-tank (d-t) 10 0.02 0.833 div-mix (d-m) 10 0.02 0.833 tank-col (t-c) 5 0.02 0.833 Donde se ha intentado que el sistema sea lo más similar posible al caso sin almacenamiento para tener una comparativa razonable. Control 10 Los controladores diferenciales son idénticos al caso sin almacenamiento (veáse 4.4.2), salvo la incorporación del control de la válvula atemperadora al tanque de almacenamiento. A partir del Type115 se modela un controlador de válvula atemperadora que funciona en modo calefacción. Toma la temperatura de origen fuente, la temperatura de atemperado y una temperatura de consigna y determina la fracción de fluido que debe pasar por la fuente y la fracción de fluido que debe evitar la fuente y ser utilizada para para atemperar el flujo de salida de la fuente. En muchas situaciones, el fluido debe ser almacenado a una temperatura pero debe ser suministrado a una temperatura que no debe exceder el punto de ajuste deseado. que no supere un punto de consigna diferente. Por ejemplo, el agua puede almacenarse en un calentador de agua a 70 ºC pero para no provocar quemaduras, puede suministrarse a una temperatura que no supere los 50 ºC. La forma de lograr esta reducción de la temperatura consiste en desviar parte del líquido que regresa al calentador de agua alrededor de del calentador y luego mezclarlo de nuevo aguas abajo del calentador. El Type115 toma la temperatura de consigna del fluido templado (la temperatura que se desea), la temperatura de la fuente (la temperatura del fluido caliente no atemperado) y la temperatura de retorno (la temperatura del fluido de retorno (la temperatura del fluido que se utiliza para atemperar y que sustituye al fluido extraído de la fuente) y determina la fracción másica de cada corriente que se necesita para proporcionar la temperatura de consigna. La fracción másica que va a la fuente viene dada por: γs=Tret −Tset Tret −Ts (4.89) 4.6 Miscelánea Existen diversos parámetros que son comunes en ambas simulaciones. Estos parámetros son los referidos al agua de red mensual por cada ciudad y los consumos de ACS según la ocupación. En primer lugar, según la normativa UNE 94002:2005 [ 3 ] se establecen las temperaturas de agua fría o de red mensuales en España. Los consumos unitarios de ACS vienen dados por el HE4 del CTE [42]. Si se revisan ambas normas, las temperaturas de agua de red mensuales para los emplazamientos seleccionados serán gráficamente: 10Sección 4.1.11 Mathematical Reference: TRNSYS 18 4.6 Miscelánea 81 File:(Untitled) 11/05/2021 13:19:18 Page 1 EES Ver. 9.457: #1514: For use only by Mohamed Shaker, Ginza, Cairo, Egypt 123456789101112 8 10 12 14 16 18 20 22 Mes Tred (ºC) SevillaSevilla BilbaoBilbao MadridMadrid Figura 4.27 Temperaturas de Agua de Red mensuales según ciudad. Y los consumos horarios según DTIE: File:(Untitled) 11/05/2021 13:29:49 Page 1 EES Ver. 9.457: #1514: For use only by Mohamed Shaker, Ginza, Cairo, Egypt 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 Hora [h] Consumo ACS [l/h·per] Figura 4.28 Perfil de consumo diario de ACS según DTIE 1.01. Si en la figura 4.28 se suman todos los consumos horarios en las 24 horas del día, se puede ver cómo se cumplen los 28 litros por persona y día que marca el HE4 del CTE [42]. Para los cálculos económicos, se tomará el perfil de consumo eléctrico de una vivienda de 4 personas, que gráficamente: File:consumoelectrico.EES 12/05/2021 8:14:43 Page 1 EES Ver. 9.457: #1514: For use only by Mohamed Shaker, Ginza, Cairo, Egypt 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 100 150 200 250 300 Mes Consumo Eléctrico [kWh/mes] Figura 4.29 Perfil de consumo eléctrico mensual. 5 Resultados y Discusión Un a vez realizados los modelos de simulación tanto en EES como en TRNSYS y Excel (para la instalación fotovoltaica), se obtendrán los resultados para cada una de las configuraciones y para cada zona climática seleccionada. El paso de tiempo de la simulación será de 10 minutos en TRNSYS, integrando los resultados a escala horaria por comodidad en el manejo de los datos. Nótese que las gráficas temporales que se mostrarán en este capítulo serán a menudo mensuales, para facilitar la comprensión de los resultados. Los resultados se graficarán en EES a partir de lookup tables, modificados previamente en Excel para obtener las gráficas mensuales. En TRNSYS también existe la opción de integrar mensualmente los resultados con el Type46b, que es una impresora de resultados especialmente útil. 5.1 Análisis de cada Simulación 5.1.1 ORC Solar sin Almacenamiento Para la simulación de esta configuración se opta por una potencia nominal del ORC de 1 kW, debido a los caudales de agua que se manejan y por el hecho de que el no tener almacenamiento también penaliza de alguna forma la producción de energía eléctrica en el propio ORC. De esta forma se compararán diferentes configuraciones con un ORC de 1 kW. En este caso el área total de captadores es de 10 m2, con 2 en serie. Sevilla Una vez montada la simulación en TRNSYS, solo basta con incluir las temperaturas de agua de red de Sevilla (veáse la figura 4.27) y el fichero meteorológico dado por Meteonorm para este emplazamiento. Los resultados se vuelcan en un fichero .txt a partir del Type25c en TRNSYS, se envían a Excel para su procesado y finalmente a EES para el post-procesado: File:SinAlmacenamientoORC.EES 13/05/2021 8:54:50 Page 1 EES Ver. 9.457: #1514: For use only by Mohamed Shaker, Ginza, Cairo, Egypt 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 40 60 80 100 120 140 140 160 180 200 220 Mes Energia Expansor [kWh] Energia ExpansorEnergia Expansor Energia AuxiliarEnergia Auxiliar Energía Auxiliar [kWh] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 10 20 30 40 50 60 70 180 190 200 210 220 230 240 250 Mes Energia Expansor [kWh] Energia ExpansorEnergia Expansor Energia AuxiliarEnergia Auxiliar Energia Auxiliar [kWh] Figura 5.1 Resultados mensuales de energía producida en el Expansor y consumida por Auxiliares en Sevilla (caso sin almacenamiento). 89 90 Capítulo 5. Resultados y Discusión En la figura 5.1 puede verse como el SDHW-ORC sin almacenamiento asociado a una vivienda de 4 personas (1 kW) alcanza la producción máxima en los meses de verano, los cuales son también los meses en los que menos consumo auxiliar se requiere para satisfacer la demanda. Aproximadamente, en estos meses la producción iguala al consumo, dando en el mes de agosto un balance positivo. Para más datos referidos a la simulación se invita al lector a revisar el modelo de simulación en el apéndice A.2. File:SinAlmacenamientoORC.EES 13/05/2021 16:48:54 Page 2 EES Ver. 9.457: #1514: For use only by Mohamed Shaker, Ginza, Cairo, Egypt 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 0 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 0.12 0.14 Mes h ORC [-] Figura 5.2 Resultados mensuales de la eficiencia del ORC sin almacenamiento en Sevilla. El rendimiento del ORC está estrechamente relacionado con la energía que se produce en el expansor, por lo que la curva de la figura 5.2 tiene la misma forma (aunque más suavizada) que la figura 5.1. En esta figura 5.2 se muestran los rendimientos máximos para cada mes del año. Como puede verse, en los meses de febrero y diciembre, el ORC apenas alcanza una eficiencia del 2% debido al escaso recurso solar disponible. En ese caso, en el que no existe exceso de temperatura a la salida de los captadores, el control se encarga de que el ciclo no actúe para que no se penalice la demanda. Aún así, existen instantes en el mes de julio (esperable según lo visto en el apartado 4.2.1) en los que se alcanzan rendimientos superiores al 10% y el sistema funciona a su potencia nominal. Bilbao En el caso de Bilbao, según los datos climáticos que se mostraron en el apartado 4.2.3, los resultados que se esperan del aprovechamiento energético son lógicamente peores que los del caso de Sevilla. La falta de radiación, además de una temperatura del agua de red que resulta la mitad de la Sevilla y unas tres cuartas partes la de Madrid, hacen que el sistema ORC se active en momentos muy puntuales en el que los captadores son capaces de obtener una temperatura lo suficientemente alta a la salida para que el sistema funcione sin que se penalice la demanda. File:SinAlmacenamientoORC.EES 13/05/2021 8:54:50 Page 1 EES Ver. 9.457: #1514: For use only by Mohamed Shaker, Ginza, Cairo, Egypt 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 40 60 80 100 120 140 140 160 180 200 220 Mes Energia Expansor [kWh] Energia ExpansorEnergia Expansor Energia AuxiliarEnergia Auxiliar Energía Auxiliar [kWh] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 10 20 30 40 50 60 70 180 190 200 210 220 230 240 250 Mes Energia Expansor [kWh] Energia ExpansorEnergia Expansor Energia AuxiliarEnergia Auxiliar Energia Auxiliar [kWh] Figura 5.3 Resultados mensuales de energía producida en el Expansor y consumida por Auxiliares en Bilbao (caso sin almacenamiento). 5.1 Análisis de cada Simulación 91 Como se observa, los consumos de auxiliares son considerablemente mayores que en el caso de Sevilla y la energía que es capaz de producir el ORC es del orden de la mitad que la que se produciría en el caso anterior. Por tanto, al evaluar la eficiencia del ORC, no se espera que el sistema alcance rendimientos muy altos: File:SinAlmacenamientoORC.EES 13/05/2021 16:50:19 Page 1 EES Ver. 9.457: #1514: For use only by Mohamed Shaker, Ginza, Cairo, Egypt 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 Mes h ORC [-] Figura 5.4 Resultados mensuales de la eficiencia del ORC sin almacenamiento en Bilbao. Donde se puede ver en la figura 5.4 que en los meses de diciembre y enero, el ORC no es capaz de funcionar correctamente. Madrid Del sistema SDHW-ORC en Madrid se espera un comportamiento intermedio entre Sevilla y Bilbao, al analizar sus datos meteorológicos típicos (4.2.2): File:SinAlmacenamientoORC.EES 13/05/2021 17:34:32 Page 1 EES Ver. 9.457: #1514: For use only by Mohamed Shaker, Ginza, Cairo, Egypt 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 0 20 40 60 80 100 120 140 140 160 180 200 220 240 260 Mes Energia Expansor [kWh] Energia ExpansorEnergia Expansor Energia Auxiliar [kWh] Energia AuxiliarEnergia Auxiliar Figura 5.5 Resultados mensuales de energía producida en el Expansor y consumida por Auxiliares en Madrid (caso sin almacenamiento). Como se ve en la gráfica de la figura 5.5, los consumos auxiliares son algo mayores que los de Sevilla, pero no demasiado. Esto es debido a que, en el primer caso, en los meses de verano fundamentalmente, la temperatura de agua a la salida de los captadores es suficientemente alta para que el ORC se active, pero el aprovechamiento puede penalizar algo la demanda, aunque el balance energético sea positivo. De esta forma, en Madrid se tienen consumos de auxiliar "similares" a los de Sevilla pero se produce menos en el expansor a lo largo del año. Este hecho se verá más claramente en la comparativa por zona climática (5.1.1). Lo que se ha comentado en el párrafo anterior también es palpable a la hora de evaluar los rendimientos, alcanzando unos valores razonables sobre todo en los meses que van desde junio hasta septiembre. También cabe destacar que en los meses más fríos, el sistema sin almacenamiento en Madrid apenas funciona, llegando a eficiencias estimadas de 1%-2%. 92 Capítulo 5. Resultados y Discusión File:SinAlmacenamientoORC.EES 13/05/2021 16:51:28 Page 1 EES Ver. 9.457: #1514: For use only by Mohamed Shaker, Ginza, Cairo, Egypt 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 0 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 0.12 0.14 Mes h ORC [-] Figura 5.6 Resultados mensuales de la eficiencia del ORC sin almacenamiento en Madrid. Comparativa según Zona Climática En esta subsección se evaluarán los sistemas en su conjunto, para ver la influencia de cada una de las zonas climáticas sobre los SDHW-ORC de una forma más clara. File:SinAlmacenamientoORC.EES 13/05/2021 8:54:50 Page 2 EES Ver. 9.457: #1514: For use only by Mohamed Shaker, Ginza, Cairo, Egypt 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 140 160 180 200 220 240 260 0 20 40 60 80 100 120 140 Mes Energia Expansor [kWh] Energia AuxiliarEnergia Auxiliar Energia ExpansorEnergia Expansor Energia Auxiliar [kWh] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 0 20 40 60 80 100 120 140 Mes Energia Expansor [kWh] MadridMadrid SevillaSevilla BilbaoBilbao Figura 5.7 Comparativa mensual de energía producida en el Expansor según zona climática (caso sin almacenamiento). Así, en la figura 5.7 se puede ver cómo la curva de producción en Sevilla se encuentra desfasada con respecto a la de Madrid, ofreciendo valores más constantes a lo largo del año y casi del doble de valor en meses fríos. En el caso de Bilbao, la producción es claramente inferior respecto a los otros casos, pero con valores similares en inviernos que los que ofrece Madrid. Para los consumos auxiliares, Bilbao sigue ofreciendo la peor performance aunque Madrid la supera en consumo en meses invernales. No obstante, en meses de verano, Madrid tiene un comportamiento parejo al de Sevilla, que es la ciudad que menos consumo auxiliar requiere anualmente. Este hecho es teniendo en cuenta, se recuerda, que aún el sistema no tiene implementado un almacenamiento térmico, es decir, la producción y el consumo auxiliar es mucho más dependiente de la radiación solar en todos los casos. Es por ello, que a priori las zonas climáticas que gocen de una mayor irradiación tendrán lógicamente un mejor comportamiento, al igual que se ha visto cómo en los meses de verano (con más irradiación en zonas del hemisferio norte) el ORC produce más y se consume menor energía auxiliar en todos los casos, independientemente del clima que tengan. 5.1 Análisis de cada Simulación 93 File:SinAlmacenamientoORC.EES 13/05/2021 8:54:50 Page 3 EES Ver. 9.457: #1514: For use only by Mohamed Shaker, Ginza, Cairo, Egypt 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 140 160 180 200 220 240 260 Mes Energia Auxiliar [kWh] BilbaoBilbao MadridMadrid SevillaSevilla Figura 5.8 Comparativa mensual de energía consumida en Auxiliares según zona climática (caso sin almacenamiento). Para el caso de los rendimientos, el comportamiento es similar al de la producción, con un desfase característico de Sevilla sobre Madrid, alcanzando ambas rendimientos máximos del 12% y de 6% en el caso de Bilbao: File:SinAlmacenamientoORC.EES 13/05/2021 18:42:31 Page 1 EES Ver. 9.457: #1514: For use only by Mohamed Shaker, Ginza, Cairo, Egypt 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 0 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 0.12 0.14 Mes h ORC [-] SevillaSevilla MadridMadrid BilbaoBilbao Figura 5.9 Comparativa mensual de la eficiencia en el ORC según zona climática (caso sin almacenamiento). Influencia sobre el Caso sin ORC Este apartado tiene en cuenta el consumo adicional que se produce en el sistema auxiliar por el hecho de instalar el ORC. Este aspecto se ha venido comentando a lo largo de todo el documento, y es uno de los puntos principales a tener en cuenta en la adaptación. En todas las subsecciones que prosiguen a este caso sin almacenamiento, se tendrá en cuenta la diferencia de consumos para cada caso. De esta forma se podrán obtener conclusiones acerca de cuándo conviene energéticamente la adaptación, y para qué rango de potencias e irradiación es interesante. Así, para este caso en concreto, la mayor diferencia entre energía consumida auxiliar se tiene para Madrid, ciudad en la cual los meses primaverales requiere de 80 kWh más en promedio para satisfacer la demanda de ACS a 60ºC. Eso sí, los balances a nivel anual entre energía producida y consumida salen, aunque por poco, positivos. El caso más llamativo es el de Sevilla, en el que en los meses de verano, la influencia es mucho menos notable y es capaz de producir más en el ORC. Por último, para el caso de Bilbao, la influencia es menos apreciable que en los otras zonas climáticas debido a que el ciclo Rankine orgánico apenas funciona. Estas diferencias serán tangibles cuando se hable en términos económicos, en la que según el precio que marque el precio minorista, la disimilitud con el caso sin ORC será palpable. 5.1.2 ORC Solar con Almacenamiento A lo largo de esta subsección se realizará el análisis de los distintos casos mencionados anteriormente, para cada una de las zonas climáticas en consideración. 94 Capítulo 5. Resultados y Discusión File:SinAlmacenamientoORC.EES 13/05/2021 19:02:05 Page 1 EES Ver. 9.457: #1514: For use only by Mohamed Shaker, Ginza, Cairo, Egypt 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 40 50 60 70 80 90 100 110 Mes Dif. Energía Auxiliar [kWh] SevillaSevilla MadridMadrid BilbaoBilbao Figura 5.10 Comparativa mensual de diferencias de energía consumida en Auxiliares al adaptar el ORC según zona climática (caso sin almacenamiento). Residencia de 4 personas Al igual que en el caso sin almacenamiento, se tomará una potencia nominal del ORC de 1 kW y 10 m2 de área de captadores, con 2 en serie. Sevilla El hecho de tener almacenamiento ofrece en Sevilla una mejora considerable, sobre todo en cuanto al consumo auxiliar para calentamiento de ACS, pasando de un consumo máximo de 210 kWh en un mes, a los 120 kWh. En cuanto a la producción en el ORC, los valores siguen siendo similares aunque algo superiores en este caso, siendo esta mejora del orden de 10 kWh mensuales. File:SinAlmacenamientoORC.EES 14/05/2021 8:37:03 Page 1 EES Ver. 9.457: #1514: For use only by Mohamed Shaker, Ginza, Cairo, Egypt 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 40 60 80 100 120 140 160 40 60 80 100 120 Mes Energia Expansor [kWh] Energia ExpansorEnergia Expansor Energia AuxiliarEnergia Auxiliar Energía Auxiliar [kWh] Figura 5.11 Resultados mensuales de energía producida en el Expansor y consumida por Auxiliares en Sevilla (caso Residencia de 4 personas con almacenamiento). Esto puede resultar contradictorio, pero el ORC cuenta con rendimientos inferiores en el caso con almacenamiento que sin él. Esto es debido fundamentalmente a que la temperatura de salida del tanque viene dada por los 95ºC que el fabricante limita para el mismo, por su propio carácter constructivo. De esta manera existe una mayor producción debido a que se almacena agua caliente y se abastace en momentos en los que el caso sin almacenamiento no lo hacía. 5.1 Análisis de cada Simulación 95 File:SinAlmacenamientoORC.EES 14/05/2021 8:39:04 Page 1 EES Ver. 9.457: #1514: For use only by Mohamed Shaker, Ginza, Cairo, Egypt 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 0 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 Mes h ORC [-] Figura 5.12 Resultados mensuales de la eficiencia del ORC en una Residencia de 4 personas con almacenamiento en Sevilla. Bilbao En el caso de Bilbao, la mejora asociada a la producción de energía en el expansor no se espera que sea demasiado elevada al introducir un tanque de 500 litros de agua, pero si se espera que en el sistema auxiliar, la disminución del consumo de energía sea razonable. De esta manera, al igual que en el caso de Sevilla, el consumo máximo mensual se reduce de 250 a 175 kWh y la producción del ORC apenas aumenta en 5 kWh en el mejor mes, agosto. A lo largo de esta sección se verá como el tener caudales mayores, con mayores almacenamientos asociados y con un ORC de 3 kW será beneficioso para la producción del mismo, sobre todo en zonas climáticas en las que la radiación es relativamente baja. En zonas con mayor irradiación, y más repartida a lo largo del año, evidentemente supondrá una mejora, pero quizá menos apreciable que en estos casos de climas más fríos. File:SinAlmacenamientoORC.EES 14/05/2021 8:37:18 Page 1 EES Ver. 9.457: #1514: For use only by Mohamed Shaker, Ginza, Cairo, Egypt 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 0 10 20 30 40 50 60 70 80 100 120 140 160 180 Mes Energia Expansor [kWh] Energia ExpansorEnergia Expansor Energia AuxiliarEnergia Auxiliar Energia Auxiliar [kWh] Figura 5.13 Resultados mensuales de energía producida en el Expansor y consumida por Auxiliares en Bilbao (caso Residencia de 4 personas con almacenamiento). En cuanto a rendimientos, Bilbao con almacenamiento en una residencia de 4 personas ofrece el rendimiento más bajo de todos. Aunque la temperatura de agua de salida del tanque llega en ocasiones a su punto máximo de entre 90-95 ºC, lo hace durante periodos lo suficientemente cortos para que el rendimiento del ORC global no llegue a más del 4%. 96 Capítulo 5. Resultados y Discusión File:SinAlmacenamientoORC.EES 14/05/2021 8:39:35 Page 1 EES Ver. 9.457: #1514: For use only by Mohamed Shaker, Ginza, Cairo, Egypt 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 0 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 Mes h ORC [-] Figura 5.14 Resultados mensuales de la eficiencia del ORC en una Residencia de 4 personas con almacenamiento en Bilbao. Madrid En el caso de Madrid, el consumo de auxiliar sigue siendo bastante elevado en los meses de invierno, pero la producción en los meses de verano aumenta considerablemente, unos 30 kWh más. Además, el almacenamiento disminuye el consumo de auxiliar en 80 kWh en el mes de menos radiación, diciembre. File:SinAlmacenamientoORC.EES 14/05/2021 8:37:42 Page 1 EES Ver. 9.457: #1514: For use only by Mohamed Shaker, Ginza, Cairo, Egypt 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 0 50 100 150 200 40 60 80 100 120 140 160 180 Mes Energia Expansor [kWh] Energia ExpansorEnergia Expansor Energia Auxiliar [kWh] Energia AuxiliarEnergia Auxiliar Figura 5.15 Resultados mensuales de energía producida en el Expansor y consumida por Auxiliares en Madrid (caso Residencia de 4 personas con almacenamiento). File:SinAlmacenamientoORC.EES 14/05/2021 8:39:55 Page 1 EES Ver. 9.457: #1514: For use only by Mohamed Shaker, Ginza, Cairo, Egypt 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 0 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 Mes hORC [-] Figura 5.16 Resultados mensuales de la eficiencia del ORC en una Residencia de 4 personas con almacenamiento en Madrid. Los rendimientos siguen siendo aceptables para los meses de verano, pero tienden a ser casi nulos en los 5.1 Análisis de cada Simulación 97 meses de enero y diciembre, en los que la producción cae considerablemente dada la temperatura de agua de red baja, la escasa radiación y las bajas temperaturas en esta zona climática. Comparativa según Zona Climática La comparativa entre las tres zonas climáticas consideradas dará una idea de las mejoras con respecto a la configuración sin almacenamiento, que se muestra en la figura 5.7. File:CasaTanqueORC.EES 15/05/2021 17:30:40 Page 2 EES Ver. 9.457: #1514: For use only by Mohamed Shaker, Ginza, Cairo, Egypt 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 0 50 100 150 200 Mes Energia Expansor [kWh] MadridMadrid SevillaSevilla BilbaoBilbao Figura 5.17 Comparativa mensual de energía producida en el Expansor según zona climática (caso Residencia de 4 personas con almacenamiento). De esta manera la producción del ORC se mejora con almacenamiento en climas cálidos, sobre todo para los meses de verano. En el caso de tener climas más fríos, la temperatura de salida del tanque de almacenamiento no sigue siendo suficiente para ofrecer una producción mayor, sino que se destina principalmente a satisfacer la demanda en primer lugar. File:CasaTanqueORC.EES 15/05/2021 17:08:38 Page 2 EES Ver. 9.457: #1514: For use only by Mohamed Shaker, Ginza, Cairo, Egypt 1 2 3 4 5 6 7 8 910 11 12 40 60 80 100 120 140 160 180 Mes Energia Auxiliar [kWh] BilbaoBilbao MadridMadrid SevillaSevilla Figura 5.18 Comparativa mensual de energía consumida en Auxiliares según zona climática (caso Residencia de 4 personas con almacenamiento). La mejora de introducir almacenamiento al SDHW viene dada casi en su totalidad por la reducción de consumo en el sistema auxiliar. Se bajan consumos en un orden de casi 100 kWh mensuales para cada zona climática. A esta mejora se le suma el hecho que se ha comentado en el párrafo anterior, por lo que el almacenamiento es ventajoso para todos los casos estudiados. 104 Capítulo 5. Resultados y Discusión File:HospitalORC.EES 16/05/2021 10:43:10 Page 1 EES Ver. 9.457: #1514: For use only by Mohamed Shaker, Ginza, Cairo, Egypt 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 0 0,02 0,04 0,06 0,08 0,1 0,12 0,14 Mes ORC [-] Figura 5.32 Resultados mensuales de la eficiencia del ORC en un Hospital de 100 personas con almacenamiento en Sevilla. Bilbao Los consumos auxiliares ahora en Bilbao son bastante importantes. una mayor demanda produce que en el expansor se produzca algo más, pero no es suficiente para que la instalación sea viable. File:HospitalORC.EES 16/05/2021 10:41:28 Page 1 EES Ver. 9.457: #1514: For use only by Mohamed Shaker, Ginza, Cairo, Egypt 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 0 50 100 150 200 250 300 350 2400 2600 2800 3000 3200 3400 3600 Mes Energia Expansor [kWh] Energia ExpansorEnergia Expansor Energia AuxiliarEnergia Auxiliar Energia Auxiliar [kWh] Figura 5.33 Resultados mensuales de energía producida en el Expansor y consumida por Auxiliares en Bilbao (caso Hospital de 100 personas con almacenamiento). Como se puede ver en la figura 5.33, en los meses de noviembre, diciembre, enero y parte de febrero, el ORC no es capaz de producir un solo kWh, por mucho que se aumente el área del campo solar: File:HospitalORC.EES 16/05/2021 10:43:33 Page 1 EES Ver. 9.457: #1514: For use only by Mohamed Shaker, Ginza, Cairo, Egypt 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 0 0,02 0,04 0,06 0,08 Mes ORC [-] Figura 5.34 Resultados mensuales de la eficiencia del ORC en un Hospital de 100 personas con almacenamiento en Bilbao. 5.1 Análisis de cada Simulación 105 Los rendimientos aumentan algo con respecto al caso del Hotel, pero siguen siendo de un 7% máximos en el mejor mes. Madrid Destaca la caída brusca del consumo de auxiliares en Madrid para los meses de verano. La producción en el expansor ahora ya es bastante razonable en verano, aunque en los meses de enero y diciembre, no existe irradiación suficiente que haga que el ORC pueda producir en el expansor. La curva de rendimientos es similar File:HospitalORC.EES 16/05/2021 10:41:51 Page 1 EES Ver. 9.457: #1514: For use only by Mohamed Shaker, Ginza, Cairo, Egypt 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 0 200 400 600 800 2200 2400 2600 2800 3000 3200 3400 3600 Mes Energia Expansor [kWh] Energia ExpansorEnergia Expansor Energia Auxiliar [kWh] Energia AuxiliarEnergia Auxiliar Figura 5.35 Resultados mensuales de energía producida en el Expansor y consumida por Auxiliares en Madrid (caso Hospital de 100 personas con almacenamiento). a la de la producción. Destacan los meses primaverales en los que se ve cómo un mayor almacenamiento permite que las eficiencias del ORC se mantengan más constantes, subiendo en los meses de verano, sobre todo julio: File:HospitalORC.EES 16/05/2021 10:43:58 Page 1 EES Ver. 9.457: #1514: For use only by Mohamed Shaker, Ginza, Cairo, Egypt 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 0 0,02 0,04 0,06 0,08 0,1 0,12 0,14 Mes ORC [-] Figura 5.36 Resultados mensuales de la eficiencia del ORC en un Hospital de 100 personas con almacenamiento en Madrid. Comparativa según Zona Climática A medida que el almacenamiento va aumentando, el desfase del que se venía hablando de Sevilla con respecto a Madrid, se va haciendo más gradual y menos significativo. Ahora destaca la continuidad de la producción en climas cálidos, así como el aumento de producción en los meses primaverales en meses fríos para climas menos cálidos. Esto es debido al aumento del área del campo solar, que es capaz de aprovechar mejor la irradiación solar incidente, sacando el agua a una mayor temperatura. 106 Capítulo 5. Resultados y Discusión File:HospitalORC.EES 16/05/2021 10:42:16 Page 1 EES Ver. 9.457: #1514: For use only by Mohamed Shaker, Ginza, Cairo, Egypt 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 0 200 400 600 800 Mes Energia Expansor [kWh] BilbaoBilbao SevillaSevilla MadridMadrid Figura 5.37 Comparativa mensual de energía producida en el Expansor según zona climática (caso Hospital de 100 personas con almacenamiento). Con respecto al consumo auxiliar ahora se observa una similitud en las curvas de Sevilla y Madrid, a pesar de que esta última zona climática sigue superando en 100 kWh de media a Sevilla. Bilbao cuenta con el máximo consumo en el mes de enero y va disminuyendo gradualmente, aunque aumenta 200 kWh en marzo: File:HospitalORC.EES 16/05/2021 10:42:43 Page 1 EES Ver. 9.457: #1514: For use only by Mohamed Shaker, Ginza, Cairo, Egypt 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 2000 2500 3000 3500 Mes Energia Auxiliar [kWh] BilbaoBilbao MadridMadrid SevillaSevilla Figura 5.38 Comparativa mensual de energía consumida en Auxiliares según zona climática (caso Hospital de 100 personas con almacenamiento). File:HospitalORC.EES 16/05/2021 10:44:33 Page 1 EES Ver. 9.457: #1514: For use only by Mohamed Shaker, Ginza, Cairo, Egypt 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 0 0,02 0,04 0,06 0,08 0,1 0,12 0,14 Mes ORC [-] Sevilla Madrid Bilbao Figura 5.39 Comparativa mensual de la eficiencia en el ORC según zona climática (caso Hospital de 100 personas con almacenamiento). 5.1 Análisis de cada Simulación 107 Influencia sobre el Caso sin ORC La influencia de adaptar el ORC ahora se hace más notable debido a que se produce en el expansor significativamente más. La mayor diferencia asociada se produce en el mes de julio para todas las zonas climáticas, mes que también es en el que más se produce. File:HospitalORC.EES 16/05/2021 10:44:54 Page 1 EES Ver. 9.457: #1514: For use only by Mohamed Shaker, Ginza, Cairo, Egypt 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 0 100 200 300 Mes Dif. Energía Auxiliar [kWh] SevillaSevilla MadridMadrid BilbaoBilbao Figura 5.40 Comparativa mensual de diferencias de energía consumida en Auxiliares al adaptar el ORC según zona climática (caso Hospital de 100 personas con almacenamiento). De esta forma se produce esa diferencia de la que tanto se ha hablado en este capítulo y que es beneficiosa para estos sistemas. En el mes en el que menos ACS se consumirá (por una cuestión climática), el ORC tiene una mejor performance, beneficiando al sistema en su totalidad. Bloque Residencial de 144 personas Esta configuración, como se verá, es la que mejor actuación o comportamiento del ciclo Rankine orgánico ofrece. Al manejar caudales mayores, con un almacenamiento de 10000 litros y un área de captadores de 120 m2 , se satisface mejor la demanda de las 144 personas que se estiman que habiten el bloque, o lo que es lo mismo, 4032 litros al día de consumo de ACS. Sevilla Si bien es cierto que ahora la producción máxima es menor que en el caso del Hospital de 100 personas, se puede ver como a lo largo del año, sobre todo en meses fríos la producción es mayor. También el consumo de auxiliar es mayor, pero el descenso en los meses de verano es también más apreciable: File:BloqueORC.EES 14/05/2021 15:47:21 Page 1 EES Ver. 9.457: #1514: For use only by Mohamed Shaker, Ginza, Cairo, Egypt 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 200 300 400 500 600 700 3200 3400 3600 3800 4000 4200 Mes Energia Expansor [kWh] Energia ExpansorEnergia Expansor Energia AuxiliarEnergia Auxiliar Energía Auxiliar [kWh] Figura 5.41 Resultados mensuales de energía producida en el Expansor y consumida por Auxiliares en Sevilla (caso Bloque de 144 personas con almacenamiento). 108 Capítulo 5. Resultados y Discusión La curva de rendimiento es mucho más constante a lo largo del año y tiene una forma similar a la de la irradiación en este mismo emplazamiento, donde se ve como diciembre es el peor mes con diferencia en Sevilla: File:BloqueORC.EES 14/05/2021 15:45:08 Page 1 EES Ver. 9.457: #1514: For use only by Mohamed Shaker, Ginza, Cairo, Egypt 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 0 0,05 0,1 0,15 Mes ORC [-] Figura 5.42 Resultados mensuales de la eficiencia del ORC en un Bloque de 144 personas con almacenamiento en Sevilla. Bilbao El consumo auxiliar se muestra de una manera más constante en Bilbao para este caso a considerar, pero son elevados para todos los meses. La producción aumenta algo, sobre todo en verano, pero sigue siendo una performance que es similar a la que tendría en Sevilla un sistema con mucha menos área de captadores: File:BloqueORC.EES 14/05/2021 15:46:51 Page 1 EES Ver. 9.457: #1514: For use only by Mohamed Shaker, Ginza, Cairo, Egypt 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 0 100 200 300 400 3600 3800 4000 4200 4400 4600 4800 5000 Mes Energia Expansor [kWh] Energia ExpansorEnergia Expansor Energia AuxiliarEnergia Auxiliar Energia Auxiliar [kWh] Figura 5.43 Resultados mensuales de energía producida en el Expansor y consumida por Auxiliares en Bilbao (caso Bloque de 144 personas con almacenamiento). Los rendimientos toman ahora unos valores que sí resultan adecuados o esperables en un ORC. Valores en torno al 9% en verano que pueden ser viables termodinámicamente, pero también cabe destacar que a lo largo del año los resultados arrojan unos rendimientos que siguen siendo relativamente bajos si tenemos en consideración el estudio teórico de los ORCs: 5.1 Análisis de cada Simulación 109 File:BloqueORC.EES 14/05/2021 15:47:47 Page 1 EES Ver. 9.457: #1514: For use only by Mohamed Shaker, Ginza, Cairo, Egypt 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 0 0,02 0,04 0,06 0,08 0,1 Mes ORC [-] Figura 5.44 Resultados mensuales de la eficiencia del ORC en un Bloque de 144 personas con almacenamiento en Bilbao. Madrid La actuación del ORC en Madrid para esta aplicación es bastante similar a la de Sevilla, bajando también la producción máxima, pero aumentando significativamente la producción anual. Los meses de enero y diciembre siguen ofreciendo resultados de generación nula en el ciclo, pero el resto de meses se produce con una mayor influencia de la irradiación que de otra variable a considerar. El consumo de auxiliar tiene una forma similar al de producción pero invertida, y es más constante, debido en principio a una mayor demanda de ACS. Los rendimientos del ciclo vienen dados por la radiación solar incidente en este emplazamiento, y toman el valor máximo del 14% por las razones mencionadas en apartados anteriores. File:BloqueORC.EES 14/05/2021 15:46:25 Page 1 EES Ver. 9.457: #1514: For use only by Mohamed Shaker, Ginza, Cairo, Egypt 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 0 100 200 300 400 500 600 700 3000 3500 4000 4500 5000 Mes Energia Expansor [kWh] Energia ExpansorEnergia Expansor Energia Auxiliar [kWh] Energia AuxiliarEnergia Auxiliar Figura 5.45 Resultados mensuales de energía producida en el Expansor y consumida por Auxiliares en Madrid (caso Bloque de 144 personas con almacenamiento). Comparativa según Zona Climática Este apartado es quizá el más importante del capítulo. Nótese que los resultados que ahora se muestran son notablemente superiores que en los casos anteriores, y es bien sabido que los ORCs son más competitivos a medida que el aprovechamiento energético es de un mayor tamaño o existe más recurso para aprovechar. En este caso para las tres zonas climáticas se ve como las curvas se han estrechado y han aumentado en producción, dando unos valores más constantes en la generación a nivel anual. En los consumos de auxiliar, ahora las curvas son con una pendiente menos pronunciada en los meses de verano; esto es debido a que existe una cierta sinergia entre la producción del expansor y la demanda de ACS. Así, para demandas mayores, que también lleven asociadas instalaciones solares de mayor tamaño, el comportamiento resulta quizá más predecible: 110 Capítulo 5. Resultados y Discusión File:BloqueORC.EES 14/05/2021 15:48:13 Page 1 EES Ver. 9.457: #1514: For use only by Mohamed Shaker, Ginza, Cairo, Egypt 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 0 0,05 0,1 0,15 Mes ORC [-] Figura 5.46 Resultados mensuales de la eficiencia del ORC en un Bloque de 144 personas con almacenamiento en Madrid. File:BloqueORC.EES 14/05/2021 15:46:01 Page 1 EES Ver. 9.457: #1514: For use only by Mohamed Shaker, Ginza, Cairo, Egypt 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 0 100 200 300 400 500 600 700 Mes Energia Expansor [kWh] BilbaoBilbao SevillaSevilla MadridMadrid Figura 5.47 Comparativa mensual de energía producida en el Expansor según zona climática (caso Bloque de 144 personas con almacenamiento). File:BloqueORC.EES 14/05/2021 15:45:36 Page 1 EES Ver. 9.457: #1514: For use only by Mohamed Shaker, Ginza, Cairo, Egypt 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 3000 3500 4000 4500 5000 Mes Energia Auxiliar [kWh] BilbaoBilbao MadridMadrid SevillaSevilla Figura 5.48 Comparativa mensual de energía consumida en Auxiliares según zona climática (caso Bloque de 144 personas con almacenamiento). Influencia sobre el Caso sin ORC Un punto a destacar es la diferencia de energías consumidas en auxiliares del caso sin ORC con respecto a la adaptación es inferior en 100 kWh en promedio con respecto a la del Hospital. Si parecía que el Hospital daba una mayor producción era porque no se estaba teniendo en cuenta esta variable. Esto viene debido a que al tener un caudal mayor, la influencia de tener que pasar el agua a través de un evaporador intermedio 5.1 Análisis de cada Simulación 111 File:BloqueORC.EES 14/05/2021 15:48:41 Page 1 EES Ver. 9.457: #1514: For use only by Mohamed Shaker, Ginza, Cairo, Egypt 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 0 0,05 0,1 0,15 Mes ORC [-] Sevilla Madrid Bilbao Figura 5.49 Comparativa mensual de la eficiencia en el ORC según zona climática (caso Bloque de 144 personas con almacenamiento). apenas hace disminuir la temperatura de la misma, solo unos 5-6 grados de máximo. Es por este aspecto por el que al final se concluye que este caso, con esta configuración solar, es la que mejor se comporta a nivel anual, siendo el emplazamiento de Sevilla el que mejor funcionamiento tiene. File:BloqueORC.EES 14/05/2021 15:49:12 Page 1 EES Ver. 9.457: #1514: For use only by Mohamed Shaker, Ginza, Cairo, Egypt 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 0 50 100 150 200 250 Mes Dif. Energía Auxiliar [kWh] SevillaSevilla MadridMadrid BilbaoBilbao Figura 5.50 Comparativa mensual de diferencias de energía consumida en Auxiliares al adaptar el ORC según zona climática (caso Bloque de 144 personas con almacenamiento). 5.1.3 Instalación Fotovoltaica Sevilla La instalación fotovoltaica en Sevilla puede compararse fundamentalmente con el ORC sin almacenamiento, ya que en este caso no se consideran baterías ni ningún sistema de almacenamiento para la fotovoltaica de autoconsumo. De esta forma se observa como la instalación fotovoltaica produce relativamente más que el ciclo de Rankine orgánico, pero también habría que considerar que ahora no se tendría el calentamiento de ACS dado por la solar térmica. La consideración de todas estas variables resulta de relativa complejidad, sobre todo por el volumen de los datos que se manejan. De esta forma, sólo se tendrá en cuenta la producción y no se tendrá en cuenta el aspecto anterior, dejándose como trabajo futuro el análisis de la fotovoltaica para calentamiento de ACS con un sistema auxiliar que puede ser perfectamente un termo eléctrico convencional de 1.5 kW. Se analiza la configuración en base a unos consumos de una familia típica, y haciéndolo a nivel horario para ofrecer un detalle razonable del comportamiento, se puede ver cómo en la figura 5.52, el consumo necesario de la red, por no estar operativos los paneles, es inferior a la producción de los mismos excepto en los meses de enero y diciembre, en los que se autoconsume relativamente poco: 112 Capítulo 5. Resultados y Discusión File:FotovoltaicaSevilla.EES 15/05/2021 8:03:28 Page 1 EES Ver. 9.457: #1514: For use only by Mohamed Shaker, Ginza, Cairo, Egypt 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 100 120 140 160 180 200 220 240 Mes Producción FV [kWh] Figura 5.51 Producción de la instalación fotovoltaica de 1 kW en Sevilla. File:FotovoltaicaSevilla.EES 15/05/2021 8:10:04 Page 1 EES Ver. 9.457: #1514: For use only by Mohamed Shaker, Ginza, Cairo, Egypt 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 50 100 150 200 250 Mes Energia [kWh] Consumo RedConsumo Red Producción FVProducción FV Figura 5.52 Producción de la instalación fotovoltaica y consumo de red necesario en Sevilla. También es conocido en el sector, que la temperatura de los paneles influye de manera negativa en su producción. Esto se ve claramente en la figura 5.53 en la que en el mes de septiembre, que es cuando más temperatura se alcanza en el panel, resulta perjudicial para la producción. File:FotovoltaicaSevilla.EES 15/05/2021 8:15:43 Page 1 EES Ver. 9.457: #1514: For use only by Mohamed Shaker, Ginza, Cairo, Egypt 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 40 45 50 55 60 65 70 75 100 120 140 160 180 200 220 240 Mes Temperatura Max. Panel [ºC] Temperatura Max. PanelTemperatura Max. Panel Producción FV [kWh] Producción FVProducción FV Figura 5.53 Influencia de la temperatura del panel en la producción de la instalación fotovoltaica en Sevilla. La curva de autoconsumo es lógica debido al clima que se considera. En los meses de verano, en los que en Sevilla la demanda de refrigeración es alta, el hecho de tener una fotovoltaica es beneficioso, superando inclusive la curva de excedentes. 5.2 Análisis de Sensibilidad 113 File:FotovoltaicaSevilla.EES 15/05/2021 8:06:13 Page 1 EES Ver. 9.457: #1514: For use only by Mohamed Shaker, Ginza, Cairo, Egypt 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 40 60 80 100 120 140 Mes Autoconsumo [kWh] AutoconsumoAutoconsumo ExcedentesExcedentes Figura 5.54 Autoconsumo asociado a la instalación fotovoltaica y excedentes generados por la misma en Sevilla. En otros meses la curva de excedentes supera a la de autoconsumo, lo que no resulta favorable debido a la forma en la que se pagan los excedentes de las instalaciones fotovoltaicas en España (a unos 0.05 €/kWh). En los meses de diciembre y enero, no se espera demasiado autoconsumo ni demasiados excendentes debido a la falta de recurso solar en el emplazamiento. 5.2 Análisis de Sensibilidad Los análisis de sensibilidad son ciertamente complejos en este proyecto. En el apartado 3.3 se analizó la variación de las distintas variables termodinámicas dentro del ORC. Los análisis a nivel de instalación completa resultan en una serie de simulaciones que a menudo pueden dar problemas de convergencia. Por ello se deben seleccionar muy bien las variables a analizar, puesto que los resultados que se obtienen pueden ser incongruentes. En este apartado se analizará la variación del consumo de ACS, el área de captadores y el volumen de almacenamiento para la instalación de mayor envergadura, el bloque de pisos residencial. También se tomará la instalación en Sevilla, al ver los resultados obtenidos en la sección anterior. Esto se hace principalmente ya que no tiene sentido ver cómo varía la producción del ORC en una instalación doméstica de ACS de 4 personas, donde el área de captadores no puede sobreexceder tampoco unas dimensiones características. En otras palabras, no resulta de interés el análisis de un campo solar de 50 m2para una casa de 4 personas. Eso sí, los análisis de sensibilidad resultan también complejos puesto que la instalación debe variar en su totalidad. Se deben variar los caudales, y con ellos el UA del evaporador, que se comportará de una manera distinta. Además se deberán cambiar los parámetros de control del tanque de almacenamiento y el diámetro de las tuberías que llevan el agua en su circuito. Una serie de cambios que en lugar de resultar un análisis de sensibilidad resultan en la implementación de un nuevo sistema que no tiene nada que ver con el original. También cabe recordar que el objeto de este trabajo se basa en la adaptación de los ORC a instalaciones ya existentes, por lo que se debiera realizar el estudio para una instalación en concreto para ver la viabilidad de la propia adaptación. Así, las variables y los parámetros que pueden cambiar van desde la meteorología, hasta las demandas, áreas de campo solar, longitud de tuberías... que hacen inabordable el análisis en sí. De todas maneras se comentarán las ventajas y los inconvenientes de cada una de las variaciones consideradas, sacando conclusiones que pueden servir sobre todo a la hora del diseño de la planta. 5.2.1 Variación en la Demanda de ACS A medida que la demanda crece, es esperable que la producción en el expansor sea menor. En el intercambiador intermedio entre el agua de red y el agua que proviene del evaporador se producirá la transferencia de calor entre ambas corrientes. Entonces si la corriente del agua de red es mayor en caudal, para una misma potencia térmica, la corriente que va al tanque de almacenamiento sufrirá un mayor salto de temperaturas. Llegará así agua a una temperatura más fría al almacenamiento térmico. 120 Capítulo 6. Análisis Económico Análogamente al ORC, el retorno anual tiene la forma: File:EconomicoORC.EES 17/05/2021 17:12:06 Page 1 EES Ver. 9.457: #1514: For use only by Mohamed Shaker, Ginza, Cairo, Egypt 0 5 10 15 20 25 -4000 -3000 -2000 -1000 0 1000 2000 Año Retorno [€] Figura 6.2 Retorno por año de la inversión de una instalación fotovoltaica de 1 kW en Sevilla. Y ahora los resultados para la instalación fotovoltaica no son demasiado buenos, pero la inversión según los criterios expuestos, se debiera aceptar. 6.4 Comparativa según Fluido de Trabajo Si se analiza otro fluido refrigerante que no sea el R245fa ya mencionado, los resultados económicos y termodinámicos anuales para el caso del bloque de pisos: Tabla 6.5 Resumen de resultados en función del refrigerante para el Bloque de Pisos en Sevilla. Fluido de Trabajo pev (kPa) pcd (kPa) ˙mre f (kg/s) Energía Expansor (kWh) Energía Auxiliar (kWh) ¯ ηORC (%) ¯ TACS (ºC) CE (€/kW) R245fa 800 300 0.074 8172.37 35101.72 3.79 38.24 1912.23 R600a 1000 500 0.033 7804.16 32905.45 3.87 39.91 2091.69 R134a 1000 500 0.093 8119.76 36899.25 3.14 37.50 1865.49 R1234ze 800 300 0.069 8111.40 34836.57 4.13 38.44 1930.21 Donde se observa que el R600a es el refrigerante que ofrece la configuración más cara y con menor producción en el expansor, aunque también hace que el consumo auxiliar sea menor por la misma razón. El fluido zeotrópico R1234ze da el mejor rendimiento de todos con un 4.14% promedio anual y con el segundo mayor coste específico en la tabla 6.5. El refrigerante que produce más energía en el ORC de esta instalación es el R245fa seguido del R134a, pero se debe tener en cuenta el incremento de gasto másico asociado, que hace disminuir también el rendimiento a nivel global. Los resultados que se muestran en esta tabla son simplificados y para su obtención se ha estimado el rendimiento del expansor en un 65% que se mantendrá constante a lo largo del año. 6.5 Resultados ORC según zona climática Para la obtención de estos resultados, así como los del apartado 6.3, los beneficios vienen dados por la diferencia entre lo que se produce y lo que se tiene que consumir de más según lo visto en el capítulo anterior en las gráficas de diferencias de energía neta. El ORC puede llegar a perjudicar la demanda y lo que se produce en el expansor podría influir negativamente al tener que calentar más el agua en auxiliares por el salto térmico que se produce en el agua al pasar por el evaporador. Así, la metodología a seguir en este apartado será similar a la de la subsección 5.1.2, pero en términos económicos. Para que no resulte difuso, se mostrarán las tres zonas climáticas que se consideran en un sola gráfico según la aplicación. 6.5.1 ORC Solar Sin Almacenamiento Para el caso sin almacenamiento los resultados del análisis económico indica que la instalación no es viable. Aunque en Sevilla la inversión se retorna más rápido que en las otras zonas climáticas, lo hace después de la 6.5 Resultados ORC según zona climática 121 vida útil que se espera de la instalación. En conjunto, el retorno de la inversión para esta configuración se muestra en la figura 6.3: File:EconomicoORC.EES 17/05/2021 17:22:58 Page 1 EES Ver. 9.457: #1514: For use only by Mohamed Shaker, Ginza, Cairo, Egypt 0 5 10 15 20 25 0 1000 2000 3000 Año Retorno [€] BilbaoBilbao MadridMadrid SevillaSevilla Figura 6.3 Retorno por año de la inversión de la adaptación del ORC-SDHW según zona climática (caso sin almacenamiento). A modo de resumen, los parámetros económicos obtenidos para esta configuración: Tabla 6.6 Análisis económico de la adaptación del ORC-SDHW según zona climática (caso sin almacenamiento). Variable Económica Madrid Sevilla Bilbao VNA (€) 807.55 1439.96 343.51 TIR (%) -4.84 -0.97 -9.60 Payback (años) 49.86 27.96 117.22 6.5.2 ORC Solar Con Almacenamiento Residencia de 4 personas Para la configuración asociada a la residencia de 4 personas, los mejores valores económicos los presenta Sevilla, pero siguen siendo similares al caso sin almacenamiento. Una potencia baja, con una configuración del campo solar de pequeño tamaño no resulta rentable en ninguna de las zonas climáticas estudiadas: File:EconomicoORC.EES 17/05/2021 17:23:24 Page 1 EES Ver. 9.457: #1514: For use only by Mohamed Shaker, Ginza, Cairo, Egypt 0 5 10 15 20 25 0 1000 2000 3000 Año Retorno [€] BilbaoBilbao MadridMadrid SevillaSevilla Figura 6.4 Retorno por año de la inversión de la adaptación del ORC-SDHW según zona climática (caso Residencia de 4 personas con almacenamiento). Así, todas las tasas internas de retorno son negativas y por tanto inferiores a la tasa de descuento del 5% impuesta: 122 Capítulo 6. Análisis Económico Tabla 6.7 Análisis económico de la adaptación del ORC-SDHW según zona climática (caso Residencia de 4 personas con almacenamiento). Variable Económica Madrid Sevilla Bilbao VNA (€) 1125.70 1487.84 365.35 TIR (%) -2.70 -0.72 -9.28 Payback (años) 35.77 27.06 110.21 Hotel de 50 personas A medida que el tamaño de la instalación es mayor, los resultados económicos son más favorables debido a una mayor generación eléctrica del ORC. En el caso de Bilbao, la adaptación no resulta viable en ninguno de los casos estudiados. En esta aplicación, la inversión Sevilla empieza a mostrar un buen comportamiento y consiguiendo retornar la inversión antes de los 25 años de vida útil de la planta: File:EconomicoORC.EES 17/05/2021 17:23:53 Page 1 EES Ver. 9.457: #1514: For use only by Mohamed Shaker, Ginza, Cairo, Egypt 0 5 10 15 20 25 -1000 0 1000 2000 3000 4000 5000 Año Retorno [€] BilbaoBilbao MadridMadrid SevillaSevilla Figura 6.5 Retorno por año de la inversión de la adaptación del ORC-SDHW según zona climática (caso Hotel de 50 personas con almacenamiento). De esta manera, la configuración en Sevilla supera la barrera de la TIR nula, aunque sigue siendo menor que la tasa de descuento: Tabla 6.8 Análisis económico de la adaptación del ORC-SDHW según zona climática (caso Hotel de 50 personas con almacenamiento). Variable Económica Madrid Sevilla Bilbao VNA (€) 2226.79 3271.10 1289.78 TIR (%) -1.81 1.11 -5.35 Payback (años) 31.42 21.39 54.25 Hospital de 100 personas Y lo anterior se vuelve más claro en esta configuración, pues un mayor tamaño de la instalación solar ofrece resultados económicos que resultan de más interés. De esta forma, Madrid empieza a ser una zona climática en la que la adaptación del ORC para esta aplicación comienza a ser una inversión que debiera considerarse. En Sevilla la inversión ya resulta algo mejor que simplemente indiferente, pero aún no muestra unos valores demasiado buenos en los análisis económicos: 6.5 Resultados ORC según zona climática 123 File:EconomicoORC.EES 17/05/2021 17:21:50 Page 1 EES Ver. 9.457: #1514: For use only by Mohamed Shaker, Ginza, Cairo, Egypt 0 5 10 15 20 25 -4000 -2000 0 2000 4000 6000 Año Retorno [€] BilbaoBilbao MadridMadrid SevillaSevilla Figura 6.6 Retorno por año de la inversión de la adaptación del ORC-SDHW según zona climática (caso Hospital de 100 personas con almacenamiento). Por tanto, la tasa interna de retorno del caso de Sevilla supera a la tasa de descuento y convierte a la inversión en rentable según los criterios comentados. Bilbao no consigue mejorar en ningún caso y Madrid sube su TIR hasta el 2%, pero con un VNA descontado (menos el desembolso inicial) aún negativo. Tabla 6.9 Análisis económico de la adaptación del ORC-SDHW según zona climática (caso Hospital de 100 personas con almacenamiento). Variable Económica Madrid Sevilla Bilbao VNA (€) 3804.28 5073.52 462.46 TIR (%) 2.38 5.08 -10.87 Payback (años) 18.39 13.79 151.29 Bloque de 144 personas El caso de mayor interés de este proyecto se basa en una adaptación de un ORC de 3 kW en un bloque de pisos con una ocupación estimada de 144 personas. Como se ve en la figura 6.7, la instalación en Sevilla se retorna en 12 años y en Madrid en 14, lo que denota que la adaptación ya muestra síntomas de ser rentable: File:EconomicoORC.EES 17/05/2021 17:26:19 Page 1 EES Ver. 9.457: #1514: For use only by Mohamed Shaker, Ginza, Cairo, Egypt 0 5 10 15 20 25 -6000 -4000 -2000 0 2000 4000 6000 Año Retorno [€] BilbaoBilbao MadridMadrid SevillaSevilla Figura 6.7 Retorno por año de la inversión de la adaptación del ORC-SDHW según zona climática (caso Bloque de 144 personas con almacenamiento). Superando a la tasa de descuento del 5%, ahora tanto la TIR de Madrid y Sevilla muestran cómo la inversión es viable y se pudiera llevar a cabo: 124 Capítulo 6. Análisis Económico Tabla 6.10 Análisis económico de la adaptación del ORC-SDHW según zona climática (caso Bloque de 144 personas con almacenamiento). Variable Económica Madrid Sevilla Bilbao VNA (€) 5093.89 5990.05 1869.08 TIR (%) 5.12 6.83 -3.01 Payback (años) 13.74 11.68 37.43 6.6 Conclusiones En este capítulo se han realizado los análisis pertinentes que aclaran los resultados de la sección 5.1. Así, se ha visto cómo la instalación que ofrece más interés a nivel tanto termodinámico como económico es la adaptación de un ORC a un sistema de calentamiento de agua sanitaria en un bloque de pisos residencial en Sevilla. Se ha visto también como esta misma configuración se comporta adecuadamente en Madrid, mientras que en la zona climática que atañe a Bilbao, ninguna de las aplicaciones es adecuada para que el ORC pueda resultar de interés. Con ello se establecen unos rangos de potencias y consumos de ACS a partir de los cuales, según las configuraciones consideradas, la implementación de un ciclo Rankine orgánico de aprovechamiento energético a baja temperatura pudiera funcionar correctamente y dé buenos resultados económicos. También se realiza un estudio económico de una planta fotovoltaica de autoconsumo y se compara con un ORC de la misma potencia, con resultados ganadores para la fotovoltaica, pero con información interesante acerca de los comportamientos según zona climática y con la ventaja de que además de energía eléctrica, la instalación solar térmica también es capaz de dar ACS. 7 Conclusiones Au que a lo largo de cada capítulo se han ido realizando las conclusiones pertinentes, en este último capítulo del proyecto se hará un resumen de las más notables de todas ellas. Además, se proponen una serie de ideas para potenciales trabajos futuro. Finalmente, los aspectos más relevantes de los distintos análisis se resumen: • Actualmente, la adaptación de los ORC en viviendas unifamiliares con las características de la analizada, no es rentable debido a los elevados costes de capital necesarios. • Para las zonas climáticas con un alto nivel de radiación, la adaptación de los ORCs ayuda a mejorar la calidad de la demanda bajando la temperatura del agua caliente sanitaria hasta los 60°C deseados, sin necesidad de curtailment. • El paso del agua por el evaporador ORC no tiene una influencia decisiva respecto al caso sin ORC, aumentando el consumo auxiliar en 270 kWh en el peor de los casos (caso del Hospital), donde en el mismo caso se producen 750 kWh en el expansor, dando un balance energético positivo. En términos de eficiencia energética, la instalación de un ORC mejora la calidad de la demanda en zonas con una irradiación razonable, al disminuir la temperatura de ACS en 10°C de media. • En todos los casos, se demuestra que la adaptación del ORC en sistemas con almacenamiento penaliza menos que en el caso sin él. • Se demuestra que la implementación de ORCs en SDHWs puede dar lugar a una nueva forma de utilización de la energía debido a su compacidad y flexibilidad, lo que lo convierte en un sistema interesante no sólo para aplicaciones aisladas. • Así, se trata a los ciclos Rankine orgánicos para micro generación distribuida como sistemas solares fotovoltaicos de autoconsumo, estableciendo una nueva línea para el tratamiento de éstos a nivel de investigación. 7.1 Trabajo Futuro Dada la complejidad de los análisis dinámicos, a lo largo del proyecto se han realizado una serie de hipótesis que pueden ser fuente de errores acumulados para los pasos de tiempo que se toman, pero que resultan interesantes para tener una primera estimación de los resultados que puedan obtenerse. Por ello, se propone: • El desarrollo de un nuevo Type de TRNSYS, que englobe las ecuaciones para cada uno de los componentes de los ORCs, con resultados semiempíricos obtenidos del laboratorio. • Implementar el mismo modelo en Simulink, que permita un mejor y más cómodo tratamiento del sistema de control del ORC. • El estudio para toda España, acotando todas las zonas climáticas que sean viables para la adaptación de los ORCs residenciales y agrupando en un mapa de burbujas de distintos tamaños la energía anual producida en el expansor y los rendimientos medios correspondientes. • La aplicación para sistemas de calentamiento basados en biomasa, modelando calderas de biomasa dentro de TRNSYS como generadores de potencia térmica que alimenten el evaporador del ciclo. 125 126 Capítulo 7. Conclusiones • La ampliación del modelo de TRNSYS para modelar edificios multizona y modelando la calefacción, además del consumo de ACS como una variable global. Apéndice A Modelo de TRNSYS A.1 Componentes del ORC A.1.1 Evaporador Inicio del código del Evaporador: prop(1) = Source_side_inlet_temperature prop(2) = Load_side_inlet_pressure Call CoolProp_Fluid_Properties(prop,Secondary_Fluid,12,iFlag) If (ErrorFound())Return Source_side_inlet_enthalpy = prop(3) prop_1(1) = Load_side_inlet_temperature prop_1(2) = Load_side_inlet_pressure Call CoolProp_Fluid_Properties(prop_1,Secondary_Fluid,12,iFlag) If (ErrorFound())Return Load_side_inlet_enthalpy = prop_1(3) If (Source_side_flow_rate < 0.001 .OR. Load_side_flow_rate < 0.001) then Tho=Source_side_inlet_temperature Tco=Load_side_inlet_temperature qt=0. eff=0. else Chot = Specific_heat_of_source_side_fluid*Source_side_flow_rate Ccold = Specific_heat_of_load_side_fluid*Load_side_flow_rate Cmax = MAX(Chot,Ccold) Cmin = MIN(Chot,Ccold) If (Cmin>0) then rat = Cmin/Cmax UA_mod = Overall_heat_transfer_coefficient_of_exchanger* (Load_side_flow_rate/Nominal_Flow_Rate)**0.5 Uc = UA_mod/(Cmin*1000) eff = 1-EXP(-Uc) check = ABS(1-rat) 127 128 Capítulo A. Modelo de TRNSYS If (check >= 0.01) then eff = (1-EXP(-Uc*(1-rat)))/(1-rat*EXP(-Uc*(1-rat))) else eff = Uc/(Uc+1) endif endif Tho = Source_side_inlet_temperature-eff*(Cmin/Chot)* (Source_side_inlet_temperature - Load_side_inlet_temperature) Tco = eff*(Cmin/Ccold)*(Source_side_inlet_temperature - Load_side_inlet_temperature) + Load_side_inlet_temperature qt = eff*Cmin*(Source_side_inlet_temperature - Load_side_inlet_temperature) !qt = Chot*(Source_side_inlet_temperature-Tho) endif p_out_ref = Source_side_inlet_pressure - Refrigerant_DeltaP p_out_sf = Load_side_inlet_pressure - Secondary_Fluid_DeltaP If (iFlag == 1) Call Messages(-1,Message3,’FATAL’,CurrentUnit,CurrentType)| A.1 Componentes del ORC 129 A.1.2 Condensador Inicio del código del Condensador: prop(1) = Source_side_inlet_temperature prop(2) = Load_side_inlet_pressure Call CoolProp_Fluid_Properties(prop,Refrigerant,12,iFlag) If (ErrorFound())Return Source_side_inlet_enthalpy = prop(3) prop_1(1) = Load_side_inlet_temperature prop_1(2) = Load_side_inlet_pressure Call CoolProp_Fluid_Properties(prop_1,Secondary_Fluid,12,iFlag) If (ErrorFound())Return Load_side_inlet_enthalpy = prop_1(3) If (Source_side_flow_rate < 0.001 .OR. Load_side_flow_rate < 0.001) then Tho=Source_side_inlet_temperature Tco=Load_side_inlet_temperature qt=0. eff=0. else Chot = Specific_heat_of_source_side_fluid*Source_side_flow_rate Ccold = Specific_heat_of_load_side_fluid*Load_side_flow_rate Cmax = MAX(Chot,Ccold) Cmin = MIN(Chot,Ccold) If (Cmin>0) then rat = Cmin/Cmax UA_mod = Overall_heat_transfer_coefficient_of_exchanger* (Load_side_flow_rate/Nominal_Flow_Rate)**0.4 Uc = UA_mod/(Cmin*1000) eff = 1-EXP(-Uc) check = ABS(1-rat) If (check >= 0.01) then eff = (1-EXP(-Uc*(1-rat)))/(1-rat*EXP(-Uc*(1-rat))) else eff = Uc/(Uc+1) endif endif Tho = Source_side_inlet_temperature-eff*(Cmin/Chot)* (Source_side_inlet_temperature - Load_side_inlet_temperature) Tco = eff*(Cmin/Ccold)*(Source_side_inlet_temperature - Load_side_inlet_temperature) + Load_side_inlet_temperature qt = eff*Cmin*(Source_side_inlet_temperature - Load_side_inlet_temperature)