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Geothermal Systems in District Heating and Cooling: Multi-objective and Artificial Neural Network Methods for Exergo- and Enviro-economic Optimization

Hemmatabady, Hoofar (2022):
Geothermal Systems in District Heating and Cooling: Multi-objective and Artificial Neural Network Methods for Exergo- and Enviro-economic Optimization. (Publisher's Version)
Darmstadt, Technische Universität Darmstadt,
DOI: 10.26083/tuprints-00022180,
[Ph.D. Thesis]

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Item Type: Ph.D. Thesis
Status: Publisher's Version
Title: Geothermal Systems in District Heating and Cooling: Multi-objective and Artificial Neural Network Methods for Exergo- and Enviro-economic Optimization
Language: English
Abstract:

The significant share of heating, the increasing demand of cooling and the increasing trend towards smart energy systems has made sustainable district heating and cooling (DHC) a viable option for future energy supply in European households. The temporal mismatch between supply and demand is a major obstacle towards the increased utilization of solar energy and waste heat, which can be overcome by seasonal energy storage technologies. Borehole thermal energy storage (BTES) is such a technology. Due to complexity of smart DHC networks, BTES systems need to be implemented considering their interaction with other system components. This has been a main issue that has led to reduced efficiency of some existing projects. Consequently, to exploit BTES systems in sustainable thermal load supply, design guidelines are required for their efficient integration in DHC networks. In this study, Considering the experience from demonstration and pilot projects, different configurations of BTES systems are proposed. The scenarios are categorized into solar-coupled or standalone for heating or combined heating and cooling applications, which are modelled and parametrized in TRNSYS. The proposed scenarios need to be evaluated from technical, economic and environmental points of view in order to ensure efficient operation and to promote market growth. To do so, a dynamic exergo-economic assessment approach is adapted to geothermal systems and is utilized to optimize the scenarios from technical and economic aspects. Moreover, an enviro-economic method is utilized to simultaneously minimize cost and emissions. Finally, the results from exergo- and enviro-economic methods are compared and discussed. For conducting multi-objective optimizations using the proposed evaluation methods, different computational models are proposed and improved at each stage of this study. Initially, a direct optimization approach is developed by coupling TRNSYS and MATLAB. Thereafter, to cope with the high computational cost of the required long-term assessments of geothermal systems, an indirect optimization method is proposed. The indirect method utilizes an artificial neural network (ANN) as a proxy model in an intermediate step of the multi-objective optimization procedure. Furthermore, parallel computation of the objective functions is implemented in the computational model to enhance the speed of the direct and indirect optimizations. Finally, a step-wise optimization method is developed for the operational optimization and control of geothermal systems. Utilizing the developed computational models, multi-objective optimization results of solar-coupled and standalone geothermal layouts reveal that the lowest emissions are realized by central solar-coupled systems, which are discharged actively by heat pumps. Lowering grid temperature level of solar-coupled systems using decentral heat pumps leads to efficient system designs with lower costs, though the most efficient system layouts consist of central heat pumps. Moreover, standalone geothermal systems with passive cooling are suggested as systems with the lowest costs as well as reasonably low emissions and thermodynamic inefficiencies for combined heating and cooling applications. Finally, a hybrid design of solar-coupled and standalone geothermal layouts for combined heating and cooling applications improves the system’s performance compared to each layout separately. The comparison between the results of exergo- and enviro-economic optimization methods confirms that an increase in exergetic efficiency leads to a decrease in environmental impacts and both methods show the same ranking for the evaluated scenarios. Enviro-economic approach is suggested for defining dimensions of geothermal systems, which needs to be supplemented by the developed dynamic exergy analysis to analyze and optimize the operation of different components of a geothermal layout. Finally, the combination of an ANN and multi-objective optimization methods has proven to be an accurate and robust approach for long-term evaluation and comparison of geothermal heating and cooling systems.

Alternative Abstract:
Alternative AbstractLanguage

Der signifikante Anteil Bedarf der Heizung, der steigende Bedarf an Kühlung und der zunehmende Trend zu intelligenten Energiesystemen, haben nachhaltige Fernwärme und -kälte zu einer realisierbaren Option für die zukünftige Energieversorgung europäischer Haushalte gemacht. Die zeitliche Diskrepanz zwischen Angebot und Bedarf ist ein maßgebliches Hindernis für die verstärkte Nutzung von Solarenergie und Abwärme, das durch saisonale Energiespeichertechnologien überwunden werden kann. Erdwärmesondenspeicher sind eine solche Technologie. Aufgrund der Komplexität intelligenter Fernwärme- und Fernkältenetze, müssen Erdwärmessondenpeicher-Systeme unter Berücksichtigung ihrer Interaktionen mit anderen Systemkomponenten implementiert werden. Dies ist ein Hauptproblem, das bei einigen bestehenden Projekten zu einer geringeren Effizienz geführt hat. Um Erdwärmesondenspeicher-Systeme für eine nachhaltige Wärmeversorgung zu nutzen, sind daher Richtlinien für ihre effiziente Integration in Fernwärme- und Fernkältenetze erforderlich. In dieser Studie werden, unter Berücksichtigung der Erfahrungen aus Demonstrations- und Pilotprojekten, verschiedene Konfigurationen von Erdwärmesondenspeicher-Systemen vorgeschlagen. Die Szenarien werden in solar-gekoppelte, reine Heizungs- oder kombinierte Heizungs- und Kühlanwendungen kategorisiert, die in TRNSYS modelliert und parametrisiert werden. Die vorgeschlagenen Szenarien müssen unter technischen, wirtschaftlichen und ökologischen Aspekten bewertet werden, um einen effizienten Betrieb sicherzustellen und das Marktwachstum zu fördern. Zu diesem Zweck wird ein dynamischer exergoökonomischer Bewertungsansatz an geothermische Systeme angepasst und zur Optimierung der Szenarien unter technischen und wirtschaftlichen Aspekten eingesetzt. Darüber hinaus wird eine umweltökonomische Methode eingesetzt, um gleichzeitig Kosten und Emissionen zu minimieren. Abschließend werden die Ergebnisse der exergo- und umweltökonomischen Methoden verglichen und diskutiert. Für die Durchführung von Mehrzieloptimierungen unter Verwendung der vorgeschlagenen Bewertungsmethoden werden in jeder Phase dieser Studie verschiedene Berechnungsmodelle vorgeschlagen und verbessert. Zunächst wird ein direkter Optimierungsansatz durch Kopplung von TRNSYS und MATLAB entwickelt. Danach wird ein indirektes Optimierungsverfahren vorgeschlagen, um den hohen Rechenaufwand für die erforderlichen langfristigen Bewertungen von geothermischen Systemen zu bewältigen. Die indirekte Methode verwendet ein künstliches neuronales Netz als Proxy-Modell in einem Zwischenschritt des Mehrzieloptimierungsverfahrens. Darüber hinaus wird eine parallele Berechnung der Zielfunktionen in das Rechenmodell implementiert, um die Geschwindigkeit der direkten und indirekten Optimierungen zu erhöhen. Schließlich wird ein schrittweises Optimierungsverfahren für die Betriebsoptimierung und -steuerung von geothermischen Systemen entwickelt. Unter Verwendung der entwickelten Rechenmodelle, zeigen die Ergebnisse der multikriteriellen Optimierung von solar-gekoppelten und reinen geothermischen Layouts, dass die niedrigsten Emissionen durch zentrale solar-gekoppelte Systeme erzielt werden, die aktiv durch Wärmepumpen entladen werden. Die Absenkung des Netztemperaturniveaus bei solar-gekoppelten Systemen mit dezentralen Wärmepumpen führt zu effizienten Systemauslegungen mit geringeren Kosten, die effizientesten Systemlayouts bestehen jedoch aus zentralen Wärmepumpen. Darüber hinaus werden autarke geothermische Systeme mit passiver Kühlung als Systeme mit den niedrigsten Kosten sowie mit relativ geringen Emissionen und thermodynamischen Ineffizienzen für kombinierte Heizungs- und Kühlungsanwendungen vorgeschlagen. Schließlich verbessert eine hybride Auslegung von solar-gekoppelten und reinen geothermischen Layouts für kombinierte Heizungs- und Kühlungsanwendungen die Leistung des Systems im Vergleich zur separaten Auslegung. Der Vergleich zwischen den Ergebnissen der exergo- und umweltökonomischen Optimierungsmethoden bestätigt, dass eine Steigerung der exergetischen Effizienz zu einer Verringerung der Umweltauswirkungen führt und beide Methoden für die bewerteten Szenarien die gleiche Rangfolge aufweisen. Der umweltökonomische Ansatz wird für die Definierung der Dimensionen von geothermischen Systemen vorgeschlagen, die durch die entwickelte dynamische Exergieanalyse ergänzt werden muss, um den Betrieb verschiedener Komponenten einer geothermischen Anlage zu analysieren und zu optimieren. Schließlich hat sich die Kombination aus einem künstlichen neuronalen Netz und multikriteriellen Optimierungsmethoden als genauer und robuster Ansatz für die langfristige Bewertung und den Vergleich geothermischer Heizungs- und Kühlungssysteme erwiesen.

German
Place of Publication: Darmstadt
Collation: 175 Seiten in verschiedenen Zählungen
Classification DDC: 600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 620 Ingenieurwissenschaften
Divisions: 11 Department of Materials and Earth Sciences > Earth Science > Geothermal Science and Technology
Date Deposited: 28 Sep 2022 09:43
Last Modified: 29 Sep 2022 05:32
DOI: 10.26083/tuprints-00022180
URN: urn:nbn:de:tuda-tuprints-221805
Referees: Sass, Prof. Dr. Ingo ; Janicka, Prof. Dr. Johannes ; Schill, Prof. Dr. Eva ; Schüth, Prof. Dr. Christoph
Date of oral examination: 14 June 2022
URI: https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/id/eprint/22180
PPN: 499752082
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