Progettazione, ottimizzazione termeconomica ed analisi exergetica di un impianto ibrido SOFC-GT
Autore
Fausta Petrella - Università degli Studi di Napoli - Federico II - [2005-06]
Documenti
Abstract
Le celle a combustibile sono sistemi di conversione energetica che trasformano direttamente i vettori energetici chimici in energia elettrica, termica ed acqua, per effetto di una reazione elettrochimica fra un combustibile (generalmente idrogeno) ed un ossidante (ovvero ossigeno o più comunemente aria), senza conversioni intermedie in energia termica e meccanica. Esse hanno il vantaggio di avere una struttura semplice e di non possedere parti mobili. Sono simili ad una batteria e quindi, come gli altri elementi voltaici, la cella si compone di due elettrodi, anodo e catodo, separati da un elettrolita. L’anodo e il catodo servono da catalizzatori: al primo è inviato il combustibile, al secondo l’ossidante; mentre lo strato elettrolitico permette la migrazione degli ioni.
I prodotti dalla reazione elettrochimica di una cella a combustibile alimentata ad idrogeno sono:
corrente elettrica continua, generata dal passaggio di elettroni nel circuito elettrico esterno alla cella;
acqua, sia in fase liquida che in fase vapore, rimossa dalla cella mediante un flusso d’aria;
energia termica, dovuta alla reazione elettrochimica, fortemente esotermica.
L’obiettivo di questo lavoro di tesi è la progettazione e l’analisi del funzionamento di un impianto ibrido basato sull’utilizzo di celle a combustibile, che sia il più semplice possibile, ovvero esente da complicazioni impiantistiche e costosi sistemi di gestione e controllo, ma che possa garantire nel contempo elevati rendimenti e redditività dell’investimento iniziale. Pertanto, la ricerca è finalizzata allo sviluppo di un impianto che garantisca una maggiore redditività rispetto ad un impianto tradizionale, in modo da consentirne una rapida commercializzazione.
Per l’impianto in questione si è scelto il funzionamento secondo un ciclo ibrido basato sulla tecnologia delle celle a combustibile ad ossidi solidi (SOFC) e della turbina a gas (GT). In particolare, è stato scelto un ciclo aperto, con reforming interno, pre-reformer esterno e ricircolo del flusso anodico, del quale si riporta lo schema funzionale in fig. 1. L’impianto è in grado di produrre:
energia elettrica dal generatore elettrico, collegato alla turbina a gas;
energia elettrica dall’inverter, che converte la corrente elettrica continua prodotta dalla SOFC in corrente alternata;
energia termica dagli scambiatori di calore HE3 ed HE4.
Per tener conto simultaneamente sia delle prestazioni energetiche che economiche dell’impianto, si è ricorsi all’applicazione delle tecnica dell’ottimizzazione termoeconomica: tramite un codice di simulazione, sviluppato presso il DETEC, è stata costruita la funzione obiettivo, che esprime il costo complessivo dell’impianto durante tutta la sua vita utile (data dalla somma dei costi d’esercizio e delle aliquote di ammortamento del costo d’investimento iniziale, a cui si sottraggono i risparmi dovuti al recupero termico cogenerativo); tramite l’applicazione di un codice di ottimizzazione, in questo caso l’algoritmo genetico, è stato possibile determinare il set di variabili che minimizza la funzione obiettivo.
Per ogni componente dell’impianto è stato sviluppato un modello termodinamico 0-dimensionale in grado di simularne il funzionamento, mentre dalla letteratura sono stati tratti ulteriori modelli per ottenere una stima dei relativi costi d’investimento.
La funzione obiettivo, calcolata su base annuale, che nella procedura di ottimizzazione in esame viene minimizzata, è la seguente:
(1)
dove:
= funzione obiettivo
= fattore di ammortamento
= costo dell’i-esimo componente
= costo del combustibile [US$/Nm3]
= portata molare di combustibile [Nm3/h]
= ore annue di funzionamento [h]
= potenza termica recuperata [kW]
= potere calorifico del metano [kWh/Nm3]
= rendimento convenzionale di caldaia.
La funzione obiettivo implementata nella procedura di ottimizzazione ha le seguenti caratteristiche:
è non convessa, in quanto non è definita su tutto il dominio di valori delle variabili indipendenti
potrebbe essere non continua, insieme alle sue derivate
alcune delle sue variabili indipendenti sono di tipo intero, quali il numero di tubi della cella a combustibile e del pre-reformer, il numero di piatti degli scambiatori di calore a piastre alettate
è fortemente non lineare, come risulta evidente dalla sua definizione.
Si tratta pertanto di una funzione del tipo MINLP, ovvero “Mixed Integer Non-Linear Problem”.
I prodotti dalla reazione elettrochimica di una cella a combustibile alimentata ad idrogeno sono:
corrente elettrica continua, generata dal passaggio di elettroni nel circuito elettrico esterno alla cella;
acqua, sia in fase liquida che in fase vapore, rimossa dalla cella mediante un flusso d’aria;
energia termica, dovuta alla reazione elettrochimica, fortemente esotermica.
L’obiettivo di questo lavoro di tesi è la progettazione e l’analisi del funzionamento di un impianto ibrido basato sull’utilizzo di celle a combustibile, che sia il più semplice possibile, ovvero esente da complicazioni impiantistiche e costosi sistemi di gestione e controllo, ma che possa garantire nel contempo elevati rendimenti e redditività dell’investimento iniziale. Pertanto, la ricerca è finalizzata allo sviluppo di un impianto che garantisca una maggiore redditività rispetto ad un impianto tradizionale, in modo da consentirne una rapida commercializzazione.
Per l’impianto in questione si è scelto il funzionamento secondo un ciclo ibrido basato sulla tecnologia delle celle a combustibile ad ossidi solidi (SOFC) e della turbina a gas (GT). In particolare, è stato scelto un ciclo aperto, con reforming interno, pre-reformer esterno e ricircolo del flusso anodico, del quale si riporta lo schema funzionale in fig. 1. L’impianto è in grado di produrre:
energia elettrica dal generatore elettrico, collegato alla turbina a gas;
energia elettrica dall’inverter, che converte la corrente elettrica continua prodotta dalla SOFC in corrente alternata;
energia termica dagli scambiatori di calore HE3 ed HE4.
Per tener conto simultaneamente sia delle prestazioni energetiche che economiche dell’impianto, si è ricorsi all’applicazione delle tecnica dell’ottimizzazione termoeconomica: tramite un codice di simulazione, sviluppato presso il DETEC, è stata costruita la funzione obiettivo, che esprime il costo complessivo dell’impianto durante tutta la sua vita utile (data dalla somma dei costi d’esercizio e delle aliquote di ammortamento del costo d’investimento iniziale, a cui si sottraggono i risparmi dovuti al recupero termico cogenerativo); tramite l’applicazione di un codice di ottimizzazione, in questo caso l’algoritmo genetico, è stato possibile determinare il set di variabili che minimizza la funzione obiettivo.
Per ogni componente dell’impianto è stato sviluppato un modello termodinamico 0-dimensionale in grado di simularne il funzionamento, mentre dalla letteratura sono stati tratti ulteriori modelli per ottenere una stima dei relativi costi d’investimento.
La funzione obiettivo, calcolata su base annuale, che nella procedura di ottimizzazione in esame viene minimizzata, è la seguente:
(1)
dove:
= funzione obiettivo
= fattore di ammortamento
= costo dell’i-esimo componente
= costo del combustibile [US$/Nm3]
= portata molare di combustibile [Nm3/h]
= ore annue di funzionamento [h]
= potenza termica recuperata [kW]
= potere calorifico del metano [kWh/Nm3]
= rendimento convenzionale di caldaia.
La funzione obiettivo implementata nella procedura di ottimizzazione ha le seguenti caratteristiche:
è non convessa, in quanto non è definita su tutto il dominio di valori delle variabili indipendenti
potrebbe essere non continua, insieme alle sue derivate
alcune delle sue variabili indipendenti sono di tipo intero, quali il numero di tubi della cella a combustibile e del pre-reformer, il numero di piatti degli scambiatori di calore a piastre alettate
è fortemente non lineare, come risulta evidente dalla sua definizione.
Si tratta pertanto di una funzione del tipo MINLP, ovvero “Mixed Integer Non-Linear Problem”.
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