Weiterentwicklung und Validierung eines quasistationären Modells für die solare Direktverdampfung im Hinblick auf eine höhere örtliche und zeitliche Auflösung

Kurzfassung

Die Stromerzeugung aus regenerativen Energiequellen hat in den letzten Jahren stark zugenommen. Um den zukünftigen Ausbau so effizient und wirtschaftlich wie möglich zu gestalten, werden leistungsfähige Simulationsprogramme zur Abbildung regenerativer Kraftwerke und Prozesswärmeanlagen benötigt. Ein solches Programm ist die am Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt entwickelte Software greenius, welche die Anlagenplanung unter Berücksichtigung sowohl technischer als auch ökonomischer Parameter unterstützt. Im Rahmen dieser Arbeit wurde die Simulation der solaren Direktverdampfung in greenius optimiert. Neben einer Reduktion der Rechenzeit wurde ein Vergleich zweier quasistationärer Modellierungsansätze durchgeführt sowie der Einfluss einer höheren örtlichen und zeitlichen Auflösung analysiert. Das verwendete Modell erfordert die Lösung eines nichtlinearen Gleichungssystems, welches mit dem Newton-Verfahren gelöst wird. Durch die Optimierung des numerischen Lösungsverfahrens und einer effizienteren Berechnung der Jacobi-Matrix, gelang es die Rechenzeit um ca. 85% zu reduzieren. Die verglichenen Ansätze unterscheiden sich bezüglich der Berechnung der lokalen Massenströme. Der rein quasistationäre Ansatz verwendet einen über den Loop konstanten Massenstrom. Der modifizierte Ansatz berücksichtigt lokale Abweichungen, die aufgrund von Dichteänderungen im Absorberrohr auftreten. Die Validierung mit einem dynamischen Modell zeigt, dass der modifizierte Ansatz bezüglich der Abbildung von Zustandsgrößen, Rechenzeit und Robustheit überlegen ist. Die Analyse des Einflusses höherer Auflösungen belegt, dass eine Erhöhung der örtlichen Auflösung sich positiv auf die Robustheit des Systems auswirkt. Eine hohe zeitliche Auflösung ermöglicht eine deutlich verbesserte Abbildung der Enthalpie- und Massenströme im transienten Bereich, aber wirkt sich negativ auf die Robustheit des Modells aus.