Regisztráció és bejelentkezés

Munkaközegválasztási és rendszeroptimalizálási eljárás Organikus Rankine Ciklusú erőműhöz

Az energiaipari trendek jelentős változása figyelhető meg az utóbbi évek során, amelynek a fő hajtóerői a klímavédelmi célkitűzések és a megújuló energiaforrásokat hasznosító technológiák fejlődése. Az alacsonyhőmérsékletű villamosenergia-termelés aktualitása is ezeknek a változásoknak köszönhető, egyik lehetséges alkalmazási módszere az Organikus Rankine Ciklus (ORC).

A dolgozatban az ORC tervezésének egy újfajta megközelítése kerül bemutatásra. A munkaközeg kiválasztása hagyományosan a trial-and-error módszeren alapszik, a lehetséges vegyületeknek csupán egy nagyon szűk körét vizsgálva, a rendszerparaméterek megválasztásától elkülönülő lépésben, holott ezek szoros kapcsolatban állnak egymással. A bemutatott eljárásban a meglévő, ismert tulajdonságokkal rendelkező vegyületek közül való választás helyett a megfelelő termodinamikai modell alkalmazásával olyan hipotetikus munkaközeget „állítunk elő”, amely az általunk meghatározott szempontból a legelőnyösebb viselkedést mutatja (pl. maximális villamosenergia termelés). A munkaközeg és a rendszerparaméterek optimalizálása együttesen történik egy Matlabon futó genetikus algoritmus által, az ORC kiértékelését a Cycle-Tempo termodinamikai modellező szoftver végzi. Az így kapott hipotetikus munkaközeg a következő lépésben összehasonlításra kerül valós vegyületekkel a termodinamikai modellben alkalmazott anyagi paraméterek segítségével. Az egyezés mértéke alapján egy lista kerül felállításra, amelynél a valós munkaközegek egyéb tulajdonságait és alkalmazását korlátozó tényezőket figyelembe véve hozható meg a végső döntés.

Az automatizált számítógépes eljárás eredménye egy optimális munkaközeggel és rendszerparaméterekkel rendelkező ORC erőmű adott hőforrás esetére.

szerző

  • Wagner Péter Csaba
    Energetikai mérnöki mesterképzési szak
    mesterképzés (MA/MSc)

konzulens

  • Groniewsky Axel
    tudományos segédmunkatárs, Energetikai Gépek és Rendszerek Tanszék