Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10316/25279
Title: Life-cycle Optimization Model for Distributed Generation in Buildings
Authors: Safaei, Amir 
Orientador: Freire, Fausto Miguel Cereja Seixas
Antunes, Carlos Alberto Henggeler de Carvalho
Keywords: Multi-objective Optimization; Life-cycle Assessment; Distributed Generation; Natural Gas; Combined Heat and Power (Cogeneration); Solar Energy; Greenhouse Gases
Issue Date: 10-Nov-2014
Citation: SAFAEI, Amir - Life-cycle optimization model for distributed generation in buildings. Coimbra : [s.n.], 2014. Tese de doutoramento. Disponível na WWW: http://hdl.handle.net/10316/25279
Abstract: O setor da construção é responsável por uma grande parte do consumo de energia e emissões na União Europeia. A Geração Distribuída (GD) de energia, nomeadamente através de sistemas de cogeração e tecnologias solares, representa um papel importante no futuro energético deste setor. A otimização do funcionamento dos sistemas de cogeração é uma tarefa complexa, devido às diversas variáveis em jogo, designadamente: os diferentes tipos de necessidades energéticas (eletricidade, aquecimento e arrefecimento), os preços dinâmicos dos combustíveis (gás natural) e da eletricidade, e os custos fixos e variáveis dos diferentes sistemas de GD. Tal torna-se mais complexo considerando a natureza flutuante das tecnologias solares térmicas e fotovoltaicas. Ao mesmo tempo, a liberalização do mercado da eletricidade permite exportar para a rede, a electricidade gerada localmente. Adicionalmente, a operação estratégica de um sistema de GD deve atender aos quadros políticos nacionais, se tiver como objetivo beneficiar de tais regimes. Além disso, considerando os elevados impactes ambientais do setor da construção, qualquer avaliação energética de edifícios rigorosa deve também integrar aspetos ambientais, utilizando uma abordagem de Ciclo de Vida (CV). Uma avaliação de Ciclo de Vida (ACV) completa de um sistema de GD deve incluir as fases relativas à operação e construção do sistema, bem como os impactes associados à produção dos combustíveis. Foram analisadas as emissões da produção de GN, as quais variam de acordo com a origem, tipo (convencional ou não-convencional), e estado (na forma de GN Liquefeito (GNL) ou gás). Do mesmo modo, o impacte dos sistemas solares é afetado pela meteorologia e radiação solar, de acordo com a sua localização geográfica. Sendo assim, uma avaliação adequada dos sistemas de GD exige um modelo de ACV adequado à localização geográfica (Portugal), integrando também a produção de combustível (GN), tendo em conta as suas diferentes fontes de abastecimento. O principal objetivo desta tese de doutoramento foi desenvolver um modelo para otimizar o desenho e operação de sistemas de GD para o setor da construção de edifícios comerciais em Portugal, considerando os respetivos Impactes de Ciclo de Vida (IAVC) e Custos de Ciclo de Vida (CCV), de modo a satisfazer as necessidades energéticas do edifício. Três tipos de tecnologias de cogeração (Micro-Turbinas, Motores de combustão interna, e Células combustíveis de Óxido sólido), e dois tipos de tecnologias de energia solar, solar térmica e fotovoltaica, constituem os sistemas de GD que são acoplados aos sistemas convencionais. Foi desenvolvido um modelo de CV, tendo em conta todos os impactes relacionados com a construção e operação dos sistemas de energia, bem como os processos a montante relacionados com a produção do GN. Em particular, o mix de GN consumido em Portugal em 2011 foi identificado (60% da Nigéria, 40% da Argélia) e os impactes relativos a cada uma das vias de abastecimento foram avaliados separadamente para quatro categorias de impacte ambiental: Consumo de Energia Primária (CEP), Gases com Efeito de Estufa (GEE), acidificação, e eutrofização. Devido à importância das emissões de GEE na formulação de políticas, foi também realizada uma análise de incerteza às emissões de GEE do GN fornecido a Portugal. Foi desenvolvido um modelo matemático, em linguagem de Programação General Algebraic Modeling System (GAMS), que utiliza os resultados da ACV dos sistemas de energia e as suas implicações económicas para minimizar o CCV e IACV ao longo de um horizonte de planeamento definido pelo decisor. Foram derivadas fronteiras ótimas de Pareto, representando as relações entre o tipo de IACV (CEP, GEE, acidificação, eutrofização) e CCV decorrentes da satisfação das necessidades energéticas do edifício. Para aumentar a robustez do modelo, dada a incerteza dos preços dos combustíveis (GN e eletricidade), foi desenvolvido um modelo de custos robusto para os sistemas de GD, que é menos afetado por perturbações relativas aos custos de combustível. A aplicação do modelo proposto foi testada num caso de estudo real, um edifício comercial localizado na cidade de Coimbra, em Portugal.
Energy use in the building sector constitutes a major proportion of energy consumption and emissions in European Union. Distributed Generation (DG) sources, namely cogeneration and solar technologies, are expected to play an important role in future energy supply mix of building sector. However, the optimal design and operation of cogeneration is a complex task, due to the diversity of variables in play, namely different types of building energy demands (electrical, heating, cooling) and their variation, dynamic fuel (natural gas) and electricity prices, and fixed and variable costs of different types of DG. This becomes more complex by coupling fluctuating solar thermal and photovoltaic technologies. At the same time, the liberalization of electricity market allows exporting onsite produced electrical energy to the grid; moreover, the operational strategy of DG should meet the national policy frameworks, if the aim is to benefit from such schemes. Additionally, considering the high impacts of the building sector, any rigorous assessment of building energy systems should also incorporate environmental aspects, using Life-Cycle (LC) approaches. A complete LC Assessment (LCA) of DG should include stages related to their construction and operation, as well as the upstream emissions related to their fuel input, i.e. Natural Gas (NG). The upstream emissions of NG varies based on its source, type (conventional vs. unconventional) and state of delivery (in the form of Liquefied Natural Gas (LNG) or gas). Similarly, the impact of solar systems is affected by meteorology and solar radiation, which is determined by geographical location. Therefore, a proper assessment of DG calls for an LC framework properly modeled for the location (Portugal), which also incorporates the appropriate fuel input (NG) upstream emissions based on its sources of supply. The objective of this doctoral research is to present a modelling framework to optimize the design and operation of DG for the Portuguese commercial building sector, while considering the Life-Cycle Environmental Impacts (LCEI) and Life-cycle Costs (LCC) of meeting the building energy demand. Three types of cogeneration technologies (Micro-Turbines (MT), Internal Combustion Engines (ICE), Solid Oxide Fuel Cells (SOFC)), and two types of solar technologies [solar thermal (ST) and Photovoltaic (PV)] comprise the DG sources that are coupled with conventional sources. An LC model is built taking into account all the impacts related to construction and operation of energy systems, as well as the upstream processes related to their fuel input, i.e. NG. For the latter, the mix of NG consumed in Portugal in 2011 (60% from Nigeria, and 40% from Algeria) is identified and the upstream impacts of each route of NG to Portugal are separately assessed for four types of environmental impacts: Cumulative Energy Demand (CED), Greenhouse Gases (GHG), Acidification and Eutrophication. Due to effect of GHG emissions on policy design, an uncertainty analysis of upstream GHG emissions of NG supplied to Portugal is also performed. A mathematical model is developed in General Algebraic Modeling System (GAMS) that uses the results of LCA of energy systems and their economic implications to minimize the LCC and LCEI of meeting the building demand over a planning horizon. Pareto Optimal frontiers are derived, representing the trade-offs between a type of environmental impact (CED, GHG, Acidification, Eutrophication) and LCC arising from meeting the building energy demand. To increase the model robustness due to uncertainty in fuel prices (NG and electricity), a cost robust modeling framework for DG, one that gets least affected by the perturbation of input fuel costs, is also developed. The application of the proposed model is tested on a real-world case-study, a commercial building located in the city of Coimbra, Portugal.
Description: Tese de doutoramento em Engenharia Mecânica, no ramo de Sistemas de Energia Sustentável, apresentada ao Departamento de Engenharia Mecânica da Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade de Coimbra
URI: http://hdl.handle.net/10316/25279
Rights: openAccess
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