Etude par voies expérimentale et numérique de solutions de micro cogénération

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1 Etude par voies expérimentale et numérique de solutions de micro cogénération BOUVENOT Jean-Baptiste FLAMENT Bernard LATOUR Benjamin SIROUX Monica

2 Introduction L équipe énergétique 1 professeur 5 Maîtres de conférence 3 doctorants Les moyens 1 plateforme technique : Climatherm Les activités de recherche Energétique des systèmes Thermique du bâtiment 2

3 Sommaire Contexte énergétique Micro cogénération gaz à moteur Stirling La machine Modèle numérique Simulations TRNSYS Stockage Régulation Micro cogénération biomasse à cycle de Rankine La machine Les premiers essais Perspectives Micro cogénération gaz Micro cogénération biomasse Optimisation Régulation prédictive 3

4 Evolution du ratio e/c (1/5) (1/3) Contexte énergétique e/c 1982 = 0,08 e/c 2008 = 0,19 4

5 Contexte énergétique Evolution du ratio e/c (2/5) 5

6 CONTEXTE ENERGETIQUE Evolution du ratio e/c (3/5) Pour une logement de 100 m², pour 4 personnes. kwh/m 2.an ECS + ECS lavage chauffage électricité e/c ancien ,15 0,2 rénovation ,25 0,3 BBC ,45 0,6 6

7 e/c [-] Contexte énergétique Evolution du ratio e/c (4/5) 2,00 Hiver (B th = 120 kwh/m², B ECS = 25 kwh/m², B el = 30 kwh/m²) 1,50 1,00 0,50 0, t [h] 72 7

8 e/c [-] Contexte énergétique Evolution du ratio e/c (5/5) 5,00 Eté (B th = 120 kwh/m², B ECS = 25 kwh/m², B el =30 kwh/m²) 4,00 3,00 2,00 1,00 0, t [h] 8

9 Puissance [W] Contexte énergétique Besoins électriques (1/2) % 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Temps en % 9

10 1,00 2,00 3,00 4,00 5,00 6,00 7,00 8,00 9,00 10,00 11,00 12,00 13,00 14,00 15,00 16,00 17,00 18,00 19,00 20,00 21,00 22,00 23,00 24,00 25,00 26,00 27,00 28,00 29,00 30,00 31,00 32,00 33,00 34,00 35,00 36,00 37,00 38,00 39,00 40,00 41,00 42,00 43,00 44,00 45,00 46,00 47,00 48,00 49,00 50,00 51,00 52,00 53,00 54,00 55,00 56,00 57,00 58,00 59,00 60,00 61,00 62,00 63,00 64,00 [-] Contexte énergétique Besoins électriques (2/2) 0,12 Part de l énergie consommée en fonction de la puissance appelée 0,10 0,08 0,06 0,04 0,02 0,00 Puissances appelées [W] 10

11 μchp gaz Stirling La machine (1/2) Modèle pré série Hybris Power de De Dietrich/Remeha 11

12 Machine (2/2) Banc d essai μchp gaz Stirling 12

13 μchp gaz Stirling Modèle numérique (1/10) Q HX = Q nom HX + c 1 T cw,i T nom cw,i nom + c 2 T cw,i T 2 cw,i + d 1 m cw m nom cw nom 2 + d 2 m cw m cw 13

14 Arrêt Préchauffage Fonctionnement normal Refroidissement Arrêt Combustion μchp gaz Stirling Modèle numérique (2/10) Puissance thermique Puissance électrique Temps 14

15 μchp gaz Stirling Modèle numérique (3/10) 15

16 μchp gaz Stirling Modèle numérique (4/10) 16

17 μchp gaz Stirling Modèle numérique (5/10) 17

18 μchp gaz Stirling Modèle numérique (6/10) 18

19 μchp gaz Stirling Modèle numérique (7/10) 19

20 μchp gaz Stirling Modèle numérique (8/10) 20

21 μchp gaz Stirling Modèle numérique (9/10) - Type 253 sous TRNSYS - Modèle dynamique - Article soumis à Applied energy : «Development and experimental validation of a micro CHP model for energy building simulations» 21

22 μchp gaz Stirling Modèle numérique (10/10) 22

23 Cas d étude (1/2) Simulations 23

24 Cas d étude (2/2) Simulations 24

25 Rendements 100,0% 90,0% 80,0% 70,0% 60,0% 50,0% 40,0% 30,0% 20,0% Stockage (1/2) Simulations Bâtiment RÉNOVÉ [2013] 88,4% 88,7% 88,9% 89,0% 89,8% 88,5% 89,4% 81,5% 10,0% 0,0% 9,9% 10,6% 10,7% 10,8% 0 litres 200 litres 400 litres 600 litres 800 litres 1000 litres Volume du ballon Rendement électrique du moteur Stirling Rendement global du moteur Stirling Rendement de l'auxiliaire d'appoint 25

26 Coût Simulations Stockage (2/2) Coût électricité importée Coût total (gaz + électricité) litres 530 litres 750 litres 930 litres Volume du ballon 26

27 Besoins (1/1) Simulations Coût total ANCIEN RÉNOVÉ NEUF ANCIEN RÉNOVÉ NEUF Montage direct avec régulation De Dietrich Montage avec ballon de stockage de 130 litres 27

28 Régulation (1/3) Simulations Coût total - Bâtiment ANCIEN Heat Lead Electricity Lead Heat and electricity lead Régulation Heat/Electricity/Cost LEAD Micro-cogénérateur Cost Lead Régulation De Dietrich 28

29 Simulations Régulation (2/3) Collectif Heat LEAD Electricity LEAD Heat and Electricity LEAD Cost LEAD De Dietrich Heat LEAD Cost LEAD Montage direct Montage avec ballon de stockage de 750 litres 29

30 Régulation (3/3) Simulations 100,0% 98,0% 96,0% 94,0% 92,0% 90,0% 88,0% 86,0% 84,0% 82,0% 80,0% Rendement global du moteur Stirling NEUF RÉNOVÉ ANCIEN kwh/an kwh/an kwh/an kwh/an kwh/an kwh/an kwh/an HEAT LEAD ELECTRICITY LEAD COST LEAD DE DIETRICH 30

31 Simulations Conclusions - Nécessité d avoir des modèles aussi fins de chaudières gaz à condensation, et des autres solutions de référence - Nécessité d étoffer les fichiers de besoins - Nécessité d optimisation pour augmenter les performances énergétiques et économiques 31

32 μchp biomasse Rankine La machine (1/2) Cycle de Rankine Moteur linéaire à vapeur Le BISON P élec = 1,6 kw P th = 16 kw η él = 9 % η th = 82 % η g = 91 % e/c = 0,1 32

33 μchp biomasse Rankine La machine (2/2) 33

34 Puissance électrique [W] μchp biomasse Rankine Les essais (1/4) P el = 15,541 C load + 90,3 R² = 0, Charge [%] 34

35 Puissance thermique [W] μchp biomasse Rankine Les essais (2/4) P th = 0,133 C load + 2,55 R² = 0, Charge [%] 35

36 Pourcentage de 02 [%] μchp biomasse Rankine Les essais (3/4) Charge [%] 36

37 e/c [-] Les essais (4/4) 0,120 μchp biomasse Rankine 0,110 0,100 0,090 0,080 0,070 0, Charge [%] 37

38 Optimisation (1/1) Pour l instant: Perspectives Environnement défini: -bâtiments -besoins de chauffage -profils de puisages ECS -climat -performance micro cogénérateur (e/c, modulation, P él, P th ) -montage hydraulique (fil de l eau, stockage, taille du stockage) CGA -stockage électrique CO (batteries, voiture électrique) -stratégie de commande 2 («heat led», «power led», «cost led») kwh TC TA 38

39 Optimisation (2/2) Perspectives A l avenir Environnement défini: + CGA CO 2 kwh TC TA 39

40 Perspectives Optimisation (3/3) Besoins thermiques et électriques Fonctions à minimiser, maximiser ou à compromiser Résultats d optimisation Plate-forme d optimisation Sous TRNSYS Simulation du système TRNSYS Optimisation du système Algorithmes d optimisation multi critères (NSGA II par ex) 40

41 Perspectives Micro cogénération gaz (1/2) Modification du modèle TRNSYS (type 253) Intégration de la chaudière auxiliaire aux Stirling 41

42 Perspectives Micro cogénération gaz (2/2) Création d un modèle de chaudière gaz à condensation sur la base de cet auxiliaire pour réaliser des études comparatives cohérentes 42

43 Perspectives Micro cogénération biomasse (1/1) Essais Modification du modèle : prise en compte du combustible et de ses particularités Composition chimique (CH 1,5 O 0,66 ) Production de CO PCI fonction de la composition chimique Cendres Excès d air 43

44 Perspectives Régulation prédictive (1/1) Régulation prédictive : identifier les habitudes et anticiper les besoins afin de pouvoir optimiser le stockage d énergie et dé corréler les 2 besoins (intelligence artificielle : ANN, SMA) 44

45 Conclusions Essais dynamiques des systèmes Modélisation numérique des systèmes Comparaison à des systèmes de référence Optimisation de l environnement d accueil de solutions de micro cogénération, trouver la combinaison gagnante : Rentabilité économique Bilan carbone Cycle de vie Taux d autoconsommation Taux de couverture 45

46 Merci de votre attention 46