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

2015 
Die Stromerzeugung aus regenerativen Energiequellen hat in den letzten Jahren stark zugenommen. Um den zukunftigen Ausbau so effizient und wirtschaftlich wie moglich zu gestalten, werden leistungsfahige Simulationsprogramme zur Abbildung regenerativer Kraftwerke und Prozesswarmeanlagen benotigt. Ein solches Programm ist die am Deutschen Zentrum fur Luft- und Raumfahrt entwickelte Software greenius, welche die Anlagenplanung unter Berucksichtigung sowohl technischer als auch okonomischer Parameter unterstutzt. Im Rahmen dieser Arbeit wurde die Simulation der solaren Direktverdampfung in greenius optimiert. Neben einer Reduktion der Rechenzeit wurde ein Vergleich zweier quasistationarer Modellierungsansatze durchgefuhrt sowie der Einfluss einer hoheren ortlichen und zeitlichen Auflosung analysiert. Das verwendete Modell erfordert die Losung eines nichtlinearen Gleichungssystems, welches mit dem Newton-Verfahren gelost wird. Durch die Optimierung des numerischen Losungsverfahrens und einer effizienteren Berechnung der Jacobi-Matrix, gelang es die Rechenzeit um ca. 85% zu reduzieren. Die verglichenen Ansatze unterscheiden sich bezuglich der Berechnung der lokalen Massenstrome. Der rein quasistationare Ansatz verwendet einen uber den Loop konstanten Massenstrom. Der modifizierte Ansatz berucksichtigt lokale Abweichungen, die aufgrund von Dichteanderungen im Absorberrohr auftreten. Die Validierung mit einem dynamischen Modell zeigt, dass der modifizierte Ansatz bezuglich der Abbildung von Zustandsgrosen, Rechenzeit und Robustheit uberlegen ist. Die Analyse des Einflusses hoherer Auflosungen belegt, dass eine Erhohung der ortlichen Auflosung sich positiv auf die Robustheit des Systems auswirkt. Eine hohe zeitliche Auflosung ermoglicht eine deutlich verbesserte Abbildung der Enthalpie- und Massenstrome im transienten Bereich, aber wirkt sich negativ auf die Robustheit des Modells aus.
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