Numerical simulation of concrete based modular solid thermal energy storage system
Le stockage d'énergie thermique à haute température (TES) offre une voie prometteuse pour améliorer la flexibilité énergétique industrielle et soutenir la décarbonisation de la chaleur. En tant que tampon thermique, le TES permet de stocker et de fournir de la chaleur en fonction de la demande ou des variations du prix de l'électricité. Cette recherche, menée en collaboration avec le Laboratoire de Thermique, Energétique et Procédés (LaTEP) et le partenaire industriel TotalEnergies, se concentre sur la modélisation dynamique et l'optimisation opérationnelle d'un système TES EnergyNest® couplé à une chaudière électrique. L'étude examine deux cas d'utilisation distincts, chacun caractérisé par une demande de chaleur variable et des prix fluctuants sur le marché de l'électricité. Dans le cadre de ces travaux, un modèle dynamique bidimensionnel a été développé afin de saisir les phénomènes couplés de transfert de chaleur et de masse qui régissent le comportement thermique de l'unité de stockage. Le modèle intègre la topologie du système, les propriétés des matériaux et l'interaction entre le milieu de stockage solide en béton (HEATCRETE® vp1) et les différents fluides caloporteurs (Therminol® VP-1 dans cette étude). Un modèle simplifié de chaudière électrique est intégré pour simuler un fonctionnement combiné dans des conditions industrielles réalistes. Ce travail établit principalement le cadre numérique pour la modélisation et la simulation d'un système TES à base de béton à haute température comprenant un tube double en U de 5 m de long intégré dans un domaine solide cylindrique, avec plusieurs cylindres disposés en série et en parallèle avec diverses combinaisons topologiques. Le modèle est implémenté dans le cadre Pyomo basé sur Python, en utilisant des équations différentielles partielles (EDP) discrétisées pour le comportement thermique transitoire dans les phases fluide et solide. La discrétisation spatiale est effectuée dans les directions axiale (à la fois dans le solide et le fluide) et radiale (uniquement dans le solide) à l'aide de la méthode des différences finies, tandis que l'évolution temporelle peut être résolue par des méthodes de collocation ou par différences finies. Une série de schémas de discrétisation est testée, ainsi que la sensibilité sur le nombre de points axiaux, radiaux et temporels, afin de déterminer la taille du pas permettant d'atteindre un équilibre entre la précision de la solution et le coût de calcul, une étape cruciale vers l'optimisation au niveau du système. Il est ensuite prévu d'étendre le modèle à un modèle d'optimisation afin de déterminer la stratégie d'exploitation optimale sur un horizon annuel, en maximisant l’utilisation de l’énergie et les bénéfices liés à la variabilité des prix du réseau électrique.
Article
PDF : download