Improving thermal energy storage via storage retrofit and digital twin technology

Abstract

Energiesysteme weltweit durchlaufen derzeit einen notwendigen, aber drastischen Wandel zu Gunsten höherer Nachhaltigkeit. Während die Versorgung auf erneuerbare Energiequellen umgestellt wird, verlangt deren volatiler Charakter höhere Flexibilität und Energieeffizienzindustrieller Energiesysteme. Unter dieser Herausforderung erweisen sich thermische Energiespeicher (TES) als eine zentrale Technologie, die den Ausgleich von Energie-Versorgung und -Bedarf ermöglicht. Gleichzeitig verspricht die rasante Digitalisierung mit Entwicklungen wie dem digitalen Zwilling (digital twin – DT) einen Paradigmenwechsel in Automatisierung und Optimierung. Allerdings gilt es noch einige Schwierigkeiten zu überwinden. Einesteils stellen hohe Investitionskosten eine kritische Hürde für die Erhöhung der Kapazität von TES dar. Andererseits ist der Betrieb von TES im industriellen Maßstab nach wie vor sehr komplex, da DT-Lösungen noch nicht ausgereift sind. Um das erste Problem zu überwinden, wurde in dieser Arbeit ein neuartiger hybrider TES-Prototyp untersucht. Das Ziel des Hybridspeicherkonzepts ist eine sowohl technisch als auch wirtschaftlich sinnvolle Option zur Nachrüstung weit verbreiteter Dampfspeicher mit Phasenwechselmaterial (phase change material - PCM), um so die Kapazität zu erhöhen. In dieser Arbeit wurden mittels numerischer Modellierung Designrichtlinien für die PCM-Anordnung abgeleitet. Anschließende experimentelle Untersuchungen am entwickelten Prototyp zeigen das Potential und weitere technische Herausforderungen des Konzepts auf. Um die praktische Verwendung von TES weiter zu verbessern, wurden in dieser Arbeit Methoden für einen intelligenteren Betrieb industrieller Energiesysteme entwickelt. Digitalisierungsanwendungen und DT-Lösungen bieten immense Möglichkeiten für dieses Ziel, erfordern aber noch gezielte Forschung. Daher wurde eine praktische DT-Plattform entwickelt, welche die Lücke zwischen der neuesten Forschung und Entwicklung zu DTs in der Informatik und der konkreten Umsetzung und Wertschöpfung in der Energietechnik schließt. Ausgestattet mit leistungsstarken Services auf dieser intelligenten Plattform kann der DT seine virtuellen Modelle automatisch an physikalisches Verhalten anpassen. Dies wird in dieser Arbeit demonstriert. Zur Erprobung wurde ein DT für den Prüfstand eines TES implementiert, wobei ein Prozess zur effizienten Abwärmenutzung in der Stahlerzeugung den industriellen Use Case bildet. Der experimentelle Live-Betrieb des DT ermöglichte die qualitative und quantitative Evaluierung der entwickelten DT-basierten Lösungen. Die in dieser Arbeit entwickelten DT Methoden sind auf die Anforderungen industrieller Energiesysteme zugeschnitten und daher nicht nur an die Anwendung für TES gebunden.

Energy systems are currently undergoing necessary but drastic changes toward sustainability. As renewable energy sources are taking over, their intermittent nature challenges industrial energy systems to increase flexibility and energy efficiency of operation. In this context, thermal energy storage (TES) emerges as a pivotal technology by enabling balancing of energy supply and demand as needed. At the same time, rapid digitalization developments and especially digital twin (DT) technology promise a paradigm shift of automation and optimization. However, major drawbacks remain. Firstly, investment costs are a critical impediment to increasing TES capacity. Secondly, industrial-scale TES remains very complex to operate, as DT solutions have yet to mature. To overcome the first issue, this thesis investigated a novel hybrid TES prototype. The goal of the hybrid concept is an economic and technically feasible option to retrofit widely used steam storage with phase change material (PCM), thereby increasing capacity. In this work, design guidelines for PCM arrangement were derived via numerical modeling, and the concept’s potential but also engineering challenges were revealed in experimental studies. To further improve the practical utilization of TES, this thesis introduced methods for more intelligent system operation. Digitalization applications and DT solutions provide immense capabilities for this aim but still require focused research. Therefore, a DT platform was developed that bridges the gap between the latest research and technology on DTs in computer engineering and the actual implementation and value creation in the energy sector. Equipped with powerful services on this intelligent platform, the DT can automatically adapt its virtual models to physical behavior, as demonstrated in this work. A DT was deployed on a TES test rig, emulating a use case of waste heat recovery in steelproduction. Experimental tests in live operation enabled qualitative and quantitative evaluation of the developed DT-based methodology. The DT approaches, developed in this work, are tailored to the requirements of industrial energy systems and are thus not bound to their application for energy storage alone.