Assessment of distributed thermal storages integration in Milano district heating network through modelling and simulations

The thesis work is the result of a study developed inside the department of Energy Engineering at Milano’s Politecnico. The work is developed in partnership with A2A, Italian multi-utility that operates in many sectors as environment, energy, heat and power network. The main purpose of the work is to simulate the dynamics of the district heating of Milano’s East with the integration of distributed thermal storages, to reduce power peaks and bring benefits both for the operation of the District Heating (DH) network and the generation system. The first part of the thesis presents the description of two models used to simulate the network: the first one is a simplified model built during the thesis work and described in chapter 3.3, defines the profile of network’s thermal request considering transient time of the water inside the network in such a way to have a real estimation of how the power peaks affect the production plant; the second -implemented thanks to the Matlab software- is a detailed model that faces the simulation of the network and its characteristics measurement (heat production, mass flow rate and temperatures), described in chapter 3.4. The simplified model, beside to the main objective of allowing to reconstruct the heat demand of the DH network in the thermal plant in a dynamic way, will be used as a tool to identify the contribution of each dwelling to the thermal plant load profile considering dynamics of the system, allowing in such a way to identify where to implement distributed thermal storages to reduce the power peak request of the thermal plant. The methodology presented in chapter 3 is applied to the case study of Milano’s east DH network in chapter 4. To begin it is made an analysis of users’ data of the Milano’s East network, in which particular attention was paid to data of power peaks on which the sizing of the thermal storage will be based. In the same chapter it is also applied the statistical approach (described in section 3.5) developed to recreate load profiles of users (in terms of power, volumetric flow rate and temperatures) of which utility has not provided data in the chosen period of analysis, and this model is developed starting from historical data. In chapter 5 it is described the approach adopted to design thermal energy storage systems, while results of network simulation are presented in chapter 6.

L’elaborato di tesi di seguito presentato è il risultato di uno studio svolto all’interno del dipartimento di Ingegneria Energetica dell’università Politecnico di Milano. Il lavoro è stato svolto in collaborazione con A2A, multi-utility italiana che opera nei settori ambiente, energia, calore e reti. L’obbiettivo della tesi è simulare il funzionamento della rete di teleriscaldamento di Milano est con l’integrazione di accumuli termici distribuiti, così da ridurne i picchi di potenza e portare a benefici per il funzionamento della rete e del sistema di generazione. La prima parte della tesi presenta la descrizione di due modelli utilizzati per simulare la rete: il primo è un modello semplificato, costruito durante questo elaborato di tesi e descritto nella sezione 3.3, che riproduce il profilo di produzione in centrale considerando il tempo di trasporto del fluido nella rete, così da avere una reale stima di come i picchi di potenza influenzino la centrale di produzione; il secondo -implementato grazie al software Matlab- è un modello di dettaglio che simula la rete e tutte le sue grandezze caratteristiche (potenza, portata e temperature), descritto nella sezione 3.4. Il modello semplificato, oltre al principale obbiettivo di permettere di ricostruire la richiesta di calore della rete di teleriscaldamento in centrale in maniera dinamica, verrà utilizzato come strumento per individuare il contributo di ogni utenza al profilo della centrale tenendo conto delle dinamiche del sistema, permettendo quindi di individuare presso quali utenze installare degli accumuli distribuiti in modo da ridurre maggiormente il picco di richiesta in centrale. La metodologia presentata nel capitolo 3 è applicata al caso studio della rete di Milano est nel capitolo 4. Una parte consistente del lavoro è stata l’analisi dei dati delle utenze che fanno parte della rete, nella quale è stata posta particolare attenzione ai dati dei picchi di potenza sui quali si baserà il dimensionamento dell’accumulo termico. All’interno di tale capitolo si sviluppa anche il metodo descritto nella sezione 3.5 sviluppato per ricreare i profili di potenza, portata e temperature delle utenze mancanti nel periodo di analisi scelto, a partire da dati storici presenti negli anni precedenti. Nel capitolo 5 è descritto l’approccio con cui sono stati dimensionati gli accumuli termici, mentre i risultati delle simulazioni della rete oggetto di tesi sono esposti nel capitolo 6.