District heating is a solution used to meet the demand for heat which provides to produce heat centrally and distribute it to many buildings through networks and it is used to supply heat to residential, tertiary and industrial users. District heating can play a potentially important role in the decarbonization of buildings’ sector. District heating systems have varied mixes of heat generation, so very different dynamics from each others. It’s important to simulate correctly district heating and its heterogeneity in the models of the entire energy system, used for energy planning. So it’s important to properly model the Italian energy system and analyse in detail the behaviour and peculiarities of district heating (DH) networks. This work intends to improve an existing model of the Italian energy system, called NEMeSI, by detailing district heating in ten cities that cover more than half of supplied heat in Italy nowadays. This is made by considering the hourly heating profiles of the networks, with the application of a regressive model, that estimates the hourly heating load with coefficients related to external variables: external ambient temperature, wind speed, relative humidity and total incident solar radiation. The coefficients related to a known case study in Northern Italy are found and then they are applied in the ten Italian cities. The results coming from NEMeSI model are the heating demand and thermal energy production, from the different technologies: CHP, heat pumps, geothermal, waste to heat (WTE), reservoir/integration (RES/INT) boilers, steam boilers, gas boilers, industrial recovery, heat excess production, solar thermal and storage. For the 10 cities, the yearly demand is covered mostly by CHP plants with the range [15%-100%], WTE systems [51%-100%] and RES/INT boilers [1%-64%]. Also a scenario for the use of electrolyzers, matched with storage to absorb the excess of electricity from the national electricity mix is analysed, for the particular case study of the network of Brescia. The comparison of the results of the enhanced model respect to the original model show a similar overall behaviour. The model built in this study can be nevertheless considered enhanced for the possibility to simulate the relations with the power system in more detail. The results show a possible convenience to the use of electrolysers in the network of Brescia, even if with a limited number of equivalent hours. With installed capacity of 70 MW, 4378 MWh of thermal energy can be produced in Brescia, corresponding to 62 equivalent hours.
Il teleriscaldamento è una soluzione usata per soddisfare la domanda di calore che prevede di produrre il calore in modo centralizzato e distribuirlo a più edifici tramite reti ed è utilizzato per fornire calore agli utenti del settore residenziale, terziario ed industriale. Il teleriscaldamento può rivestire un ruolo potenzialmente importante nella decarbonizzazione del settore degli edifici. I sistemi di teleriscaldamento vedono mix di generazione del calore molto variegati e quindi dinamiche molto diverse tra loro. E’ importante saper simulare correttamente il teleriscaldamento e la sua eterogeneità nei modelli dell’intero sistema energetico, utilizzati per la pianficiazione energetica. Quindi è importante modellare correttamente il sistema energetico italiano e analizzare in dettaglio il comportamento e le caratteristiche delle reti di teleriscaldamento. Questo lavoro intende migliorare un modello esistente del sistema energetico italiano, chiamato NEMeSI, andando a dettagliare il teleriscaldamento nelle dieci città che coprono più della metà del calore servito oggi in Italia. Questo viene fatto considerando i profili orari di riscaldamento delle reti, applicando un modello regressivo, il quale stima il carico orario di riscaldamento con coefficienti relativi a variabili esterne: temperatura ambiente esterna, velocità del vento, umidità relativa e radiazione solare incidente. Si trovano i coefficienti relativi ad un caso studio noto del Nord Italia e poi vengono applicati nelle dieci città italiane. I risultati ottenuti dal modello NEMeSI sono la domanda di riscaldamento e la produzione di energia termica da parte delle diverse tecnologie: cogenerazione, pompe di calore, geotermia, termovalorizzatore, caldaie di riserva ed integrazione, caldaie a vapore, caldaie a gas, recupero industriale, produzione di calore in eccesso, solare termico e accumulo. Per le 10 città, la domanda annuale è soddisfatta principalmente da impianti di cogenerazione con un range [15%-100%], termovalorizzatori [51%-100%] e caldaie di riserva ed integrazione [1%-64%].Viene analizzato anche uno scenario per l’utilizzo di elettrolizzatori accoppiati all’accumulo per assorbire gli eccessi di energia elettrica dal mix elettrico nazionale, per il particolare caso della rete di Brescia. Il confronto dei risultati del modello migliorato rispetto al modello originale, mostrano un comportamento complessivamente simile. Il modello caratterizzato in questo studio può essere tuttavia considerato migliore per la possibilità di simulare le relazioni con il sistema elettrico con maggiore dettaglio. I risultati mostrano una possibile convenienza all’utilizzo degli elettrolizzatori nella rete di Brescia seppure con un numero limitato di ore equivalenti. Con una capacità installata di 70 MW, è possibile produrre 4378 MWh di energia termica a Brescia, che corrispondono a 62 ore equivalenti.
Modelling the operation of district heating within the Italian energy system
Longo, Gabriele
2020/2021
Abstract
District heating is a solution used to meet the demand for heat which provides to produce heat centrally and distribute it to many buildings through networks and it is used to supply heat to residential, tertiary and industrial users. District heating can play a potentially important role in the decarbonization of buildings’ sector. District heating systems have varied mixes of heat generation, so very different dynamics from each others. It’s important to simulate correctly district heating and its heterogeneity in the models of the entire energy system, used for energy planning. So it’s important to properly model the Italian energy system and analyse in detail the behaviour and peculiarities of district heating (DH) networks. This work intends to improve an existing model of the Italian energy system, called NEMeSI, by detailing district heating in ten cities that cover more than half of supplied heat in Italy nowadays. This is made by considering the hourly heating profiles of the networks, with the application of a regressive model, that estimates the hourly heating load with coefficients related to external variables: external ambient temperature, wind speed, relative humidity and total incident solar radiation. The coefficients related to a known case study in Northern Italy are found and then they are applied in the ten Italian cities. The results coming from NEMeSI model are the heating demand and thermal energy production, from the different technologies: CHP, heat pumps, geothermal, waste to heat (WTE), reservoir/integration (RES/INT) boilers, steam boilers, gas boilers, industrial recovery, heat excess production, solar thermal and storage. For the 10 cities, the yearly demand is covered mostly by CHP plants with the range [15%-100%], WTE systems [51%-100%] and RES/INT boilers [1%-64%]. Also a scenario for the use of electrolyzers, matched with storage to absorb the excess of electricity from the national electricity mix is analysed, for the particular case study of the network of Brescia. The comparison of the results of the enhanced model respect to the original model show a similar overall behaviour. The model built in this study can be nevertheless considered enhanced for the possibility to simulate the relations with the power system in more detail. The results show a possible convenience to the use of electrolysers in the network of Brescia, even if with a limited number of equivalent hours. With installed capacity of 70 MW, 4378 MWh of thermal energy can be produced in Brescia, corresponding to 62 equivalent hours.File | Dimensione | Formato | |
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