Impact of temperature reduction in heat pump-based district heating systems

District heating can support decarbonization by integrating renewable and recovered heat sources. In an urban planning perspective, cities have specific local conditions, so optimization models are useful because they evaluate different sources, cost, emission, and network variables to identify a feasible low-carbon heat supply configuration at minimum cost. Low-temperature recovered heat can contribute to this objective, but it often requires heat pump upgrading before it can supply heat to a district heating network. When heat pumps are needed, their efficiency, expressed through the coefficient of performance (COP), becomes relevant. A fixed COP simplifies the model, but it can hide the effect of local thermal conditions on heat pump operation and optimized system results. This thesis evaluates how a temperature-dependent COP representation for selected low-temperature heat sources influences district heating model optimization outcomes. The analysis uses the existing DH-NODE framework and keeps its optimization structure unchanged. A Python-based parameterization step is implemented before optimization to calculate COP from source and supply temperature conditions and update the input parameters of low-temperature industrial waste heat and wastewater treatment plant heat recovery. Four thermal scenarios are then analyzed within the full system configuration. Results show that the clearest effect appears before optimization. Lower district heating supply temperature improves COP and reduces heat pump electricity input, while colder source conditions increase thermal lift and raise the electricity required for heat upgrading. After optimization, the system response becomes more limited because DH-NODE evaluates the updated COP-related inputs together with cost minimization, emission constraints, source availability, network connection costs, and spatial structure. Temperature-dependent COP mainly affects LT and WWTP before optimization. After optimization, its influence appears through OPEX and low-temperature heat delivery, while the overall network layout remains relatively stable. The thesis shows that temperature-dependent COP representation improves the assessment of low-temperature heat recovery by making the effect of source and supply temperature conditions visible in the optimized system results.

Il teleriscaldamento può supportare la decarbonizzazione integrando fonti di calore rinnovabili e recuperate. In una prospettiva di pianificazione urbana, le città presentano condizioni locali specifiche; per questo motivo, i modelli di ottimizzazione sono utili perché valutano diverse fonti, costi, emissioni e variabili di rete per identificare una configurazione di fornitura di calore a basse emissioni e al minimo costo. Il calore recuperato a bassa temperatura può contribuire a questo obiettivo, ma spesso richiede un innalzamento di temperatura tramite pompe di calore prima di poter fornire calore a una rete di teleriscaldamento. Quando sono necessarie pompe di calore, la loro efficienza, espressa attraverso il coefficiente di prestazione (COP), diventa rilevante. Un COP fisso semplifica il modello, ma può nascondere l’effetto delle condizioni termiche locali sul funzionamento della pompa di calore e sui risultati ottimizzati del sistema. Questa tesi valuta come una rappresentazione del COP dipendente dalla temperatura per alcune fonti di calore a bassa temperatura influenzi i risultati di ottimizzazione di un modello di teleriscaldamento. L’analisi utilizza il framework esistente DH-NODE e ne mantiene invariata la struttura di ottimizzazione. Prima dell’ottimizzazione viene implementato un passaggio di parametrizzazione in Python per calcolare il COP a partire dalle condizioni di temperatura della fonte e della rete, e per aggiornare i parametri di input del calore di scarto industriale a bassa temperatura e del recupero di calore da impianti di trattamento delle acque reflue. Successivamente, quattro scenari termici vengono analizzati all’interno della configurazione complessiva del sistema. I risultati mostrano che l’effetto più evidente appare prima dell’ottimizzazione. Una minore temperatura di mandata del teleriscaldamento migliora il COP e riduce l’input elettrico della pompa di calore, mentre condizioni di fonte più fredde aumentano il salto termico e l’elettricità richiesta per l’innalzamento di temperatura. Dopo l’ottimizzazione, la risposta del sistema diventa più limitata perché DH-NODE valuta gli input aggiornati legati al COP insieme alla minimizzazione dei costi, ai vincoli di emissione, alla disponibilità delle fonti, ai costi di connessione alla rete e alla struttura spaziale. I principali cambiamenti emergono nelle prestazioni a livello di fonte, nei componenti di costo post-ottimizzazione e nel contributo di calore fornito dalle fonti a bassa temperatura, mentre il layout complessivo della rete rimane relativamente stabile. La tesi mostra che una rappresentazione del COP dipendente dalla temperatura migliora la valutazione del recupero di calore a bassa temperatura rendendo visibile l’effetto delle condizioni di temperatura della fonte e della rete nei risultati ottimizzati del sistema.