Spelling suggestions: "subject:"abwärmenutzung"" "subject:"wärmenutzung""
1 |
Einbindung von Rechenzentrumsabwärme in ein Nahwärmenetz zur Versorgung eines WohnquartiersStahlhut, Maximilian, Nefodov, Dimitri, Urbaneck, Thorsten 20 June 2024 (has links)
Rechenzentren und deren elektrischen/elektronischen Komponenten benötigen eine permanente Kühlung. Den größten Kühlbedarf im Rechenzentrum haben die Server, auf denen die Rechentechnik (CPU, RAM usw.) verbaut ist. Eine effiziente Wärmeabfuhr der Serverabwärme ermöglicht die Direktflüssigkeitskühlung. Bei dieser Kühltechnologie verlässt das Kühlmedium Wasser das Rack mit einer maximalen Austrittstemperatur von TIT,Aus,max = 50…60 °C. Eine ganzjährig freie Kühlung mit Trockenkühlern entspricht dem Stand der Technik. Gleichzeitig ist auch eine Wärmerückgewinnung der Rechenzentrumsabwärme für verschiedene Anwendungsszenarien denkbar. In diesem Beitrag wird deswegen die Wärmenutzung von Rechenzentren mit Direktflüssigkeitskühlung zur Versorgung eines Quartiers mit einer Spitzenlast von 1855 kW und einer jährlichen Wärmelast von 5078 MWh thematisiert. Eine Anhebung des Temperaturniveaus der Rechenzentrumsabwärme auf das Nutztemperaturniveau des Nahwärmenetzes TVL,Netz = 75 °C erfolgt mit zwei Wärmepumpe mit je zwei Verdichtern (Kältemittel R1234ze(E)). Die Untersuchung analysiert dabei mittels transienter Anlagensimulation in TRNSYS die Auswirkung verschiedener Rechenzentrumsgrößen auf die Deckung der Heizlast des Quartiers sowie den Anteil der wiederverwendeten Energie des Rechenzentrums ERF (Energy Reuse Factor). Die Ergebnisse zeigen unter den getroffenen Annahmen, dass bei einer IT-Anschlussleistung von Pel,IT,max = 2200 kW die Wärmelast des Netzes vollständig gedeckt wird mit einem ERF = 0,38 (Web-Lastprofil). Ein weiterer Anstieg der Rechenzentrumsgröße reduziert den Anteil der wiederverwendeten Energie des Rechenzentrums. Ab einem Verhältnis von Pel,IT,max / QNetz,a = 0,83 kWel/(MWhth/a) ist der ERF ≤ 0,2. Im Hinblick auf Diskussionen zur gesetzlichen Verpflichtungen zur Abwärmenutzung von Rechenzentren (z. B. Energieeffizienzgesetz in Deutschland) spielt das Verhältnis aus Rechenzentrumsgröße und Wärmelast des Quartiers eine entscheidende Rolle.
|
2 |
Mehrkriterielle Parameteroptimierung eines Thermoelektrischen Generators / Multi-Objective Parameter Optimization of a Thermoelectric GeneratorHeghmanns, Alexander, Beitelschmidt, Michael 08 May 2014 (has links) (PDF)
Aufgrund von steigenden Energiekosten und einer sukzessive steigenden öffentlichen sowie politischen Forderung nach Umweltbewusstsein und Nachhaltigkeit, ist die Effizienzsteigerung von Gesamtsystemen einer der treibenden Kräfte für innovative, technologische Neuheiten geworden. Besonders bei der Entwicklung von verbrennungsmotorisch angetriebenen Fahrzeugen wurden z.B. durch die Hybridisierung von Antriebssträngen, die die Rekuperation von kinetischer Energie ermöglichen, Technologien zur Energieeinsparung etabliert. Da bei Verbrennungsmotoren ein hoher Anteil der im Kraftstoff gespeicherten Energie technologiebedingt als Abwärme im Abgas verloren geht, bietet die Wärmerekuperation ein weiteres hohes Potential für weitere Einsparungen. Diese ist z.B. mit Hilfe von thermoelektrischen Generatoren (TEG) möglich, die einen Wärmestrom direkt in elektrische Energie umwandeln.
Zur effizienten TEG-Systemgestaltung ist ein hoher Temperaturgradient über dem thermoelektrisch aktivem Material notwendig, der wiederum zu kritischen thermomechanischen Spannungen im Bauteil führen kann. Diese werden zum einen durch die unterschiedlichen Temperaturausdehnungskoeffizienten der verschiedenen Materialien und zum anderen durch die mechanische Anbindung auf der heißen und kalten Seite des TEG verursacht. Somit liegt ein Zielkonflikt zwischen dem thermoelektrischen Systemwirkungsgrad und der mechanischen Festigkeit des Bauteils vor.
In dieser Arbeit wird mit Hilfe einer mehrkriteriellen Parameteroptimierung eines vollparametrisierten FE-Modells des TEG in ANSYS WORKBENCH eine Methode vorgestellt, den thermoelektrischen Wirkungsgrad bei gleichzeitiger Reduktion der thermomechanischen Spannungen zu optimieren. Zur Optimierung kommt dabei ein genetischer Algorithmus der MATLAB GLOBAL OPTIMIZATION TOOLBOX zum Einsatz. Der Modellaufbau wird in ANSYS WORKBENCH mit der Makro-Programmiersprache JSCRIPT realisiert. Als Ziel- und Bewertungsfunktionen wird die mechanische Belastung jedes Bauteils im TEG ausgewertet und dessen elektrische Leistungsdichte berechnet. Die Ergebnisse zeigen, dass mit Hilfe der vorgestellten Methodik eine paretooptimale Lösung gefunden werden kann, die den gestellten Anforderungen entspricht.
|
3 |
Potenziale der Energieeffizienzsteigerung in der Gießerei-Industrie durch AbwärmenutzungLudwig, Tanja 02 December 2019 (has links)
In der Dissertationsschrift wurden zwei Schwerpunkte untersucht, die sich zum einen mit der Entwicklung einer Bewertungsmatrix zur Erstabschätzung potenzieller Abwärmenutzungen und zum anderen mit der Integration thermoelektrischer Generatoren im Gießereiprozess auseinandersetzten. In der Matrix wurden 4 Modellabwärmequellen definiert, die sich jeweils in 9 verschiedene Betriebszustände unterteilen, um die vielfältigen Prozessbedingungen widerzuspiegeln. Weiterhin wurden 4 Modellwärmesenken festgelegt, die in Abhängigkeit der thermischen Leistung der Abwärmequellen, die Bewertungsreferenz darstellen. Im Ergebnis erfolgte eine Bewertung von 144 unterschiedlichen Abwärmenutzungskonzepten nach den Kriterien: Energieeffizienzsteigerung, Kaskadennutzung, wirtschaftlich maximal vertretbares Budget und erzielte CO2-Einsparung. Die Integration der thermoelektrischen Generatoren erfolgte am Pfannenfeuer, im Formkasten und an der Druckgussmaschine. Die höchsten Durchschnittswerte der elektrischen Leistung wurden mit 45mW im Formkasten erreicht. Damit können Sensornetzwerke energieautark versorgt, die Datenverfügbarkeit erhöht und die Prozesseffizienz gesteigert werden.
|
4 |
Mehrkriterielle Parameteroptimierung eines Thermoelektrischen GeneratorsHeghmanns, Alexander, Beitelschmidt, Michael 08 May 2014 (has links)
Aufgrund von steigenden Energiekosten und einer sukzessive steigenden öffentlichen sowie politischen Forderung nach Umweltbewusstsein und Nachhaltigkeit, ist die Effizienzsteigerung von Gesamtsystemen einer der treibenden Kräfte für innovative, technologische Neuheiten geworden. Besonders bei der Entwicklung von verbrennungsmotorisch angetriebenen Fahrzeugen wurden z.B. durch die Hybridisierung von Antriebssträngen, die die Rekuperation von kinetischer Energie ermöglichen, Technologien zur Energieeinsparung etabliert. Da bei Verbrennungsmotoren ein hoher Anteil der im Kraftstoff gespeicherten Energie technologiebedingt als Abwärme im Abgas verloren geht, bietet die Wärmerekuperation ein weiteres hohes Potential für weitere Einsparungen. Diese ist z.B. mit Hilfe von thermoelektrischen Generatoren (TEG) möglich, die einen Wärmestrom direkt in elektrische Energie umwandeln.
Zur effizienten TEG-Systemgestaltung ist ein hoher Temperaturgradient über dem thermoelektrisch aktivem Material notwendig, der wiederum zu kritischen thermomechanischen Spannungen im Bauteil führen kann. Diese werden zum einen durch die unterschiedlichen Temperaturausdehnungskoeffizienten der verschiedenen Materialien und zum anderen durch die mechanische Anbindung auf der heißen und kalten Seite des TEG verursacht. Somit liegt ein Zielkonflikt zwischen dem thermoelektrischen Systemwirkungsgrad und der mechanischen Festigkeit des Bauteils vor.
In dieser Arbeit wird mit Hilfe einer mehrkriteriellen Parameteroptimierung eines vollparametrisierten FE-Modells des TEG in ANSYS WORKBENCH eine Methode vorgestellt, den thermoelektrischen Wirkungsgrad bei gleichzeitiger Reduktion der thermomechanischen Spannungen zu optimieren. Zur Optimierung kommt dabei ein genetischer Algorithmus der MATLAB GLOBAL OPTIMIZATION TOOLBOX zum Einsatz. Der Modellaufbau wird in ANSYS WORKBENCH mit der Makro-Programmiersprache JSCRIPT realisiert. Als Ziel- und Bewertungsfunktionen wird die mechanische Belastung jedes Bauteils im TEG ausgewertet und dessen elektrische Leistungsdichte berechnet. Die Ergebnisse zeigen, dass mit Hilfe der vorgestellten Methodik eine paretooptimale Lösung gefunden werden kann, die den gestellten Anforderungen entspricht.
|
Page generated in 0.0526 seconds