A review of the application performances of concentrated solar power systems

The global energy production model is changing from fossil fuels to renewable and nuclear energies. Concentrated solar power is one of the growing technologies that is leading this process. This growth implies the sophistication and size of the systems and, therefore, it requires an increase in maintenance tasks to ensure reliability, availability, maintainability and safety. The aim of this paper is to describe the current context of concentrated solar power, to summarise and analyse the main degradation mechanisms and the main techniques to detect, prevent and mitigate these faults. An exhaustive literature study is presented, considering the most advanced techniques and approaches. A novel qualitative and quantitative analysis of the literature is provided. Finally, the current trends and the future challenges in this field are gathered from this study

Caracterización energética y desarrollo de modelos predictivos en plantas de cogeneración para la verificación de ahorros en proyectos de eficiencia energética

En este trabajo se desarrolla una metodología para la cuantificación de los ahorros obtenidos de la implantación de medidas de mejora de la eficiencia energética en plantas industriales, con aplicación al caso concreto de una planta de cogeneración de ciclo combinado. El estudio comienza con la revisión de la operación de la planta y de las funciones principales del sistema de control, junto con una evaluación de tipo cualitativo de los cambios acontecidos en la cogeneración tras la aplicación de las mejoras. Posteriormente se procede a la selección del volumen de control del análisis, con el objetivo de minimizar y dirigir los esfuerzos hacia las áreas del sistema efectivamente afectadas por las mejoras. Para la fase de modelado se propone la aplicación de la técnica de las redes neuronales artificiales, que se utilizan para reproducir las generaciones y consumos energéticos del sistema durante el período posterior al “retrofit” bajo su configuración anterior al “retrofit”, simulando el comportamiento de la planta en el caso en que los cambios no hubieran acontecido. Una parte relevante del análisis es dedicada a la selección de las variables a utilizar como predictores en la fase de modelado, así como a la determinación de la influencia relativa de dichas variables de entrada sobre los modelos finales. Por último se calculan los ahorros económicos, como diferencia entre el beneficio de explotación real y el beneficio que la planta generaría en el caso de no haberse implantado las mejoras (“línea base” del beneficio). La aportación principal del estudio realizado reside en la demostración de la validez de una metodología basada en el modelado por redes neuronales artificiales para la cuantificación rigurosa de los ahorros procedentes de la aplicación de medidas de ahorro energético en plantas industriales. El trabajo deja vías abiertas de desarrollo, entre ellas: - La definición de los aspectos técnicos a incluir entre las cláusulas contractuales necesarias para la implementación de la metodología propuesta en los contratos de rendimiento energético estipulados entre los clientes industriales y las empresas de servicios energéticos (ESE). - La utilización de la técnica de modelado propuesta para la generación de líneas de referencia a emplearse para la detección en tiempo real de las desviaciones de la operación del sistema del comportamiento “estándar” o de referencia. - El modelado por redes neuronales artificiales de procesos industriales de elevada complejidad y la utilización de los modelos obtenidos para la optimización de la operación mediante la aplicación del algoritmo genético

Operadores Exergéticos: uma Nova Abordagem de Diagnóstico Termoeconômico para Identificar Anomalias Intrínsecas em Ciclos Térmicos de Potência.

Nesta tese uma nova abordagem de diagnóstico termoeconômico é apresentada. A abordagem integra a formulação matemática do método de diagnóstico termoeconômico do impacto no combustível com dois novos conceitos: “Operador exergético” e “Estrutura de Transição” para atingir o três aspectos principais do diagnóstico termoeconômico, que são: detecção, identificação e quantificação das anomalias intrínsecas com uma aplicabilidade geral a qualquer ciclo térmico de potência , dentro de uma complexidade moderada e sem requer um conhecimento a priori das anomalias. A nova abordagem dos operadores exergéticos permite desagregar o impacto no consumo de combustível de cada equipamento de um ciclo térmico em seus três componentes: anomalia intrínseca, anomalia induzida e disfunção, permitindo identificar o equipamento degradado e seus impactos. Para mostrar o seu funcionamento, a metodologia dos operadores exergéticos é aplicada inicialmente a um sistema hipotético simples e logo a um ciclo com turbina a gás de queima externa EFGT para testar sua efetividade na presença de mais de uma anomalia intrínseca. Para estes dois casos, a metodologia é complementada usando redes de neurônios artificias. As RNA foram programadas no software comercial MatLab®. Logo, a metodologia é aplicada a um ciclo Rankine de potência para testar sua capacidade de identificar anomalias em equipamentos dissipativos, assim como a possibilidade de ser usado com diferentes modelos termoeconômicos. Por último, o diagnóstico usando operadores exergéticos é aplicado ao ciclo combinado do que é conhecido como o problema TADEUS para que possa ser comparado com outras abordagens que têm sido testadas neste ciclo combinado. Nestes dois últimos casos, não foram utilizadas as RNA. Os ciclos EFGT, Rankine e Combinado, e todos os dados necessários para aplicar a metodologia, foram simulados utilizando o software comercial GateCycle™. A abordagem proposta nesta tese foi capaz de identificar anomalias intrínsecas, anomalias induzidas e disfunções, e calcular o impacto destas três componentes no consumo adicional de combustível, em todos os casos que foram testados. Foi mostrados, também que, quando existem degradações em um ou vários dos componentes de um ciclo térmico de potência, os valores obtidos para as anomalias intrínsecas são independentes do modelo termoeconómico usado

Neural Management for Heat and Power Cogeneration Plants

This paper deals with the problem of finding the optimum load allocation on machines and apparatuses in complex Cogeneration Heat and Power (CHP) plants. A methodology based on Neural Networks (NN) has been developed. A database has been populated by using a real plant simulator. Two kinds of plant neural models have been trained, the first consists in an Identification Neural Model (INM) that provides a "picture" of the actual plant status by using monitoring data as input; the second consists in an Optimum Load Allocation Neural Model (OLANM) whose inputs are boundary conditions and outputs the Degrees of Freedom corresponding to the optimum operation set points. To reduce the relevant computational effort required to populate the training databases a sequential chain of neural models has been arranged. The methodology has been applied to a typical industrial cogeneration plant installed in Turin (Italy). Results are presented and discussed. (c) 2006 Elsevier Ltd. All rights reserved