Dynamic model development of adiabatic compressed air energy storage

The share of variable renewable energy in electricity generation has seen exponential growth during the recent decades, and due to the heightened pursuit of environmental targets, the trend is to continue with increased pace. The two most important resources, wind and insolation both bear the burden of intermittency, creating a need for regulation and posing a threat to grid stability. One possibility to deal with the imbalance between demand and generation is to store electricity temporarily, which was addressed in this thesis by implementing a dynamic model of adiabatic compressed air energy storage (CAES) with Apros dynamic simulation software. Based on literature review, the existing models due to their simplifications were found insufficient for studying transient situations, and despite of its importance, the investigation of part load operation has not yet been possible with satisfactory precision. As a key result of the thesis, the cycle efficiency at design point was simulated to be 58.7%, which correlated well with literature information, and was validated through analytical calculations. The performance at part load was validated against models shown in literature, showing good correlation. By introducing wind resource and electricity demand data to the model, grid operation of CAES was studied. In order to enable the dynamic operation, start-up and shutdown sequences were approximated in dynamic environment, as far as is known, the first time, and a user component for compressor variable guide vanes (VGV) was implemented. Even in the current state, the modularly designed model offers a framework for numerous studies. The validity of the model is limited by the accuracy of VGV correlations at part load, and in addition the implementation of heat losses to the thermal energy storage is necessary to enable longer simulations. More extended use of forecasts is one of the important targets of development, if the system operation is to be optimised in future.

Uusiutuvan energian osuus sähköntuotannosta on kasvanut eksponentiaalisesti viime vuosikymmeninä, ja trendin odotetaan jatkuvan kiristyvien ympäristötoimien myötä yhä vahvempana tulevaisuudessa. Kahden keskeisimmän uusiutuvan energian muodon, tuulivoiman ja aurinkoenergian resurssien stokastinen luonne luo tarvetta säätövoimalle ja samalla asettaa haasteita sähköverkon vakaudelle. Yksi tapa vastata kulutuksen ja tuotannon epätasapainoon on sähköenergian varastointi, jota tässä diplomityössä tarkasteltiin luomalla dynaaminen malli paineilmaenergiavaraston (CAES) adiabaattisesta prosessikonfiguraatiosta Apros-ohjelmistolla. Kirjallisuustarkastelun perusteella nykyiset mallit ovat yksinkertaistustensa takia riittämättömiä transienttien tarkasteluun, eikä toiminnan kannalta keskeisiä osakuormatilanteita ole tähän saakka voitu analysoida vaadittavalla tarkkuudella. Työn keskeisimpänä tuloksena mallinnetun prosessin hyötysuhteeksi suunnittelupisteessä määritettiin 58,7 %, joka todettiin kirjallisuusarvojen mukaiseksi, sekä validoitiin analyyttisten laskelmien perusteella. Lisäksi mallin toimintaa todennettiin kirjallisuudessa esitettyjä malleja vastaan, osoittaen hyvää korrelaatiota. Yhdistämällä kehitetty malli tuuli- ja kysyntädataan, voitiin CAES:n toimintaa sähköverkossa tarkastella. Dynaamista toimintaa varten CAES:n ylös- ja alasajoja approksimoitiin tiettävästi ensimmäistä kertaa dynaamisessa ympäristössä, ja kompressorien johdesiiville luotiin täysin uusi komponentti Aprosiin. Jo nykyisellään, modulaarisesti rakennettu malli toimii hyvänä pohjana lukuisia jatkotutkimuksia varten. Mallin validiteettia rajoittaa johdesiipien korrelaatioiden tarkkuus osakuormatilanteissa, jonka lisäksi lämpövaraston lämpöhäviöiden toteutus on tärkeää pidempien simulaatioiden mahdollistamiseksi. Ennusteiden laajamittaisempi käyttöönotto on yksi tärkeä kehityskohde, jos systeemin ajotapaa halutaan optimoida tulevaisuudessa.