Experimental and CFD study on low temperature drying of loose and compressed bulks

Die Trocknung ist eines der am häufigsten verwendeten Verfahren, um die Haltbarkeit von landwirtschaftlichen Gütern zu verlängern. Von den vielen gebräuchlichen Trocknungsarten ist die Konvektionstrocknung, die Luft als Energie- und Feuchteträger verwendet, weiterhin die wichtigste. Trotz ihrer Nachteile und ihres hohen spezifischen Energieverbrauchs sind Satztrockner für die Getreide-, Kräuter- und Heutrocknung noch weit verbreitet. Ferner werden Konvektionstrockner gemeinhin zur künstlichen Trocknung eingesetzt. Diese Arbeit ist Teil eines Forschungsprojekts, welches eine sorptionsgestützte solare Trocknung von landwirtschaftlichen Gütern untersucht. Bei dieser wird kühle feuchte Luft in Kontakt mit einer konzentrierten hygroskopischen Salzlösung gebracht. Während dieses Prozesses wird die Luft entfeuchtet und mit Hilfe der freigesetzten Verdampfungsenthalpie erwärmt. Die Anwendung dieses Verfahrens zur Trocknung landwirtschaftlicher Güter ist besonders interessant für Produkte, die bei niedrigen Temperaturen verarbeitet werden, um ihre Qualität nicht negativ zu beeinflussen. Bei allen energieintensiven Prozessen und vor allem bei der Verwendung von Solarenergie ist ein effizienter Energieverbrauch äußerst wichtig für den technischen und ökonomischen Erfolg. Eine ungleichmäßige Trocknung ist oftmals bei Satztrocknern zu beobachten, was die Energieeffizienz negativ beeinflusst. Aus diesem Grund lag im agrartechnischen Teil des Projekts der Schwerpunkt auf der Trocknung bei niedrigen Temperaturen und geringer Luftfeuchte, die der Sorptionsprozess liefert, sowie auf der Verbesserung der Luftverteilung und der Gleichmäßigkeit der Trocknung in lockeren und verdichteten Schüttungen. Es wurden Dünnschicht-Trocknungsexperminente für Blattsellerie bei unterschiedlichen Lufttemperaturen und unterschiedlicher relativer Luftfeuchte durchgeführt. Die Ergebnisse zeigen eindeutig, dass nicht nur die Lufttemperatur einen großen Einfluss auf die Trocknungsgeschwindigkeit hat, sondern auch die relative Luftfeuchte. Dies ist vor allem bei niedrigen Temperaturen, wie sie vom Sorptionssystem geliefert werden, der Fall. Um die Luftverteilung und Gleichmäßigkeit der Trocknung lockerer Schüttungen zu untersuchen, wurde ein Kistentrockner experimentell und in Strömungssimulationen getestet. Die Leistung des ursprünglichen Trockners wurde signifikant durch einfache Veränderungen des Designs verbessert. Diese stellten einen gleichmäßigeren Luftstrom durch das Produkt sicher. Die Trocknung von Heu-Rundballen stellt eine Herausforderung dar, da diese sehr stark verdichtet sind und die Dichte innerhalb eines Ballens stark schwankt. Strömungs- und Trocknungssimulationen so wie experimentelle Messungen zeigten, dass das Trocknerdesign einen großen Einfluss auf die Gleichmäßigkeit der Trocknung hat. Bei den einfachsten Trocknervarianten war die Verteilung auch bei optimal gepressten Ballen unzureichend, während komplexere Trockner eine gleichmäßigere Trocknung erzielten. Jedoch werden auch hier die Ergebnisse stark von der Verteilung der Dichte im Ballen beeinflusst, welche in der Praxis weiterhin nicht ideal ist. Abschließend wurde, um den Trocknungsfortschritt zu überwachen, eine Methodik getestet, bei der zur Messung des durchschnittlichen aktuellen Feuchtegehalts des Produktes psychrometrische Messungen und Messungen des Luftstroms in kurzen Abständen durchgeführt wurden. Die Menge des tatsächlich entfernten Wassers stimmte in den meisten Fällen gut mit der geschätzten Menge überein. Jedoch hängt der Erfolg dieser Methode stark von der Genauigkeit der Messfühler ab.

A probabilistic approach to the estimation of regional photovoltaic power generation using meteorological data

In Germany the upscaling algorithm is currently the standard approach for evaluating the PV power produced in a region. This method involves spatially interpolating the normalized power of a set of reference PV plants to estimate the power production by another set of unknown plants. As little information on the performances of this method could be found in the literature, the first goal of this thesis is to conduct an analysis of the uncertainty associated to this method. It was found that this method can lead to large errors when the set of reference plants has different characteristics or weather conditions than the set of unknown plants and when the set of reference plants is small. Based on these preliminary findings, an alternative method is proposed for calculating the aggregate power production of a set of PV plants. A probabilistic approach has been chosen by which a power production is calculated at each PV plant from corresponding weather data. The probabilistic approach consists of evaluating the power for each frequently occurring value of the parameters and estimating the most probable value by averaging these power values weighted by their frequency of occurrence. Most frequent parameter sets (e.g. module azimuth and tilt angle) and their frequency of occurrence have been assessed on the basis of a statistical analysis of parameters of approx. 35 000 PV plants. It has been found that the plant parameters are statistically dependent on the size and location of the PV plants. Accordingly, separate statistical values have been assessed for 14 classes of nominal capacity and 95 regions in Germany (two-digit zip-code areas). The performances of the upscaling and probabilistic approaches have been compared on the basis of 15 min power measurements from 715 PV plants provided by the German distribution system operator LEW Verteilnetz. It was found that the error of the probabilistic method is smaller than that of the upscaling method when the number of reference plants is sufficiently large (>100 reference plants in the case study considered in this chapter). When the number of reference plants is limited (<50 reference plants for the considered case study), it was found that the proposed approach provides a noticeable gain in accuracy with respect to the upscaling method.