METODOLOGÍAS DE CÁLCULO DE SISTEMAS SOLARES TÉRMICOS

METODOLOGÍAS DE CÁLCULO DE SISTEMAS SOLARES TÉRMICOS Daniel González i Castellví Santiago de Chile, 23 de septiembre de 2011 aiguasol.coop

AIGUASOL Cooperativa fundada en 1.999 por dos doctores investigadores de la UPC. Actualmente formada por 20 personas altamente cualificadas (2 Doctores, 9 ingenieros, 2 físicos, 1 arquitecta y 6 en administración y ventas) dedicados exclusivamente a tareas de ingeniería energética, con oficinas en Barcelona, San Sebastián i Santiago. EDIFICACIÓN: tareas de investigación, desarrollo, estudios y proyectos relacionados con los aspectos energéticos, pasivos y activos en edificios o barrios. INDUSTRIA: optimización y integración de procesos, mejora de eficiencia de maquinaria, introducción de renovables. GENERACIÓN: desarrollo y diseño relacionado con sistemas solares termoeléctricos, aspectos avanzados de sistemas fotovoltaicos y diseño y optimización de sistemas energéticos o medidas de eficiencia para empresas de servicios energéticos (ESCO) SOFTWARE: desarrollo y comercialización de software específico para sistemas energéticos, especialmente sistemas solares, como TRNSYS, TRANSOL, TRNFLOW...

Experiencia de AIGUASOL Contexto Metodos de Cálculo TRANSOL METASOL CHEQ4 JORNADA DE PRESENTACIÓN Y DISCUSIÓN DE PROYECTOS DE ENERGÍA SOLAR. MINISTERIO DE ENERGÍA

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Experiencia de AIGUASOL Miembros de TRNSYS desde 1.999 Desarrollo de TRANSOL desde 2.002 Herramientas personalizadas para Wagner, Vaillant, Salvador Escoda, COGEN Herramienta de referencia Estado Francés: SIMSOL Dearrollo METASOL Herramienta de referencia Estado Español: CHEQ4 JORNADA DE PRESENTACIÓN Y DISCUSIÓN DE PROYECTOS DE ENERGÍA SOLAR. MINISTERIO DE ENERGÍA

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contexto Evolución del mercado de los sistemas solares térmicos: Gran crecimiento de la implantación de los sistemas solares, promocionado por Franquicia Tributaria. Gran diversidad de tipologías de sistemas implantados. Dependiendo de diversos factores, como la aplicación del edificio, situación geográfica, entre otros se hace más conveniente un diseño de sistema u otro, con grandes diferencias en sus comportamientos Cierto vacío legal en el cálculo de los sistemas solares térmicos. Pese a la obligatoriedad de las normativas de alcanzar una cierta producción solar, la referencia es F-Chart.

contexto Objetivos del cálculo: Diseñar el sistema Cumplimiento normativas prestacionales Certificación energética? Dado que se trata de un mercado eminentemente asociado a la inversión, el planteamiento del diseñador se orienta hacia el cumplimiento normativo al menor coste posible. La no exigencia de la SEC en contemplar las perdidas térmicas lleva a un cálculo de mínimos, incluyendo el 15% de desviación. Es importante diferenciar métodos o programas de cálculo cuyo objetivo sea el cumplimiento normativo de los aptos para diseñar

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Métodos de cálculo actuales. Estado del arte Dos grandes grupos de sistemas de cálculo para solar térmica dominan el mercado actual: Métodos basados en correlaciones : F-Chart, FSC,.. Pros: simplicidad de uso, rapidez de cálculo Contras: aplicable solo a dos configuraciones de sistemas, no válido para fracciones solares elevadas, escasez de información para el proyectista. Métodos basados en simulación dinámica: TRANSOL, TSol, Polysun... Pros: más información para el proyectista, mayor número de sistemas disponibles, materiales incorporados a la aplicación... Contras: motor de cálculo desconocido (excepto TRANSOL, Escosol y AcSol), tiempo de cálculo elevado, utilización más compleja

F-CHART o Método de las Curvas-f Métodos basados en correlaciones. F-CHART 1974. Creado por los padres de un programa de simulación dinámica para sistemas solares térmicos (TRNSYS) MOTIVACIÓN: Falta de potencia de cálculo de los ordenadores Simulación de SISTEMAS SOLARES DE ACS SISTEMAS SOLARES DE AIRE CONFIGURACIONES DETERMINADAS LIMITACIÓN DE CONFIGURACIONES

Métodos basados en correlaciones. F-CHART CARACTERÍSTICAS PRINCIPALES: Cálculo en base MENSUAL Basado en PARAMETROS ADIMENSIONALES del sistema El resultado es el RENDIMIENTO MEDIO del sistema Proporciona CORRELACIONES entre estos parámetros del sistema y el rendimiento medio: CURVAS-F Las correlaciones se han encontrado realizando la SIMULACIÓN DINÁMICA DETALLADA de los sistemas (TRNSYS) También se han comparado con datos experimentales 300 simulaciones para una única zona climática

Métodos basados en correlaciones. F-CHART Basado en variables adimensionales del sistema Perdidas del captador a Temp. referencia X = Carga total mensual Y = Energia Solar absorbida en Captadores Carga total mensual 2 2 3 Resultado: f = 1.029 f YFracción 0.065 Xsolar: 0.245 Carga Y + del 0.0018 calentamiento X + 0.021total Y mensual suministrada por la energía solar para 0 < Y < 3 y 0 < X < 18 (Sistemas solares de calefacción con captadores de líquido)

Métodos basados en correlaciones. F-CHART

Métodos basados en correlaciones. F-CHART Utilizar las correlaciones de métodos tipo F-Chart para otras configuraciones distintas al modelo es equivalente a aplicar indiscriminadamente el comportamiento singular de un sistema concreto al resto de sistemas.

Simulación dinámica Con la simulación se intenta reproducir de forma teórica el funcionamiento de un sistema, pudiéndose obtener información detallada del comportamiento de cada uno de los componentes que conforman el sistema. Los errores de buenos programas de simulación como TRNSYS respecto al comportamiento real de los sistemas pueden ser menores al 1%. VENTAJAS DE UN MÉTODO DE SIMULACIÓN FRENTE A EXPERIMENTACIÓN Es varios ordenes de magnitud más rápida que la experimentación Es varios ordenes de magnitud más económica que la experimentación Es más adecuada para sistemas que exhiben una dependencia no lineal de los datos climáticos Permite estudiar de forma adecuada y simple la variación entre el comportamiento a corto y largo termino de sistemas

Simulación dinámica

Simulación dinámica Herramientas comerciales de simulación dinámica de sistemas solares térmicos T.SOL: http://www.tsol.de Polysun: http://www.solarenergy.ch/spf.php?lang=es&fam=15&tab=1 TRANSOL: www.aiguasol.coop TRNSYS: www.aiguasol.coop

Utilización de los métodos de cálculo Como hemos visto, todos los sistemas de cálculo tienen una razón de ser, un desarrollo y una forma de aplicación. La utilización de cualquiera de ellos, tomando conciencia de su alcance y limitaciones es correcta y aceptable, pero no lo es su utilización más allá de éstas El mercado Chileno, basado en gran parte en los sistemas para bloques de pisos ha optado histórica y mayoritariamente por la utilización de F-Chart. Como hemos visto en el desarrollo de la misma, ésta no es adecuada para este tipo de sistemas, generando importantes desviaciones en los resultados. Cuantifiquemos esta desviación.

Comparativa simulación dinámica vs f-chart Proponemos el ejemplo de una edificación de 40 viviendas, la mitad con una ocupación de 2 personas y la otra mitad con una ocupación de 3 personas. El objeto del estudio es contrastar el comportamiento energético de 3 configuraciones distintas de sistemas solares térmicos : Sistema Descentralizado. Configuración descentralizada Sistema Semicentralizado. Configuración acumulación solar centralizada y precalentamiento mediante intercanviadores de calor individuales. Sistema Centralizado. Configuración de producción solar y auxiliar centralizada

Comparativa simulación dinámica vs f-chart Sistema Descentralizado Sistema Semicentralizado Sistema Centralizado

Comparativa simulación dinámica vs f-chart Para llegar a una fracción solar objetivo de un 60% para la configuración descentralizada, se propone el siguiente dimensionado equivalente para los tres sistemas: 36 captadores de 2,2 m2, es decir, un total de 79,2 m2 de superficie de absorvedor y una acumulación descentralizada de 100 l (que equivale a un volumen total de 4000 l.). Para la resta de configuraciones se propone una acumulación centralizada solar de 4000 l. Tomando estos parámetros, vemos que F-Chart no nos pide nada más. Así pues todos los sistemas a ojos del F-Chart son idénticos!

Sistema descentralizado Comparativa simulación dinámica vs f-chart

Comparativa simulación dinámica vs f-chart Sistema semicentralizado

Sistema centralizado Comparativa simulación dinámica vs f-chart

Comparativa simulación dinámica vs f-chart Descentralitzat Semicentralitzat Centralitzat F-Chart Demanda neta kwh 49 059 49 059 49 059 49 059 Demanda bruta kwh 49 059 49 059 64 594 49 059 Producció camp kwh 55 344 50 503 49 824 - Aportació Solar kwh 30 786 33 322 41 962 42 019 Aportació Auxiliar kwh 18 273 15 737 22 954 7 045 Consum Auxiliar kwh 26 104 22 481 24 682 - Fracció Solar % 62,8 67,9 65,0 85,6 -> 73,6 1 100,0 90,0 80,0 70,0 Valor f-chart x 0,86 f-chart f-chart corregit 60,0 50,0 40,0 Descentralitzat Semicentralitzat Centralitzat

Comparativa simulación dinámica vs f-chart Dependencia de la FS respecto a la superficie de captación en función del DTLM de los intercambiadores individuales en sistema semicentralizado 100,00 90,00 Fracció Solar (%) 80,00 70,00 60,00 50,00 10 20 30 40 50 40,00 0 50 100 150 200 250 Superfície de captació (m2)

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What is TRANSOL? But What is TRANSOL? TRANSOL is a dynamic simulation tool for the design, calculation and optimization of Solar Thermal Systems, based on detailed models programmed with TRNSYS. TRANSOL F8 TRNSYS

TRANSOL history TRANSOL history.. 2002 Development of internal decks 2003 TRANSOL 1.0 5 schemes 2006 TRANSOL 2.0 22 schemes!!

TRANSOL history 2009 (Nov!) TRANSOL 3.0 37 sch! Including S.A.C. & Industry Also with!!

Huge number of systems TRNSYS development s strategy

TRANSOL and Solar Air-Conditioning The first Solar Air Conditioning System included in TRANSOL : heating, cooling and DHW absorption - adsorption heat driven chillers boiler for heating backup compression chiller for cooling back up and all general features of TRANSOL

TRANSOL features General features of TRANSOL 3.0: DHW, heating and cooling demand generation Possibility of calculation of heating & cooling loads or user input (external file) Basic geometrical parameters (4 front ways) Front windows percentage 15 kinds of construction Natural / mechanical ventilation Day / night heating profiles. Set temperature variation Consideration of internal gains and targeted by persons Consideration of artificial illumination internal gains. Natural light possibility Fixed mobile solar protections (overhangs, etc...)

TRANSOL features General features of TRANSOL 3.0: Worldwide meteorological data from Meteonorm 6 TMY2 generated from user data also possible, or introducing up to 6 different file formats by users Extended materials data base: collectors, boilers, heat exchangers, pipes, isolation,

TRANSOL features General features of TRANSOL 3.0: Several options for primary loop control: radiation, temperature, matchflow, fancoil dissipater, Shadow calculation: horizon and between rows. Bi-dimensional IAM definition (CPC, ETC)

TRANSOL features General features of TRANSOL 3.0: Customized reports Most significant temperatures monitoring graphs Energy balances (screen charts and graphs) Environmental balances (screen charts and graphs) Bombs operational time details (screen charts and graphs) Economic analysis

TRANSOL features General features of TRANSOL 3.0: Correlations between parameters Easiest way to introduce the possible great amount of parameters. Parametric runs: up to 25 simulations defined and results compared graphically Simulation time reduced More than 150 outputs in hourly and monthly basis for each simulation

TRANSOL features New features of TRANSOL 3.1: Multi language Catalan Spanish English French German Italian Sponsorized manufacturer products in DB Absorption Chillers Solar kits for MH

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Qué esperamos de un método? Facilidad de uso. Usuarios con conocimientos elementales de cálculo son actores habituales del sector Rapidez. El tiempo empleado en calcular una instalación puede condicionar el método elegido, por encima de otras consideraciones Precisión. Cumplir la aportación solar obligatoria no solo en el proyecto, sino también en operación Adaptado al mercado. Debe incluir componentes, configuraciones y criterios de diseño utilizados en el mercado local Compatible con la normativa vigente. Evitar que el usuario incumpla la normativa aplicable porque el método no lo cumple Universal. Es urgente que todos los actores del mercado compitan en base a su capacidad tecnológica, no en base a reducir superficie de captación amparado en números difícilmente justificables

Comparando las herramientas vigentes con las necesidades del método: 1. No existe en el mercado una herramienta que cumpla todos los requisitos deseables 2. De las herramientas basadas en correlaciones, nos gusta: Universalidad Rapidez Simplicidad de uso Qué esperamos de un método? 3. De las herramientas basadas en simulación dinámica: Precisión Capacidad predictiva Amplio rango de aplicabilidad CHEQ4!

Especificaciones de la herramienta CHEQ4 Herramienta para comprobación del cumplimiento de HE4 en base a parámetros de diseño. Incorpora dos metodologías de cálculo: Cálculo según ensayos de equipos UNE EN12976-2 Cálculo de sistemas por elementos en base a correlaciones El cálculo de sistemas por elementos se lleva a cabo mediante el método CHEQ4, basado en correlaciones de datos extraídos de simulaciones de modelos TRNSYS-TRANSOL Incorpora 7 sistemas con entre 1 y 10 variables independientes y hasta 40 parámetros editables para cálculo.

Configuraciones incluidas en la metodología 7 tipologías de sistemas, cubriendo las configuraciones más frecuentes en España: 1. Instalación con intercambiador independiente 2. Instalación con interacumulador 3. Instalación con intercambiador independiente y piscina cubierta 4. Instalación multifamiliar con acumulación distribuida 5. Instalación multifamiliar con intercambiador de consumo distribuido 6. Instalación multifamiliar centralizada con apoyo distribuido 7. Instalación multifamiliar centralizada

Desarrollo del método Radiación (media diaria sobre la horizontal) según norma UNE 14902 Cálculo de la componente difusa (método de Erbs) Cálculo de la radiación sobre el plano inclinado (método Klein-Theilacker) Cálculo de la radiación solar sobre el absorbedor (Descripción óptica segun ASHRAE) METODO CHEQ4 Aportación solar, pérdidas térmicas, consumo auxiliar.

Desarrollo del método A partir de una batería de unas 2.500 simulaciones por configuración (F-Chart, 300) se extraen los coeficientes de correlación que relacionan las variables independientes con la aportación solar, las pérdidas térmicas y la aportación auxiliar. nsim = N º Loc N º Conf n Loc: localizaciones (5) Conf: configuraciones (7) n: Variaciones de cada parámetro (3 o 5, dependiendo de la variable) m: Variables explicativas (de 4 a 6, dependiendo de la configuración) m El principio físico subyacente es que la temperatura en cualquier punto del sistema se puede representar como una función del cociente entre radiación solar y demanda. Los tests iniciales arrojan una dependencia funcional del tipo: η = a * 1 D K m A G D e n A G D + m B e n A G D + m B

Desarrollo del método En tests iniciales identificamos claramente esta dependencia y un buen ajuste polinómico. Se observaban desviaciones para casos de FS muy alta en verano por lo que se consideró el factor de utilizabilidad de la radiación por alta.

Desarrollo del método Si representamos los coeficientes del polinomio para todos los casos vs G/D observamos una dependencia exponencial decreciente con un buen ajuste. En el caso del término independiente, para cada localización su valor es casi coincidente con la temperatura ambiente promedio anual.

Desarrollo del método Ejemplo de ajuste final para configuración 101 Se han realizado 2.500 simulaciones i procesado los más de 28.000 resultados con métodos estadísticos hasta conseguir una expresión con un ajuste (R) del 99,6%: lny1 = -0.605 +1.032 lnf1 +0.016 lna3-0.733 Ncol/Usuarios-0.077 SIT_A1-3.239 C2b +2.194VolPA-0.061 X 2-0.068 X 3-0.036 X 4 + residuos Y1 es aportación solar a consumo F1 es radiación sobre el absorvedor A3 es demanda neta Ncol es el número de captadores Usuarios el número de usuarios SIT_A1 es el coeficiente de 1er orden del campo de captadores, derivado del del captador y otros parámetros definitorios del campo C2b es el coeficiente de 2º orden del captador VolPA es la ratio de acumulación en m3/m2 X es el coeficiente entre radiación y demanda

Desarrollo del método A partir de 2.500 simulaciones, se ha generado una muestra inicial de 28.684 casos asociados a sus parámetros, inputs i outputs. Para dicha muestra inicial, se han analizado distintos modelos lineales para una variable respuesta función de Y1 (aportación solar) y múltiples variables explicativas. Los modelos ensayados se han analizado a posteriori con nuevas simulaciones que constituyen la muestra de validación. La variable respuesta es, según los casos lny1 o lny1/a2 Las variables explicativas son función de los siguientes parámetros básicos: Y1 es la aportación solar a consumo F1 es la radiación sobre el absorvedor A3 es la demanda neta Ncol es el número de captadores Usuarios el número de usuarios SIT_A1 es el coeficiente de 1er orden del campo de captadores, derivado del del captador y otros parámetros definitorios del campo C2b es el coeficiente de 2º orden del captador VolPA es la ratio de acumulación en m3/m2 X es el coeficiente entre radiación y demanda

Desarrollo del método Filtros: Se han descartado los datos que no cumplían Y1/A3<1, así como los que presentan un coeficiente de pérdida cuadrática de C2b demasiado elevado y algunos casos outliner caracterizados por ln(f1/ncol^1.002)<4,6, reduciendo la muestra a 28.117 datos. La función general de un modelo lineal de este tipo responde a: Y a partir del modelo sin residuos podemos obtener los errores de la misma según: Respecto a la calidad del modelo, los indicadores serán el coeficiente de determinación R 2, que nos indica que porcentaje de variabilidad de la respuesta explica el modelo, la colinealidad entre variables, a evitar, los residuos, a minimizar mediante la introducción de nuevas variables explicativas y que deben estar centrados alrededor de cero y los errores relativos, que deben ser razonables para la aplicación.

Desarrollo del método Aproximación al modelo En el grafico podemos observar un alto grado de ajuste lineal entre ln(y1) versus la explicativa ln(f1), aunque se observa el papel que juega el numero de colectores. El resto de parámetros se mueven libremente. Los círculos indican los casos outliner, con comportamientos desviados de la linealidad. Se asume un primer Modelo 0, de ln(y1) en función de ln(f1) con una variabilidad explicada del 92,2%, como lny1=-0.704 +0.986 lnf1 Si representamos los residuos del modelo, observamos una clara dependencia de A3, dependiente del número de usuarios. Así mismo, identificando los residuos de cada modelo y su dependencia, podemos ir introduciendo variables explicativas que mejoran la variabilidad explicada por el mismo.

Desarrollo del método Una vez introducidas las explicativas ln(f1), ln(a3), SIT_A1 i C2b, con un 95,8% de variabilidad explicada, los residuos presentan claras tendencias cuando se grafican en función de ln(f1) y, sobretodo, en función de ln(f1/a3) Incorporando X 2, X3 i VolPA, obtenemos un modelo con una variabilidad explicada del 99,2%. Según esta metodología, pero con distintas combinaciones se han hecho hasta 5 aproximaciones lineales, de distintas características, complejidades y grados de ajuste.

Desarrollo del método

@ dani.gonzalez@aiguasol.cl Lota 2257, Oficina 204, Providencia, SANTIAGO, CHILE (T) + 56 2 234.2484 http:// aiguasol.cl P0790-2300 Titulo Proyecto 110503.T2.DT01