Dynamic modelling of an adsorption chiller with special consideration of the influence of temperature fluctuations

Adsorptionskälteanlagen arbeiten nach einem periodischen Funktionsprinzip. Unter Verwendung von Wärme und einem geringen Einsatz von elektrischer Hilfsenergie können sie zur Kälteproduktion eingesetzt werden. In einem geschlossenen System adsorbiert ein Adsorbens bei niedriger Temperatur und Druck ein Kältemittel, das im Verdampfer zur Bereitstellung der Nutzkälte verdampft, und gibt dieses bei höherer Temperatur und höherem Druck an einen Kondensator wieder ab. Durch den Umschaltprozess des Adsorbens zwischen Desorption und Adsorption entstehen Temperaturfluktuationen an den Ausgängen der Adsorptionskälteanlage. Diese können zu Temperaturfluktuationen an den Eingängen und damit auch im inneren der Adsorptionskälteanlage führen. Welchen Einfluss diese Fluktuationen auf Effizienz und Leistung ausüben, wird in dieser Arbeit untersucht. Es zeigt sich, dass unterschieden werden muss, ob die Adsorptionskälteanlage über extern vorgegebene Zyklen oder durch die Vorgabe einer mittleren Soll-Kälteleistung betrieben wird. Für den ersten Fall wurde in dieser Arbeit eine Methode entwickelt, mit deren Hilfe der Einfluss von Temperaturfluktuationen abgeschätzt werden kann. Im zweiten Fall spielt die Vorgeschichte der Anlage eine große Rolle. Es kann zu Hystereseeffekten kommen. Methodisch wurden die Untersuchungen mittels eines Computermodells durchgeführt, welches das dynamische Betriebsverhalten der Adsorptionskälteanlage gut wiedergibt. Die Modellbildung, die Parameteridentifikation und die Validierung des Modells spielen deshalb in dieser Arbeit eine große Rolle. Nach einer kurzen Einführung werden im zweiten Kapitel die Grundlagen beschrieben. Hierbei werden die physikalischen Mechanismen des gekoppelten Wärme- und Stofftransports sowie die Energiebilanz der Adsorption beleuchtet. Darauf aufbauend wird die Prozessführung von Adsorptionskälteanlagen und deren physikalische und technische Grenzen betrachtet. Das nächste Kapitel beschreibt das physikalische Modell und die Umsetzung in ein Computermodell. Als Programmiersprache kommt Modelica zum Einsatz. Kapitel vier widmet sich der Kalibrierung und Validierung des Modells. Als Referenz dient der Nennbetriebszustand einer Adsorptionskälteanlage der Firma Sortech AG. Unter Verwendung der Informationen aus den Konstruktionsunterlagen und mittels Parameteridentifikation aus Messwerten wurde die Anlage modelltechnisch abgebildet. Hierfür wurde eine geeignete Kennzahl zur Beschreibung der Abweichung zwischen Messung und Simulation entwickelt. Die Werte der Parameter wurden dann durch Minimierung der Abweichung ermittelt. Da die Parameteridentifikation am Nennbetriebszustand durchgeführt wurde, stellt sich die Frage, wie gut das Modell auch andere Betriebszustände wiedergibt. Dieser Fragestellung widmet sich der zweite Teil des vierten Kapitels. Eine große Anzahl an Extrembetriebszuständen wurde hierfür vermessen und modelliert. Hierbei zeigt sich stets eine gute Übereinstimmung zwischen Messung und Simulation. Das fünfte Kapitel widmet sich dann der Untersuchung des eingangs erwähnten Einflusses von Temperaturfluktuationen auf die Anlage. Des Weiteren wird das Modell einer Sensitivitätsanalyse unterworfen, um so die Bedeutung einzelner Parameter noch einmal zu beleuchten. Abschließend wird das Modell genutzt, um die Betriebsführung einer Kraft-Wärme-Kältekopplungsanlage zu optimieren. Hierbei werden vor allem sehr viele Betriebszustände simuliert und für gegebene Randbedingungen die günstigsten angegeben.Adsorption chillers are periodic working devices which can be used for cold production when driven with heat and a small fraction of auxiliary electrical energy. The working principle is as follows: In a closed system at low temperature and pressure conditions an adsorbent adsorbs the refrigerant from the evaporator where the refrigerant was used to provide cooling energy. In a second step the refrigerant is then desorbed at a higher temperature and higher pressure conditions and flows to a condenser. By switching the adsorbent between adsorption and desorption temperature fluctuations occur at the outlets of the adsorption chiller. These and temperature fluctuations may lead to temperature fluctuations at the inlets, and thus in the interior of the adsorption chiller as well. The effect of these fluctuations on efficiency and cooling power of the chiller was examined in this work. It was found that is must be distinguished whether the adsorption chiller is operated with constant cycle times or a set point average cooling power. A method was developed to estimate the effect of temperature fluctuations for the first case. In the second case, the effect depends on the previous operation conditions and hysteresis may occur. Methodically the investigation was carried out by computer simulations. Therefore, a model was developed which takes into account the dynamic operating behaviour of the adsorption chiller. The focus is on modelling, parameter identification and validation of the model. After a brief introduction the second chapter describes the fundamental principles of adsorption chillers. Here, the physical mechanisms of heat and mass transfer and the energy balance of adsorption are discussed. Based upon this, the adsorption chiller process and its physical and technical limits are investigated. The next chapter describes the physical model and its implementation into a computer model. Modelica was used as a programming language. Chapter four is devoted to the calibration and validation of the model. The nominal state of an adsorption chiller from the company Sortech AG was used as reference. Parameters were gained from the design documents and a parameter identification process. For the purpose of parameter identification an appropriate key figure for the deviation between measurement and simulation was developed. The parameter values were then determined by minimizing the deviation. Since the parameter identification process was performed at the nominal state, the question arises whether the model is accurate at other operating conditions. The second part of the fourth chapter is dedicated to this issue. A large number of extreme operating conditions were measured and simulated. It turns out that the model shows good agreement between measurement and simulation. The fifth chapter is devoted to the investigation of the influence of temperature fluctuations as mentioned above. Furthermore a sensitivity analysis was performed to reveal the importance of several design parameters. Finally, the model is used to optimize the control strategy of a combined heating cooling and power plant. Here, the optimal states were selected from many simulated operating conditions for a given boundary