Faculté des sciences et techniques de l'ingénieur STI, Section de génie mécanique, Institut des sciences de l'énergie ISE (Laboratoire d'énergétique industrielle LENI)

Environomic modeling and multi-objective optimisation of integrated energy systems for power and cogeneration

Li, Hongtao ; Favrat, Daniel (Dir.) ; Maréchal, François (Dir.)

Thèse Ecole polytechnique fédérale de Lausanne EPFL : 2006 ; no 3657.

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    Summary
    Current and future dynamics, of environmental legislations and trading market, of the fuel and electricity prices due to the market liberalization or resource shortages, and of the innovations of power/cogeneration technologies, impose great challenges on optimal design and operation evaluation of integrated energy systems. Developing new design tools for power and cogeneration technologies is therefore a key concern guiding the work presented in this thesis, which becomes the central problem that has been studied in this work. Based on 'Environomic Modeling', a decisive criteria decomposition and multi-objective optimization approach has been further developed based upon the previous work in the Laboratory for Industrial Energy Systems of the Swiss Federal Institute Technology of Lausanne. It has been implemented to evaluate the optimal design of integrated energy systems for power and/or cogeneration in the CO2 abatement context, or for solving the power load dispatching problems. By taking the specific investment cost versus the CO2 emission rate as the two objectives, the developed approach has been implemented to 'Typify' the environomic performance of natural gas combined cycle plants with market available gas turbines for both power and/or cogeneration applications, in the context of CO2 abatement. The dynamic exogenous parameters that impose difficulties in project-based evaluation, such as the fuel price, annual operating hours and interest rate, have been successfully treated through simple post optimization analysis from the derived 'Typification Map'. The developed methodology has also been used to study the potential of Clean Development Mechanism (CDM) defined in the Kyoto Protocol for the analyzed natural gas combined cycle (NGCC) projects in China, for both power alone and cogeneration applications. It is shown that in the latter case, a break-even Certified Emission Reduction (CER) price of 14.5 US\$/tonCO2 to 16.5 US\$/tonCO2 will be required to make NGCC plants able to compete with coal plants. When a NGCC plant is used for cogeneration, it is also shown that a reduced break-even CER price can be expected due to the profits from heat selling. Simultaneous optimization of CO2 emission rate or the annual total CO2 emissions, against the economic criteria of the project, e.g. cost of electricity or heating specific cost with sensitivity analyses for dealing with the dynamics of fuel and electricity prices have been applied to two project-based case studies. Those have even more complex superstructures including options of electricity importation or exportation. For the case of advanced natural gas combined cycle (NGCC) plants with a possible CO2 capture option, the obtained results provide information on the relationship between power generation cost and CO2 emission performance. This approach is intended for power/cogeneration technology suppliers, for utility owners or project investors, and for policy makers in the context of CO2 mitigation schemes including emission trading. One of the interesting results shows that a break-even value as high as 69 US\$/ton has been identified for the CO2 tax or price of CO2 allowance that can bring a 400MW NGCC plant with CO2 capture into practice, due to the relatively high investment cost of CO2 capturing. For the case of an integrated heating plant, it is shown that the heating fuel specific consumption can be dramatically reduced down to 19.8 - 21.4 [kg coal.equ./GJ] with a significant reduction of associated emissions at a heating specific total cost of respectively 3.1 and 6.6 [US\$/GJ]. These range performances are achieved whether power exportation is allowed or not, by implementing heat pump and/or cogeneration technologies. The 'Environomic modeling and multi-objective optimization' methodology has also been implemented for load dispatching for a given power generation system composed with power generation units associated with different fuel consumption, emission and cost performances. The obtained daily CO2 emissions versus daily power generation costs Pareto Optimal Frontiers (POFs) give the operator an increased flexibility and structured knowledge to take the decisions on the best power dispatching solution under different environmental regulation circumstances.
    Résumé
    L'optimisation du dimensionnement et des modes opératoires des systèmes énergétiques intégrés est une tâche de plus en plus complexe dans le contexte d'un marché de l'énergie en voie de libéralisation et d'une législation environnementale de plus en plus stricte. Dans ce travail, une méthode d'optimisation multicritère basée sur le concept de modélisation 'environomique' est proposée. Elle s'appuie sur différents travaux préalables qui ont été menés au sein du 'Laboratoire d'Energétique Industrielle' de l'Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne. La méthodologie est appliquée ici à l'évaluation de systèmes de génération d'électricité et de cogénération pour un dimensionnement et une opération optimaux selon les critères de coût et d'émission de CO2. Elle est destinée aux concepteurs de technologies de génération d'électricité et de cogénération, aux entreprises énergétiques, aux investisseurs, ou encore aux personnes en charge de définir les politiques énergétiques. La performance des cycles combinés au gaz naturel, basés sur des turbines à gaz disponibles sur le marché et pour les applications de génération électrique et de cogénération, est ainsi caractérisée en fonction du coût spécifique d'investissement d'une part, et du taux d'émission de CO2 d'autre part. Dans ce cadre, on montre que les paramètres exogènes tels que les coûts des ressources, les taux d'intérêt ou les durées d'opération, qui posent des difficultés dans les évaluations de projets de part les incertitudes auxquelles ils sont associés, peuvent être traités plus efficacement en dehors du processus d'optimisation en tant que tel, dans une analyse a posteriori une fois la 'carte de caractérisation' dérivée. La même approche est aussi appliquée à l'étude du potentiel associé à de tels cycles combinés en Chine dans le cadre du Mécanisme de Développement Propre. On montre alors que pour un prix de permis d'émission sur le marché entre 14 et 16 US\$ par tonne de CO2, une telle option peut être compétitive avec les centrales au charbon actuelles. Un prix moins élevé est nécessaire pour les applications de cogénération de part les profits générés par la vente de chaleur. L'optimisation simultanée du coût spécifique de génération d'énergie et du taux d'émission de CO2 est également conduite pour l'étude de deux projets considérant des cycles combinés avec comme possible option la capture de CO2, et prenant en compte les variations de prix des ressources, et la possibilité d'importer ou d'exporter de l'électricité depuis/vers le réseau. Les résultats illustrent le caractère compétitif des deux objectifs optimisés simultanément. On montre par exemple que le coût élevé associé à la capture de CO2 nécessite une taxe ou un prix de permis d'émission de 69 \$US pour permettre à un cycle combiné au gaz naturel de 400 MWe avec capture d'être compétitif pour la génération d'électricité. Ou encore qu'une centrale intégrée de production de chaleur peut voir sa consommation spécifique de combustible, et les émissions qui y sont associées, diminuer drastiquement (19.8 à 21.4 kg de charbon par GJ) au moyen de l'intégration de pompes à chaleur et d'unités de cogénération. La modélisation 'environomique' et l'optimisation multicritère sont finalement appliqués à l'allocation optimale de la demande d'électricité entre des centrales aux caractéristiques économiques et environnementales différentes composant un parc donné. Le résultat obtenu sous la forme d'une courbe de Pareto décrit l'ensemble des solutions optimales et permet au gestionnaire du réseau de choisir le 'dispatching' optimal en fonction des législations environnementales en vigueur.