Värmelagring i bergrum
på Haraholmen i Piteå
Sofia Viksten
Civilingenjör, Hållbar energiteknik 2018
Luleå tekniska universitet
i
Förord
Detta examensarbete är en del av civilingenjörsutbildningen Hållbar Energiteknik med inriktning energieffektivisering och bioenergi vid Luleå tekniska universitet. Arbetet har utförts vid institutionen för teknikvetenskap och matematik och i samarbete med PiteEnergi i Piteå.
Jag vill tacka Jan Isaksson handledare på PiteEnergi för sitt engagemang och stöd under arbetets gång. Jag vill även rikta ett tack till Lars Westerlund handledare på Luleå tekniska universitet.
Slutligen vill jag tacka övriga berörda på PiteEnergi som hjälpt till att svara på de frågor som har uppstått.
ii
Sammanfattning
PiteEnergi har anlagt ett nytt småskaligt fjärrvärmenät på Haraholmen utanför Piteå. Idag finns endast en kund på nätet, men då det i framtiden förväntas en exploatering av industrier förväntas det även fler kunder till nätet. Spillvärme från biodieselfabriken Sunpine förser fjärrvärmenätet med värme. PiteEnergi äger även en oljepanna på Haraholmen som förser en del lokaler och cisterner med värme. I nära anslutning till oljepannan finns det även fem stycken bergrum som tidigare har använts för lagring av eldningsolja och gasol. Dessa bergrum har tagits ur bruk och står i dagsläget vattenfyllda. Det här öppnar upp för idén om att lagra överskottsvärme i bergrum under sommaren för att sedan nyttja denna värme då värmebehov uppstår. En utredning av de tekniska och ekonomiska förutsättningarna för värmelagring i bergrum har utförts i det här arbetet.
Inledningsvis utfördes en analys över den energimängd som är möjlig att lagra, detta gjordes genom att utföra en studie över bergrummens utformning och storlek samt över berggrundens termiska egenskaper. Vidare undersöktes värmeproduktionen och värmelastens variation över året för att utreda när och hur stora energimängder som är möjliga att lagra. Då den framtida värmelasten är okänd, sattes två olika scenarier upp för att utreda den maximala effekten i nätet vid ett optimalt användande av värmelager. I båda dessa scenarier ingick det även att ersätta den befintliga oljepannan. En CFD-analys över värmeförlusterna utfördes med programmet ANSYS, Fluent 18.0. Arbetet avgränsades till att enbart kolla på ett oljebergrum som rymmer 100 000 m3. En ekonomisk analys utfördes över investeringens lönsamhet dessutom gjordes en ekonomisk jämförelse med att investera i en pelletspanna.
Resultatet från simuleringen visar att värmeförlusterna stabiliserar sig efter 5 års lagringscykler med en verkningsgrad runt 85 %, sett till tillförd och bortförd energimängd i lagret. Resultaten från den ekonomiska analysen visar att en investering av ett värmelager har en ekonomisk bra potential med kort återbetalningstid på under 5 år.
iii
Abstract
PiteEnergi has applied a new small-scale district heating network on Haraholmen outside Piteå. Today there is only one customer on the network. In the future an exploitation of industries are expected in the nearby surroundings and with that more customers on the network are expected. Waste heat from the biodiesel plant Sunpine is the heat production to the district heating network. PiteEnergi also owns an oil-boiler located on Haraholmen, this oil-boiler supplies some buildings and cisterns with heat. Close to the oil-boiler there are five rock caverns that previously was used for storing fuel-oil and liquid-gas. These rock caverns have been discontinued and are currently filled with water. This opens up for the idea of storing excess heat during summer and then using the heat when heat demand arises in the district heating network. An investigation of the technical and economic conditions for storing heat in rock caverns has been carried out in this work.
Initially an analysis was carried out of the amount of energy that could be stored. This was done by studying the design and size of the rock caverns, and studying the thermal properties of the bedrock. Furthermore the heat production and the heat demand variations were examined to investigate when and how large amount of energy that is possible to store. When the heat demand in the future are unknown, two different scenarios were set up to investigate the maximum power in the network with an optimal use of heat storage. In both of these scenarios replacing the existing oil-boiler is also included. A CFD-analysis of the heat losses were performed with the program ANSYS, Fluent 18.0. The work was limited to investigate an oil storage room that has a volume of 100 000 m3. An economic analysis was conducted to determine the profitability of the investment and also an economic comparison with investing in a pellet boiler. The result of the simulation shows that the heat losses stabilize after five years of heat storing. The efficiency is stabilized around 85 % of the input and output of energy to the storage. The result from the economic analysis shows that an investment of heat storage has an economically good potential with a short payback-time on five years.
iv
Innehållsförteckning
1 Inledning ... 1 1.1 Bakgrund ... 1 1.1.1 Företagsbeskrivning ... 1 1.1.2 Haraholmen ... 1 1.2 Syfte och mål ... 2 1.3 Frågeställningar... 2 1.4 Avgränsningar ... 3 1.5 Litteraturstudier... 3 2 Teori ... 4 2.1 Värmelager ... 4 2.1.1 Korttidslager ... 4 2.1.2 Säsongsvärmelager ... 4 2.2 Lagringskapacitet ... 4 2.3 Värmeförluster ... 5 2.4 Temperaturskiktning ... 6 2.5 Vattenkemi ... 6 2.6 Lagrets verkningsgrad ... 62.7 Berggrundens ostörda temperatur ... 6
2.8 Normalårskorrigering ... 7
2.9 Computational fluid dynamics ... 7
2.9.1 Bevarande av massa, rörelsemängd och energi ... 7
2.10 Dimensionering ... 8 2.10.1 Pumpkapacitet ... 8 2.10.2 Värmeväxlare ... 9 2.11 Ekonomi ... 9 2.11.1 Nuvärdesmetoden ... 9 2.11.2 Diskonterad återbetalningstid ... 10 3 Metod ... 11
3.1 Erfarenheter från tidigare projekt ... 11
3.1.1 Oxelösund ... 11
3.1.2 Lyckebo... 11
v 3.3 Lagringskapacitet ... 13 3.4 Värmeproduktion ... 14 3.5 Värmelast ... 14 3.5.1 Beräkningsmodell ... 16 3.7 Systemlösning av lagret ... 18
3.7.1 In- och urladdning ... 18
3.8 Berggrundens ostörda temperatur ... 19
3.9 Simulering av värmeförluster ... 19 3.10 Dimensionering ... 20 3.10.1 Pumpkapacitet ... 20 3.11 Rördragning ... 20 3.12 Ekonomisk analys ... 20 3.13 Känslighetsanalys ... 22 3.14 Miljöpåverkan ... 22 4 Resultat ... 23 4.1 Lagringskapacitet ... 23
4.2 Berggrundens ostörda temperatur ... 23
4.3 Värmeförluster ... 23
4.3.1 Värmeöverföring mellan lager och berg ... 23
4.3.2 Värmespridning från lagret ... 24
4.3.3 In- och urladdad energimängd ... 25
4.4 Framtida värmelast... 26 4.4.1 Scenario 1... 26 4.4.2 Scenario 2... 27 4.4.3 Urladdningstid... 27 4.5 Ekonomisk analys ... 28 4.5.1 Ekonomisk lönsamhet ... 29 4.6 Känslighetsanalys ... 31 5 Diskussion ... 33 6 Slutsatser ... 35 Fortsatt arbete ... 36 Referenser ... 37 Bilagor ... 39
Bilaga 1. Skiss över ett oljebergrum. ... 39
vi
Beteckningar
Variabel Enhet Beskrivning
1
1 Inledning
I dagens samhälle strävar man efter att effektivisera energianvändningen och minska den fossila användningen. En riktning till ett energieffektivare användande är att uppnå en bra balans mellan de energisystem och energiresurser som finns. Ytterligare kan utvecklingen av ett energieffektivt samhälle förbättras genom att olika aktörer i samhället bidrar med en god samverkan med varandra (IVA, 2014).
I fjärrvärmebranschen har sedan 1980-talet en ständig minskning av användandet av fossila bränslen pågått och denna trend fortsätter utvecklas än idag. Värmeproduktionen består idag till största delen av förnybara eller återvunna bränslen (Rydegran, 2017). Industriell spillvärme är ett exempel på återvunnen energi som idag används i stor utsträckning som värmeproduktion till fjärrvärmesystem. Det är ett resurseffektivt sätt att ta tillvara på energi som annars skulle gå förlorad. (Energimyndigheten 2015). Det finns ofta ett överskott av spillvärme sommartid, men värmebehovet är som störst vintertid. Genom att lagra överskottsvärme i ett värmelager skulle det bidra till en bra balans i energisystemet med ett energieffektivt nyttjande av återvunnen värme.
1.1 Bakgrund
Nedan presenteras den bakgrund som står till grund för det här arbetet och det syfte och mål som ska besvaras.
1.1.1 Företagsbeskrivning
PiteEnergi är ett kommunalägt företag som verkar inom områdena elhandel, elnät, bredband och värme och kyla. De har levererat fjärrvärme sedan 1978 och deras stora centrala nät värms till 95 % av spillvärme från lokala industrier. Utöver det centrala fjärrvärmenätet äger PiteEnergi även ett antal mindre nät placerade utanför centrala Piteå.
1.1.2 Haraholmen
På Haraholmen utanför Piteå har PiteEnergi anlagt ett nytt småskaligt fjärrvärmenät. I dagsläget är endast en kund ansluten till nätet, denna kund är Lindbäcks bygg som nyligen har anlagt en ny fabriksanläggning ute på Haraholmen. I december 2017 var fjärrvärmenätet i full drift. Då det finns en stor industritomt ute på Haraholmen, förväntas i framtiden en exploatering av industrier, vilket öppnar upp för fler potentiella kunder till fjärrvärmenätet och med det ett ökat effektbehov. Fjärrvärmenätet förses med spillvärme från Sunpine.
Sunpine är en biodieselfabrik som tillverkar råtalldiesel, RTD, av restprodukter från massa- och pappersindustrin, även harts och bioolja är produkter som de tillverkar. Processen för att tillverka dessa produkter kräver både uppvärmning och nedkylning. I och med nedkylningsprocessen genereras värme, som används för leverans till fjärrvärmenätet (Sunpine, 2017).
PiteEnergi äger även en oljepanna ute på Haraholmen som förser en del lokaler och cisterner med värme.
2
användes för att lagra eldningsolja (EO1). I början av 1990-talet byggdes de andra två bergrummen för användning till gasollagring. Idag har alla fem bergrum tagits ur bruk och står i dagsläget vattenfyllda. De tre före detta oljebergrummen har en volym på 100 000 m3 vardera medan gasolbergrummen har en volym på 50 000 m3 vardera. Oljebergrummens tak ligger 20 meter under medelhavsnivån och gasolbergrummens tak ligger cirka 90 meter under medelhavsnivån (Gidmark & Nilsson, 1997).
En karta över industriområdet på Haraholmen med placeringen av fjärrvärmenät, oljepanna, Sunpine, Lindbäcks husfabrik samt bergrummen kan ses i Figur 1.
1.2 Syfte och mål
Syftet med arbetet är att utreda möjligheterna för värmelagring i bergrum, genom att analysera de tekniska och ekonomiska förutsättningarna. Målet är att leverera ett resultat av den möjliga energimängd som går att lagra samt ta fram en teknisk lösning av värmelagret. En ekonomisk analys av systemlösningen ska presenteras för att utreda den möjliga lönsamheten för ett värmelager.
1.3 Frågeställningar
Baserat på syftet och målet för detta arbete, går arbetet att dela in i följande frågeställningar:
Hur stor energimängd är möjlig att lagra? Hur stora blir värmeförlusterna?
Vilken teknisk lösning ska användas för värmelagret? Vad blir de ekonomiska kostnaderna för värmelagring?
Vilka miljöeffekter kan uppstå vid konvertering till värmelagring?
3
1.4 Avgränsningar
Detta arbete avgränsas till att studera en teknisk lösning av värmelagret, samt analysera den årliga variationen över tillgänglig värmeleverans från värmeproduktion och värmelasten i fjärrvärmesystemet. De komponenter som kommer att beskrivas mer ingående i arbetet är rörledningar, pumpar samt värmeväxlare. Dessa komponenter kommer att dimensioneras och väljas utifrån de förutsättningar som förekommer. Ingen detaljerad beskrivning av övriga komponenter som ingår i systemet kommer att utföras utöver det kommer projektering över styrning och reglering att lämnas utanför arbetet. Simuleringen av värmeförlusterna avgränsas till att undersöka de energimängder som tillförs och bortförs från lagret. Interna värmeförluster i form av konvektion och ledning i det lagrade mediet kommer att bortses från.
1.5 Litteraturstudier
Litteraturstudier har genomförts under arbetets gång till syfte att bredda kunskapen inom det ämne som arbetet behandlar. Tidigare skrivna rapporter inom det aktuella ämnet har studerats. Delvis har dessa använts som källor men de har även studerats i syfte till att hämta inspiration till vad som kan vara relevant att redovisa. Nedan presenteras en kort beskrivning av vald litteratur.
Utredning av ekonomiska och tekniska förutsättningar för värmelagring i Gävles bergrum av Dan Björsell och Johan Enström. Examensarbete utfört på Högskolan i Gävle 2008. En utredning av förutsättningarna för konvertering av oljebergum till värmelager samt en analys över optimalt nyttjande av produktionsanläggningarna till fjärrvärmenätet genom att använda värmelager (Björsell & Enström, 2008).
Lagring av industriell överskottsvärme hos Bharat Forge Kilsta i Karlskoga av Alexandra Johansson. Examensarbete utfört på Karlstad universitet 2016. En utredning av lagringskapaciteter, simulering av värmeförluster och kostnader för olika värmelagringsmetoder av överskottsvärme (Johansson, 2016).
4
2 Teori
I det här kapitlet presenteras den teori som utgör grunden för det här arbetet. Kapitlet inleds med en allmän introduktion om teorin kring värmelagring och vilka olika metoder det finns och när dessa kan tillämpas. Vidare beskrivs teorin om värmeöverföring enligt termodynamikens grundläggande principer. En beskrivning över de ekvationer som ingår i flödesdynamiken som CFD analysen bygger på introduceras. Slutligen presenteras teorin för den ekonomiska analysen.
2.1 Värmelager
Värmelager kan tillämpas då det råder obalans mellan energiproduktion och energibehov. Beroende på hur obalansen ser ut mellan produktion och distribution av värme kan lagring ske antingen genom ett korttidslager eller säsongslager. Ett värmelager kan användas för att minska användningen av spetslastanläggningar och jämna ut driften, det kan även användas som en produktionsreserv vid produktionsbortfall (Alvarez, 2006).
Sensibel värmelagring är den vanligaste metoden vid lagring av termisk energi, det är en enkel och utvecklad metod som innebär att värme lagras utan att fasomvandling sker. För att hålla nere lagringsvolymerna bör det lagrade mediet ha en hög värmekapacitet och mediet bör väljas beroende på temperaturen. Vid temperaturer under 100 °C är vatten ett lämpligt lagringsmedium (Jernkontoret, u.d.).
2.1.1 Korttidslager
Korttidslagring kan tillämpas då värmeproduktion sker intermittent antingen genom dygns- eller veckovis lagring. De metoder som är vanligast förekommande vid korttidslagring är ackumulatortankar med hetvatten som lagringsmedium. Volymen på tankar kan variera för enskilda hus upp till 10 m3 och för fjärrvärmesystem upp till 40 000 m3 eller mer (Alvarez, 2006).
2.1.2 Säsongsvärmelager
Säsongslager lämpar sig bäst i de fall då den tillgängliga värmen finns tillgänglig under tider då det förekommer ett litet värmebehov. Solenergi är en energikälla som lämpar sig bra för säsongslagring i och med att solvärme finns tillgängligt under sommaren men värmebehovet är som störst under vintern. Ett annat fall då ett säsongslager skulle fungera bra är vid användning av spillvärme i fjärrvärmeproduktionen. Detta då det ofta finns ett överskott av spillvärmen från industrier sommartid som annars skulle gå förlorad i och med ett minskat värmebehov. Denna överskottsvärme skulle kunna lagras i ett säsongslager för att vid ett senare tillfälle nyttjas då ett ökat värmebehov uppstår (Frederiksen & Werner, 1993). Det finns olika metoder som kan tillämpas vid säsongslagring. Några exempel kan vara värmelager i jord, borrhålslager i berg, gropmagasin i mark samt lagring i bergrum eller akvifärer (Alvarez, 2006).
2.2 Lagringskapacitet
Den teoretiska lagringskapaciteten vid konstant lagringsvolym beräknas enligt (Bäckström, Eklund, Soleimani-Mohseni 2014):
𝑄 =𝑉∙𝜌∙𝑐𝑝∙∆𝑇
5
2.3 Värmeförluster
Värmeöverföring sker då det finns en temperaturskillnad där värme transporteras från det varmare till det kallare mediet. Överföringen kan ske genom ledning, konvektion och strålning (Alvarez, 2006).
Vid värmelagring i bergrum sker värmeöverföringen främst genom ledning och konvektion. Ledning sker i det lagrade vattnet och mellan vattnet och det omgivande berget. Konvektiva förluster sker dels genom naturlig konvektion då det uppstår rörelser i vattnet på grund av täthetsskillnader samt genom påtvingad konvektion som uppstår vid pumpning vid in-och urladdning. Förluster kan även uppstå vid utläckage av det lagrade vattnet eller vid inläckage av grundvatten, då det lagrade vattnet har en högre temperatur än grundvattnet (Eftring, 1990). Storleken på värmeförlusterna från värmelagret styrs av temperaturnivåer i lagret, geometrin samt av vattnets och berggrundens termiska egenskaper.
Värmeöverföringen mellan lagret och omgivande berg sker genom olika tillstånd, vilka är:
Periodiska förluster Transienta förluster Stationära förluster
Periodiska förluster är årstidberoende förluster som tar hänsyn till varierade lufttemperaturer. Vid beräkning av värmeförluster från värmelager i berg brukar de periodiska förlusterna bortses från och istället räknas med årsmedeltemperatur för luften (Claesson, 1985).
Transienta förluster förekommer under de inledande åren av värmelagring. Dessa är störst under de första åren och avtar sedan med tiden då omgivande berg värms upp. Vid inladdning av värme sker en värmeöverföring från lagret till berget som ökar med mängden inladdad energi. Vid urladdning minskar värmeöverföringen till berget och efter en viss tidpunkt får lagret tillbaka en viss mängd värme. För varje lagringscykel som går byggs en värmekudde runt lagret upp. Värmekuddens uppbyggnad kan ses i Figur 2. Då de transienta värmeförlusterna har stabiliserats nås ett stationärt tillstånd där värmeförlusterna är lika stora i fortsättningen (Claesson, 1985).
6
2.4 Temperaturskiktning
Vid värmelagring med vatten som lagringsmedium är det vanligt att varmt vatten tillsätts/tas ut i toppen och kallt vatten tas ut/tillsätts i botten av lagret. Eftersom vattnets densitet stiger med sjunkande temperatur kommer det kallare vattnet att röra sig nedåt, vilket leder till en naturlig temperaturskiktning i värmelagret. Skiktningen är viktig i ett värmelager eftersom laddning och urladdning av så varmt vatten som möjligt eftersträvas då varmt vatten har en högre exergi än kallt vatten. En utjämning av temperaturen i lagret leder till kvalitetsförluster på grund av försämrad exergi (Frederiksen & Werner, 1993).
Övergångskiktet är skiktet mellan det varma och kalla vattnet, tjockleken på detta skikt kan växa då intern värmeledning sker mellan dessa temperaturnivåer. Tjockleken kan även öka om konvektionsströmmar uppstår vid in- och urladdning. Dessa strömmar kan begränsas genom att anpassa hastigheten på inkommande vatten genom att förse anslutningsrören med dysor med en viss utformning och placering. Genom att fylla lagret fullt med varmt vatten kan övergångsskiktet pumpas ut från lagrets nedre del. Laddningsgraden på lagret bestäms av övergångsskiktets tjocklek (Frederiksen och Werner, 1993). I de fall då ett värmelager används som förvärmning av returen i ett fjärrvärmenät påverkas inte en temperaturutjämning av det lagrade mediet eftersom energimängden är densamma i lagret. Om ett värmelager kopplas direkt mot framledningen påverkas däremot urladdningsenergin av en temperaturutjämning som leder till kvalitetsförluster (BeFo, 1983b).
2.5 Vattenkemi
När det sker en temperaturhöjning av vattnet i ett bergrumslager kan lösligheten hos joner öka genom en ökning av reaktionshastigheten i kemiska processer. Utifrån laboratorietest som har utförts har det visat att utfällning av mineraler kan ske, bland annat löses kisel, aluminium och natrium medan järn och magnesium binds. Detta kan leda till att hårdheten i vattnet höjs vilket kan skapa problem genom att värmeväxlare tar skada (BeFo, 1983b).
2.6 Lagrets verkningsgrad
Lagrets energiverkningsgrad bestäms utifrån den energimängd som kan tas ut av den inmatade energimängden, det är med andra ord värmeförlusterna som avgör lagrets energiverkningsgrad. Verkningsgraden ändras med lagervolymen, ju större energimängd som går att lagra ju högre verkningsgrad. Energiverkningsgraden bestäms enligt (Claesson, 1985):
𝜂 = 𝑢𝑡𝑡𝑎𝑔𝑒𝑛 𝑒𝑛𝑒𝑟𝑔𝑖𝑚ä𝑛𝑔𝑑
𝑖𝑛𝑚𝑎𝑡𝑎𝑑 𝑒𝑛𝑒𝑟𝑔𝑖𝑚ä𝑛𝑔𝑑. (2)
2.7 Berggrundens ostörda temperatur
Temperaturen i berggrunden stiger med djupet enligt en geotermisk gradient, ökningen av temperatur är mellan 15 °C – 30 °C per kilometer (SGU, u.d.). Med ökat avstånd ner i marken minskar påverkan av årsvariationer i lufttemperatur. Den ostörda temperaturen på ett visst avstånd från marken beräknas genom att addera temperaturhöjningen enligt den geotermiska gradienten med årsmedeltemperaturen vid marken för aktuell plats enligt:
𝑇𝑜 = 𝑇𝑚+
𝑇𝑔𝑟𝑎𝑑𝑖𝑒𝑛𝑡
7 där
Tm = Marktemperatur
Tgradient = Temperaturökningen per kilometer
ldjup = Avståndet ner i marken
2.8 Normalårskorrigering
Det årliga värmebehovet i ett fjärrvärmenät varierar med utetemperaturen. Genom att utföra en normalårskorrigering kan värmebehovet för ett specifikt år räknas om till hur värmebehovet skulle varit ett normalår. Korrigering kan antingen göras med graddagar eller energi-index, skillnaden mellan dessa är att graddagar endast tar hänsyn till utetemperaturen medan energi-index även tar hänsyn till solinstrålning och vind. Det är endast den temperaturberoende delen av uppvärmningen som korrigeras, tappvarmvatten är oberoende av utetemperaturen och tas inte med i korrigeringen. Värmebehovet för ett normalår beräknas om från det aktuella året med graddagar enligt (Schulz, 2003):
𝑄𝑛𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙 å𝑟 = 𝑄𝑜𝑏𝑒𝑟𝑜𝑒𝑛𝑑𝑒 + 𝑄𝑏𝑒𝑟𝑜𝑒𝑛𝑑𝑒∙
𝐺𝐷𝑛𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙 å𝑟
𝐺𝐷𝑎𝑘𝑡𝑢𝑒𝑙𝑙𝑡 å𝑟. (4)
Perioden för ett normalår är 1981 – 2010 (SMHI, 2014).
2.9 Computational fluid dynamics
Computational fluid dynamics, CFD, löser bland annat fluidflödesproblem, värmeöverföring och kemiska reaktioner genom beräkningar av matematiska modeller (Versteeg & Malalasekera, 1995).
Programvaran ANSYS använder en beräkningsmetod som är baserad på den finita elementmetoden (FEM), som löser fluidflödesproblem genom numeriska algoritmer. Programvaran för CFD arbetar genom en process som består av tre huvuddelar, vilka är; pre-processor, solver och post-processor. I den första delen, pre-processor, definieras geometrin för den modell som ska analyseras. En mesh över geometrin skapas där antalet noder i meshen avgör hur noggrann lösningen blir, fler noder ger bättre noggrannhet. Vidare väljs de fysikaliska och kemiska fenomenen samt definieras de ingående materialegenskaperna. Utöver detta bestäms även randvillkoren för modellen. I solver, som är den andra delen, beräknas de numeriska algoritmerna. Detta görs genom en diskretisering av de integrerade fluidflödesekvationerna över varje kontrollvolym. I den sista delen, post-processor, utvärderas resultaten av simuleringen. Dessa resultat kan visualiseras genom olika verktyg och animeringar, bland annat genom att utföra olika plottar för en specifik variabel (Versteeg & Malalasekera, 1995).
2.9.1 Bevarande av massa, rörelsemängd och energi
De grundläggande ekvationerna som ingår i flödesdynamik och värmeöverföring är baserade på lagen om bevarande av massa, rörelsemängd och energi. Ekvationen för bevarande av massa beskrivs av kontinuitetsekvationen enligt:
𝜕𝜌 𝜕𝑡+
𝜕
𝜕𝑥𝑖(𝜌𝑢𝑖) = 0. (5)
8
Bevarande av rörelsemängd beskrivs av Newtons andra lag, en fluids förändring i rörelsemängd över tid är lika med summan av krafterna på fluiden. Detta kan beskrivas med Navier-Stokes ekvation i x-led enligt:
𝜕𝜌𝑢𝑖 𝜕𝑡 + 𝜕 𝜕𝑥𝑖(𝜌𝑢𝑖𝑢𝑗) = −𝑆𝑀𝑥+ 𝜕 𝜕𝑥𝑖(𝜎𝑖𝑗), (6) där 𝜎𝑖𝑗 = −𝑝𝛿𝑖𝑗 + 𝜏𝑖𝑗 = −𝑝𝛿𝑖𝑗+ 𝜇 ( 𝜕𝑢 𝜕𝑗+ 𝜕𝑣 𝜕𝑖). (7)
Den första termen i ekvation (6) står för förändringen av rörelsemängd inom kontrollvolymen, medan den andra termen beskriver förändringen av rörelsemängd genom kontrollytan på grund av konvektion. 𝑆𝑀𝑥 är yttre krafter som påverkar fluiden,
gravitation är ett exempel på en typ av yttre kraft som ofta förekommer. Termen 𝜎𝑖𝑗 är fluidens spänningstensor, där 𝜏𝑖𝑗 beskriver den viskösa spänningstensorn. Med samma ekvationer kan beräkningar i y-led och z-led göras (Anderson et. al, 2013).
Lagen om bevarande av energi beskrivs av termodynamikens första huvudsats enligt:
𝜕𝜌ℎ 𝜕𝑡 + 𝜕 𝜕𝑥𝑖(𝜌ℎ𝑢𝑖) = −𝑝 𝜕 𝜕𝑥𝑖𝑢𝑖 + 𝜕 𝜕𝑥𝑖(𝑘 𝜕𝑇 𝜕𝑥𝑖) + Փ + 𝑆𝑖. (8)
Termerna på den vänstra sidan representerar förändringen i energi inom kontrollvolymen och genom kontrollytan på grund av konvektion. Termerna på den högra sidan står för förändringen av producerad värme på grund av extern inverkan samt förändringen av energi på grund av värmeledning genom kontrollytan. Spridningsfaktorn, Փ representerar förändringen av mekanisk energi som uppstår vid deformation av fluiden (Anderson et. al, 2013).
Ekvationssystemet vid beräkning av flödesdynamik kan lösas genom att införa termodynamiska relationer mellan variabler i form av två algebraiska ekvationer (Versteeg & Malalasekera, 1995):
𝑝 = 𝑝(𝜌, 𝑇). Och
ℎ = ℎ(𝜌, 𝑇).
2.10 Dimensionering
Teorin för dimensionering av de ingående delarna i den tekniska systemlösningen presenteras nedan, de delar som tas upp är dimensionering av pumpar och värmeväxlare.
2.10.1 Pumpkapacitet
9
Statisk uppfordringshöjd beräknas enligt (Alvarez, 2006):
∆𝑝𝑠 = 𝜌 ∙ 𝑔 ∙ 𝐻. (9)
Strömningsmotståndet beräknas enligt (Alvarez, 2006): ∆𝑝𝑓 = (𝜆 ∙ 𝑙 𝑑+ 𝜁) ∙ 𝑣2 2 ∙ 𝜌, (10) där ζ = engångsförluster
Rörfriktionskoefficienten, λ, avläses ur ett Moody-diagram och beror på förhållandet mellan rörets ytråhet och diameter samt av Reynolds tal som beräknas enligt:
𝑅𝑒 =𝑑∙𝑣
𝜈 . (11)
Den totala tryckhöjningen som pumpen ska klara av att trycka vid systemstart är summan av den statiska uppfordringshöjden och strömningsmotståndet, vilket beräknas enligt:
∆𝑝𝑝𝑢𝑚𝑝 = ∆𝑝𝑠+ ∆𝑝𝑓. (12)
Under drift utgörs den totala tryckhöjningen enbart av strömningsmotstånd. Pumpeffekten beräknas enligt:
𝑃 =∆𝑝𝑝𝑢𝑚𝑝∙𝑉̇
𝜂 . (13)
Pumpens utnyttjningstid beräknas enligt (Bäckström et. al, 2014): ℎ𝑢𝑡𝑛𝑦𝑡𝑡𝑗𝑛𝑖𝑛𝑔𝑠𝑡𝑖𝑑 = 8760 ∙𝑚𝑒𝑑𝑒𝑙 𝑘𝑎𝑝𝑎𝑐𝑖𝑡𝑒𝑡𝑠𝑏𝑒ℎ𝑜𝑣
max 𝑘𝑎𝑝𝑎𝑐𝑖𝑡𝑒𝑡𝑠𝑏𝑒ℎ𝑜𝑣 (14)
2.10.2 Värmeväxlare
Vid val av värmeväxlare måste mediets tryck, temperatur, flöde och förorening tas i beaktning. Vid värmeväxling där en liten temperaturdifferens mellan det varma och kalla mediet eftersträvas och medier med låg förorening är det vanligt med plattvärmeväxlare. I fjärrvärmesammanhang kan man i praktiken uppnå en lägsta temperaturdifferens på ungefär 5 °C (Energimyndigheten, 2013).
Storleken på värmeväxlare dimensioneras utifrån den värmeeffekt som ska överföras, Energibalansen mellan den varma och kalla sidan av värmeväxlaren är enligt (Bäcktröm et. al, 2014):
𝑄̇ = 𝑚̇𝑘∙ 𝑐𝑝,𝑘∙ (𝑇𝑘,𝑖𝑛 − 𝑇𝑘,𝑢𝑡) = 𝑚̇𝑣 ∙ 𝑐𝑝,𝑣∙ (𝑇𝑣,𝑢𝑡− 𝑇𝑣,𝑖𝑛) (15)
2.11 Ekonomi
Vid investeringskalkylering finns det olika metoder som kan användas för att beräkna en investerings lönsamhet. De vanligaste metoderna är nuvärdes-, annuitets- och internräntemetoden samt återbetalningsmetoden. Teorin för nuvärdesmetoden samt den diskonterade återbetalningsmetoden beskrivs mer ingående nedan, då det är dessa metoder som kommer ligga till grund för investeringskalkyleringen i det här arbetet.
2.11.1 Nuvärdesmetoden
10
Nuvärdet beräknas över investeringens ekonomiska livslängd med en given kalkylränta. Kalkylräntan bestäms utifrån det avkastningskrav som företaget har på sitt kapital. En investering anses lönsam om nuvärdet för den ekonomiska livslängden är större än grundinvesteringen (Bäckström et. al, 2014).
Nuvärdet för en investering beräknas enligt:
𝑁𝑉 = ∑𝑛𝑖=0𝐶𝑖∙ (1 + 𝑟)−𝑖, (16)
där
n = investeringens ekonomiska livslängd Ci = årligt överskott för år i
r = kalkylränta
Nettonuvärdet visar hur mycket man tjänar på en investering utöver kravet på avkastning som är inkluderat i kalkylräntan. Nettonuvärdet är investeringens nuvärde minskat med grundinvesteringen, vilket beräknas enligt (Bäckström et. al, 2014):
𝑁𝑁𝑉 = 𝑁𝑉 − 𝐺. (17)
Nettonuvärdeskvoten är ett mått på hur mycket pengar man tjänar på varje satsad krona i investeringen. Kvoten är bra vid jämförelser mellan olika investeringsalternativ som har samma ekonomiska livslängd. Nettonuvärdeskvoten är kvoten mellan nettonuvärdet för den ekonomiska livslängden och grundinvesteringen, vilken beräknas enligt (Bäckström et. al, 2014):
𝑁𝑁𝐾 =𝑁𝑁𝑉
𝐺 . (18)
2.11.2 Diskonterad återbetalningstid
Återbetalningstiden visar hur lång tid det tar för en investering att bli återbetalad. Det är en enkel och tydlig metod vid jämförelser mellan olika investeringsalternativ, den är även den vanligaste metoden vid investeringskalkyleringar. Diskonterad återbetalningstid tar även hänsyn till ränta jämfört med vanlig återbetalningstid. Den diskonterade återbetalningstiden beräknas vid ett varierande intäktsöverskott enligt (Bäckström et. al, 2014):
𝐺 − ∑𝑇𝑑 𝐶𝑖∙ (1 + 𝑟)−𝑖
𝑖=0 = 0, (19)
där
11
3 Metod
I följande avsnitt beskrivs tillvägagångssättet för att besvara arbetets frågeställningar. Inledningsvis gjordes en undersökning över tidigare liknande projekt, för att samla kunskap om erfarenheter och få en bild över de problem som kan uppstå. Vidare samlades nödvändig data in över de tillgängliga bergrummen, fjärrvärmenätet och produktionsanläggningen på Haraholmen. Den insamlade datan användes sedan för analys och beräkningar av lagringskapacitet, val av bergrum samt lagrets verkningsgrad. Vid bestämning av lagrets verkningsgrad simulerades värmeförlusterna i programmet ANSYS med mjukvaran Fluent. Slutligen gjordes en ekonomisk analys.
3.1 Erfarenheter från tidigare projekt
Nedan beskrivs erfarenheter från tidigare projekt med värmelagring i bergrum för att reda ut för- och nackdelar med olika metoder.
3.1.1 Oxelösund
I Oxelösund finns sju oljebergrum. Under slutet av 1980-talet konverterades ett av bergrummen till värmelager då lagringskapaciteten inte nyttjades fullt ut. Det 200 000 m3 stora bergrummet vattenfylldes och laddades med överskottsvärme från stålverket SSAB. In- och urladdning av lagret skedde genom borrhål som var borrade till olika nivåer i lagret för att nyttja temperaturskiktningarna i vattnet (Bergström & Ekengren, 1993).
Vattenanalyser utfördes på det lagrade vattnet för att undersöka hur vattenkvalitén ändrades med tiden. Analyserna pekade på att jon och salthalter i vattnet ökade med åren, vilket ledde till att hårdheten på vattnet ökade. För att minska hårdheten installerades ett avhärdningsfilter, vilket fungerade dåligt, en trolig orsak till den låga kapaciteten var beläggning av olja (Bergström & Ekengren, 1993). Lagrets togs ur bruk med anledningen att det inte nyttjades optimalt då värmebehovet minskade i och med mildra vintrar, en annan faktor som försämrade värmelagrets funktion var att in och urladdning skedde i ena änden av rummet, vilket ledde till en ojämn temperaturskiktning i lagret (Björsell & Enström 2008).
3.1.2 Lyckebo
12
3.2 Val av bergrum
För bestämning av vilket/vilka bergrum på Haraholmen som är mest optimalt att använda som värmelager har en utredning av de tekniska förutsättningarna för de fem bergrummen utförts. Bergrummens placering och utformning kan ses i Figur 3. Bergrum 1-3 är före detta oljebergrum och bergrum 4-5 är före detta gasolbergrum.
Oljebergrummens tak ligger cirka 20 meter under medelhavsnivån och gasolbergrummens tak ligger cirka 90 meter under medelhavsnivån. Tillfartsorten står i öppen förbindelse med bergrum 3, men är igenpluggad med en betongplugg till gasolbergrummen. Det förekommer ingen kommunikation mellan bergrum 1,2 och 3. I ena änden ovanför varje oljebergrum finns ett tillhörande ekonomihus där pumpaggregat är installerade och där alla rörledningar går upp via ett schakt. Gasolbergrummen är i öppen förbindelse med varandra genom tre öppningar på tre olika nivåer. I den lägsta punkten i gasolbergrummen finns en pumpgrop där ett schakt med rörledningar går upp till marknivå. Den nuvarande statusen på bergrummen beskrivs i Tabell 1. Alla bergrum är i dagsläget fyllda med havsvatten.
Tabell 1. Beskrivning av nuvarande status på bergrummen.
Bergrum 1 2 3 4 5 Volym [m3] 100 000 100 000 100 000 50 000 50 000 Sanerat Ja Nej Ja Ja Ja Utrustning Utrustning kvar. Används som brandvattenreservoar.
All utrustning kvar.
All utrustning
är borttagen.
Utrustning kvar. (Nivå- och temperaturmätare,
in- och
utpumpningsledningar).
13
Utifrån dessa förutsättningar är oljebergum 1 och 3 bäst lämpade. Oljebergrum 2 är uteslutet då det inte är sanerat och används som brandvattenreservoar. Gasolbergrummen utesluts då de är svåråtkomliga för nyinstallationer och skulle ge större investeringskostnader än oljebergrummen. En ytterligare faktor till varför gasolbergrummet inte väljs är höjden på rummet, eftersom det är lättare att få till en bra skiktning vid en högre höjd på lagret. Fortsättningsvis i arbetet utförs beräkningar och analyser endast på oljebergrum. Oljebergrummets dimensioner kan ses i Figur 4.
Från tidigare utförda studier över bergrummen finns det värden över den mängd grundvatten som läckte in då bergrummen användes för oljelagring, vilka visas i Tabell 2. Utifrån dessa värden uppskattades bergmassans vattengenomsläpplighet till 0,5 ∙ 10−7 m/s (Gidmark & Nilsson, 1997).
Tabell 2. Uppmätt inläckage av grundvatten i bergrum 3.
Tomt rum Fyllt med olja
1,7 m3/h 0,67 m3/h
3.3 Lagringskapacitet
Den teoretiska lagringskapaciteten beräknades med ekvation (1). Den praktiska lagringskapaciteten i ett värmelager beror av bergrummets förutsättningar, vilken utformning och storlek rummet har samt vilka termiska egenskaper berggrunden har. Berggrundens termiska egenskaper presenteras i Tabell 3, hämtade från tidigare utförda studier över bergrummen (Gidmark & Nilsson 1997).
14
Tabell 3. Data för berggrundens termiska egenskaper 1(Gidmark & Nilsson, 1997) 2(Johansson & Nordell, 1980) Värmeledningstal [W/m, K]1 3,5 Värmekapacitet [MJ/m3, K]1 2 Övergångstal [W/m2, K]1 12 Densitet [kg/m3]2 2610 3.4 Värmeproduktion
Spillvärme från Sunpine står för värmeproduktionen till fjärrvärmenätet på Haraholmen. Den tillgängliga effekten till fjärrvärmenätet är idag konstant 1,5 MW över året. Temperaturen på den levererade värmen till nätet är i dagsläget 70 °C. Det finns en maximal temperatur på 90 °C, detta på grund av begränsningar för expansionskärl i Sunpines system. Utöver den här tillgängliga spillvärmen finns det sex andra potentiella energikällor identifierade, dessa kan ses i Tabell 4 (Svensson, 2018).
Tabell 4. Visar effekt och temperatur för de potentiella energikällorna hos Sunpine.
Energikälla Effekt [kW] Temperatur [°C]
1 200 100 2 340 100 3 150 80 4 450 100 5 600 60 6 150 100
Totalt finns 1890 kW potentiell energimängd identifierad i Sunpines system som i dagsläget inte nyttjas. Av denna energimängd är 1290 kW användbar spillvärme för att klara temperaturkraven ut till kund vid användning av bergrum som kopplas direkt till framledningen vid urladdning.
3.5 Värmelast
15
Figur 5. Den antagna värmelastens variation med utetemperaturen för fjärrvärmenätet på Haraholmen baserat på 2017 års värden (PiteEnergi) (SMHI, 2017). Brist på mätdata gör att värden för årets alla dygn inte finns med.
En normalårskorrigering utfördes för att ta fram ett varaktighetsdiagram för ett normalår, vilket kan ses i Figur 6. Detta varaktighetsdiagram är baserat på den maximala effekten i nätet med Lindbäcks bygg som enda kund, vilket är en effekt på 1 MW. Ett varaktighetsdiagram med varaktighetstid dager per år visar hur många dagar under året det förekommer en viss dygnsmedeleffekt. Den temperatur-oberoende delen i värmelasten uppskattades till 8 % (Isaksson, 2018). Denna uppskattning baserades på effekten som råder i fjärrvärmesystemet de dagar då utetemperaturen är över 17 °C, då endast behov för tappvarmvatten finns.
16
Då storleken på den framtida värmelasten är okänd har två olika scenarier studerats vid ett optimalt användande av ett värmelager, dessa var:
Scenario 1: Hur stor kan den maximala effekten i nätet vara för att överskottet minus värmeförluster ska vara lika med underskottet då Sunpine levererar konstant 1,5 MW till nätet.
Scenario 2: Hur stor effekt måste Sunpine leverera över året om den framtida värmelasten stiger till 6,0 MW vid en optimal användning av ett värmelager. 6 MW är ett uppskattat värde på den maximala effekten i nätet utifrån industritomtens storlek.
I båda dessa scenarier ingår även en ersättning av oljepannan, vilket betyder att överskottet även ska täcka upp oljepannans behov utöver värmelasten i fjärrvärmenätet. Oljepannans värmelast över året kan ses i Figur 7 nedan.
3.5.1 Beräkningsmodell
En beräkningsmodell över värmeproduktion, värmebehov och värmelager uppfördes i Microsoft Excel. Modellens funktion bygger på belastningsdiagrammet som kan ses i Figur 8. Denna beräkningsmodell användes för att bestämma storleken på den framtida värmelasten vid ett optimalt användande av värmelagret.
17
Figur 8. Belastningsdiagram över värmeproduktion och värmeeffektbehov över året.
Värmebehovet över året regleras efter den maximala effekten enligt varaktighetsdiagrammet som är antaget från det centrala fjärrvärmenätet. I modellen används månadsmedeleffekterna för att beräkna över- och underskottet. Värmeproduktionen har en konstant månadsmedeleffekt över året. Arean mellan den orangea och gröna kurvan är storleken på energimängden som är över- och underskott. Värmeförlusterna angavs med en procentsats utifrån resultatet av de simulerade värmeförlusterna vid stationärt tillstånd.
I modellen kan värmelastens storlek öka beroende på hur många nya kunder som ansluter sig till nätet. Det är då även möjligt att se om det finns tillräckligt med överskottsenergi till att ladda lagret för att täcka upp vid de tillfällen då behovet är större än produktionen. Utifrån de två olika scenarierna som presenterades i föregående avsnitt användes beräkningsmodellen på två olika sätt, där den varierande variabeln var olika i de två fallen.
18
3.7 Systemlösning av lagret
Systemlösningen av värmelagrets hopkoppling med produktionsanläggning och fjärrvärmesystem kan ses i Figur 9. Värmelagret och fjärrvärmenätet är två separata slutna system där värmeöverföringen sker genom en värmeväxlare. En värmeväxlare används där riktningen på varmt och kallt vatten ändras beroende på om lagret laddas eller urladdas. Värmelagret kopplas mot fjärrvärmenätets framledning, vid laddning växlas det kalla returvattnet från botten av lagret mot den varma framledningen och det uppvärmda vattnet tillsätts sedan i toppen av lagret. Vid urladdning sker det motsatta.
Figur 9. Visar värmelagrets hopkoppling med fjärrvärmenätet, samt funktionen vid in- och urladdning.
3.7.1 In- och urladdning
Laddning av värmelagret sker då värmebehovet är lägre än den producerade värmemängden. Under tiden tillgänglig överskottsvärme finns laddas bergrummet. Urladdning av värmelagret sker då den tillgängliga spillvärmen från värmeproduktionen inte är tillräcklig för att tillgodose hela värmebehovet. I detta fall fungerar värmelagret som ytterligare en produktionskälla till fjärrvärmenätet.
Värmeeffektbehovet styrs av utetemperaturen, vid en viss utetemperatur kommer effektbehovet vara större än produktionsanläggningens kapacitet. Denna temperatur är gränsen då laddning av lagret kommer ske.
19
3.8 Berggrundens ostörda temperatur
Den ostörda temperaturen i berggrunden på medeldjupet av lagret beräknades med ekvation (3) och med ett medelvärde av temperaturhöjningen per kilometer och årsmedeltemperaturen för Piteå som är 2,8 °C (SMHI, 2017). Medeldjupet för ett oljebergrum är på avståndet 40 meter från markytan.
3.9 Simulering av värmeförluster
Simulering av värmeförluster utfördes i programmet ANSYS, Fluent 18.0. Först modellerades geometrin för värmelagret upp, vilken visas i Figur 10. För att förenkla beräkningarna och hålla nere beräkningstiderna modellerades geometrin upp i 2D, detta kunde göras eftersom lagret har en konstant utformning i längdled. Enbart halva geometrin ritades upp eftersom bergrummet har en symmetrisk utformning.
De randvillkor som sattes var att temperaturen vid marknivå är lika med årsmedeltemperaturen för luften, berggrundens ostörda temperatur, vilken antogs vara konstant i hela den omgivande berggrunden. Utöver detta sattes randvillkoren att botten och sidan av den simulerade berggrunden har adiabatiskt tillstånd, vilket betyder att ingen värme flödar genom de väggarna. Berggrundens termiska egenskaper definierades också.
Figur 10. Geometrin för modellen samt de inställningar som har gjorts, den gula arean representerar halva bergrummet, den gråa arean är omgivande berggrund.
Grundvattentillströmning försummades vid simulering av värmeförlusterna. En mixad temperatur på vattnet i lagret antogs, där endast energimängderna till och från lagret analyserades.
20
En transient simulering av värmeförlusterna utfördes där en årsvis lagringscykel för in- och urladdning av lagret användes. Den antagna lagringscykeln såg ut enligt följande:
5 månader laddning 2 månader lagring 3 månader urladdning 2 månader vila
Den transienta simuleringen utfördes under en 15 år lång lagringsperiod. Värmeöverföringen mellan lagret och berget plottades upp, samt plottades temperaturen 1 och 10 meter från bergrummets vägg på ett medeldjup av lagret. Då värmelagringen bygger på temperaturskiktning utfördes även en simulering med en temperaturgradient i lagret. Lagret delades in i två delar där den övre delen av lagret höll en temperatur på 2 grader högre än den ursprungliga simuleringen och den undre delen av lagret en temperatur som var 2 grader lägre, vilket leder till en temperaturskillnad på 4 grader. Denna simulering genomfördes för att undersöka om värmeförlusterna påverkades av att lagret har en högre temperatur i övre halvan.
3.10 Dimensionering
Värmelagret dimensionerades för ett effektuttag på 6 MW som är den uppskattade maximala effekten i fjärrvärmenätet för den framtida värmelasten. Kulvert, rör, pumpar och värmeväxlare är dimensionerade efter den effekt och flöde som förekommer.
3.10.1 Pumpkapacitet
Tryckhöjningen som pumparna måste klara av att trycka vid in- och urladdning beräknades genom att använda ekvation (9) - (13). Vattennivån i lagret antogs vara 5 meter under taket.
3.11 Rördragning
Vid anslutning av bergrum till fjärrvärmenätet måste en ny kulvert anläggas mellan den befintliga kulverten i fjärrvärmenätet och bergrummet. Dimensionen antogs genom ett schablonvärde som utgår från den effekt och det flöde som ska transporteras genom kulverten. Dimensionen på kulverten valdes till DN150 och kulvertlängden uppskattades till cirka 400 meter.
Utöver kulvertdragning för anslutning av bergrum till fjärrvärmenätet måste även installation av rördragning i bergrummen ske för transport av vatten vid in- och urladdning. Dessa rör beräknas ha samma dimension som kulverten och den totala längden beräknas till cirka 260 meter. Detta baserat på att det kalla returvattnet ska tillsättas/tas ut från motsatt hörn i lagrets nedre del.
3.12 Ekonomisk analys
21
Resultatet av de två analyserna användes sedan för att jämföra lönsamheten för de olika investeringarna för båda scenarierna. Beräkningarna utfördes med en avskrivningstid på 30 år och en kalkylränta på 6 %, vilka är de siffror som PiteEnergi använder vid investeringar i denna storlek (Eriksson, 2018). Utöver kalkylräntan togs även förändring i energipriser under den ekonomiska livslängden i beaktning. Dessa energipriser är för detta fall priset för olja, el, pellets samt köpt och såld energi. Energipriserna antogs förändras med en fast procentsats varje år, dessa procentsatser utgick från PiteEnergi:s interna långtidsprognos. Prisutveckling på bränsle och energipriser antogs förändras med en procentsats på 2 % enligt KPI. Prisutvecklingen på spillvärme antogs förändras med 1 %.
Prisutvecklingen på det rörliga elpriset el termin inklusive elcertifikat antogs förändras enligt energimyndighetens långtidsprognos baserat på olika scenarier över energisystemets förändring. Långtidsprognosen har tagits fram från en beräkningsmodell med Times Nordic, detta ger en ökning med en procentsats på cirka 1,5 % på en period på 30 år framåt (Energimyndigheten, 2016). Resterande del av elkostnaden antogs öka med inflation.
Vid beräkning av den ekonomiska lönsamheten inräknades enbart de kostnader och intäkter som förändras i och med investeringen. Detta resulterar i att de årliga utbetalningarna för fallet med värmelager består av energikostnaden för överskottet av spillvärme som lagret laddas med samt drift- och underhållskostnader för lagret. Intäkterna består av inbetalningar för den lagrade spillvärmen minus värmeförluster, utöver detta räknas även oljebesparingen som en intäkt. Driftkostnaden för lagret utgörs av elkostnader för att driva pumparna vid in- och urladdning, utnyttjningstiden beräknas med ekvation (14). Oljebesparingen utgörs av skillnaden mellan kostnaden för olja och kostnaden för spillvärme samt oljepannans drift- och underhållskostnader. I fallet med pelletspanna består de årliga utbetalningarna av bränslekostnaden som krävs för att täcka upp underskottet av värme plus energiförlusterna som tillkommer på grund av pelletspannans verkningsgrad som är 90 %, samt drift- och underhållskostnader för pannan. Drift- och underhållskostnaden för pelletspanna baseras på att pannan antas vara i drift 6 månader under ett år. Intäkterna består av inbetalningar för underskottet av värme plus oljebesparingen.
Kostnaden för grundinvesteringen är den största kostnaden för båda investeringsalternativen. För värmelager utgörs investeringskostnaden av pumpar för in- och urladdning, värmeväxlare, rördragning i bergrummet, vattenfyllning, samt övriga kostnader. Till övriga kostnader räknas installationskostnad, kostnad för styrning och reglering samt övrig utrustningskostnad. Övriga kostnader antogs till 30 % av investeringskostnaden. Kostnaden för vattenfyllning av lagret beräknas utifrån priset på dricksvatten, detta eftersom lagret antas fyllas med dricksvatten då bräckt vatten kan orsaka skada på värmeväxlare.
22
Då värmelagret är dimensionerat för ett maximalt effektuttag på 6 MW kommer motsvarande storlek på pelletspanna att ingå i investeringskostnaderna för pelletspanna. Investeringen av pelletspanna kommer att baseras på två pannor med effekter på 2 MW och 4 MW. Två mindre pannor med olika effekter medför en högre reglerbarhet jämfört med en panna med stor effekt, vilket är önskvärt i de fall det förekommer ett mindre effektuttag.
3.13 Känslighetsanalys
Då installationskostnad och övriga kostnader som tillkommer vid investering av ett värmelager är en osäkerhet utfördes en känslighetsanalys över den totala investeringskostnaden. Nuvärdesberäkningar och återbetalningstider beräknades vid en ökning av investeringskostnaden med 20 %, 30 % och 40 %.
Ytterligare utfördes en känslighetsanalys för att utreda värmelagrets lönsamhet vid en förändring av värmeförlusternas storlek. Nuvärdesberäkningar och återbetalningstider beräknades vid en förändring av storleken på värmeförlusterna. Värmeförlusternas förändring var en ökning från 15 % till 25 % och 35 %. Utöver detta togs även resultatet för scenario 1 och scenario 2 fram för de olika storlekarna på värmeförluster. Denna känslighetsanalys utfördes då den urladdningsbara energin är en osäkerhet eftersom storleken på de interna värmeförlusterna är svåra att bedöma. Interna förluster leder till att kvalitén på energiinnehållet i vattnet försämras, vilket betyder att all energi inte är användbar då urladdning sker direkt mot framledningen.
3.14 Miljöpåverkan
23
4 Resultat
Nedan presenteras resultaten av det utförda arbetet. Den möjliga lagringskapaciteten i bergrummen, resultaten av de simulerade värmeförlusterna samt möjlig in- och urladdad energimängd redovisas. Slutligen presenteras de två ställda scenarierna över den framtida värmelasten samt resultatet av de känslighetsanalyser som har utförts.
4.1 Lagringskapacitet
Fjärrvärmenätet på Haraholmen är ett lågtempererat nät med 70 °C i framledning och 30 °C i returledning. För att kunna hålla 70 °C i framledning vid urladdning krävs det att temperaturen ut från Sunpine har en temperatur på 80 °C på grund av temperaturtappet över värmeväxlaren vid in- och urladdning. Vid de aktuella temperaturerna i nätet kommer värmelagret att arbeta mellan temperaturerna 35 °C och 75 °C. Den teoretiska lagringskapaciteten för ett oljebergrum på 100 000 m3 beräknas med ekvation (1) till:
𝑄𝑙𝑎𝑔𝑒𝑟 =
100 000 ∙ 985,67 ∙ 4,181 ∙ (75 − 35)
3600 ∙ 1000 = 4579 𝑀𝑊ℎ
4.2 Berggrundens ostörda temperatur
Den ostörda temperaturen vid det initiala skedet beräknades med ekvation (3) till: 𝑇𝑜 = 2,8 + ( 15 + 30 2 ) ∙ 40 1000= 3,7 °C 4.3 Värmeförluster
Resultatet av de utförda simuleringarna visade att de totala värmeförlusterna till/från berget var lika stora för fallen med och utan temperaturgradient i lagret. Detta pekar på att temperaturgradienter i lagret inte påverkar värmeförlusterna i någon större utsträckning. Detta resulterar i att det går att bortse från temperaturgradient i lagret vid beräkning av värmeförluster.
Värmeförluster på grund av grundvattenströmning försummades i simuleringen. Baserat på bergmassans vattengenomsläpplighet som har uppskattats från en tidigare studie (Gidmark & Nilsson, 1997) skulle det ta cirka 190 år för vattnet att strömma genom den simulerade modellen. I den simulerade modellen är avståndet i x-led mellan kanterna på berggrunden 300 meter.
4.3.1 Värmeöverföring mellan lager och berg
24
Figur 11. Värmeöverföringseffekten mellan lagret och berget för de simulerade lagringscyklerna.
4.3.2 Värmespridning från lagret
Värmekuddens uppbyggnad efter 10 års lagringscykler ser ut enligt Figur 12. Värmespridningen från lagret sträcker sig cirka 40 meter i sidled ut från lagret och cirka 50 meter nedanför lagrets botten.
Figur 12. Värmekuddens uppbyggnad efter 10 års lagringscykler.
25
Figur 13. Temperaturens variation med lagringscyklerna en meter ut i berget.
Figur 14. Temperaturens variation med lagringscyklerna 10 meter ut i berget.
4.3.3 In- och urladdad energimängd
26
Figur 15. Visar de simulerade energimängderna vid in- och urladdning för år 1, 2, 5, 10 och 15.
Energiverkningsgradens förändring med åren visas i Tabell 5. Efter 5 år är verkningsgraden cirka 84 % och efter 15 år 86 % vilket visar att verkningsgraden sett till energimängd i lagret stabiliseras runt 85 %.
Tabell 5. Visar de simulerade energiverkningsgraderna.
År Verkningsgrad [%] 1 41,8 2 77,0 5 83,7 10 85,2 15 85,7
Vid en uppvärmning av lagret idag med dagens överskottsenergi på 10 300 MWh skulle det ta ett år att värma upp lagret innan det skulle gå att plocka ut energi. Om lagret inte kommer i bruk förrän värmebehovet har ökat då värmeöverskottet ligger på 3 700 MWh för scenario 1 och 6 070 MWh för scenario 2 skulle det ta tre respektive två år att värma upp lagret.
4.4 Framtida värmelast
Resultaten över den framtida värmelasten baseras på en energiverkningsgrad på 85 %. Vilket är den simulerade energiverkningsgraden då värmeförlusterna har stabiliserats.
4.4.1 Scenario 1
27
Figur 16. Visar hur många dagar per år det förekommer en viss last i nätet samt hur stor del av året det förekommer ett över- och underskott.
4.4.2 Scenario 2
Resultatet för scenario 2 visas i Figur 17. Då den maximala effekten i nätet är 6 MW måste Sunpine leverera en effekt på cirka 2,3 MW med användning av ett värmelager. Vid en maximal effekt på 6 MW är överskottet ungefär 5700 MWh, vilket är större än den teoretiska lagringskapaciteten enligt varaktighetsdiagrammet nedan. Detta medför att hela lagret kan laddas till 4600 MWh med ett resterande överskott på 1100 MWh.
Figur 17. Visar hur många dagar per år det förekommer en viss last i nätet samt hur stor del av året det förekommer ett över- och underskott.
4.4.3 Urladdningstid
28
4.5 Ekonomisk analys
Resultaten av den ekonomiska analysen presenteras i Tabell6, Tabell7 och Tabell 8. Beräkningarna utgår från att energibalansen är densamma över hela den ekonomiska livslängden. De rörliga kostnaderna och inkomsterna representerar år 5 då lagret har en energiverkningsgrad på 85 %.
Tabell 6. Visar de olika kostnaderna som ingår i investeringen 1(PiteEnergi, 2018) 2(Pernvik 2018) 3(Stockhaus 2018) 4(Svensson 2018).
Investeringskostnad Värmelager Pelletspanna
Kulvert inkl.(markarbete, muff m.m.)1 SEK 1 760 000 1 760 000
Distributionspump2 SEK 90 000 90 000 Rör SEK 256 000 - Pump2 SEK 300 000 - Värmeväxlare3 SEK 170 000 - Vattenfyllning* SEK 1 360 000 - Panna4 SEK - 18 000 000
Uppvärmning av lagret SEK 1 257 000 -
Övrigt SEK 1 558 000 180 000
Total kostnad SEK 6 752 000 20 030 000
* Priset för vattenfyllning baseras på priset för dricksvatten i Piteå Kommun exkl. moms, vilket är 13,60 kr/m3 (Pireva, 2018).
De rörliga kostnaderna och intäkterna för de olika investeringsalternativen och respektive scenario för år 5 kan ses i Tabell 7. Fördelningen av intäkterna för värmelager och scenario 1 kan ses i Figur 18.
Tabell 7. Rörliga kostnader och intäkter för år 5.
Rörliga kostnader och intäkter
Scenario 1 Scenario 2
Värmelager Pelletspanna Värmelager Pelletspanna
Kostnader SEK 1 418 000 1 103 000 1 890 000 1 383 000
Intäkter SEK 3 187 000 3 187 000 3 798 000 3 798 000
29
En ersättning av oljepannan ger stora besparingar. Denna besparing utgör totalt 37 % av de totala intäkterna. Eftersom det inte tillkommer några större extrakostnader genom att ersätta oljepannan bidrar det till en bättre lönsamhet för investeringen.
4.5.1 Ekonomisk lönsamhet
Den ekonomiska lönsamheten för de olika investeringsalternativen och de olika scenarierna kan ses i Tabell 8, beräknat med en kalkylränta på 6 % och en avskrivningstid på 30 år.
Tabell 8. Nettonuvärde, nettonuvärdeskvot samt den diskonterade återbetalningstiden för de olika investeringsalternativen för respektive scenario.
Scenario 1 Scenario 2
Värmelager Pelletspanna Värmelager Pelletspanna
Nettonuvärde SEK 25 816 000 16 185 000 30 071 000 22 357 000
Nettonuvärdeskvot - 3,82 0,81 4,45 1,12
Återbetalningstid 5 år 13 år 4 år 11 år
Resultaten ovan visar tydligt att värmelager är det investeringsalternativ som har bäst ekonomisk potential sett till båda scenarierna. För ett värmelager har investeringen återbetalat sig på 5 år respektive 4 år. Med en avskrivningstid på 30 år har man tjänat cirka 26 miljoner på investeringen för scenario 1 och cirka 30 miljoner för scenario 2. En investering i en pelletspanna ger en återbetalningstid på 13 år respektive 11 år. Med en avskrivningstid på 30 år har man tjänat cirka 16 miljoner för scenario 1 och cirka 22 miljoner för scenario 2.
Sett till nettonuvärdeskvoten tjänar man mest per satsad krona vid en investering av ett värmelager och scenario 2.
30
Nettonuvärden för det årliga överskottet över den ekonomiska livslängden visas i Figur 19 för scenario 1 och respektive investeringsalternativ och i Figur 20 för scenario 2 och respektive investeringsalternativ. Där kurvan skär x-axeln är återbetalningstiden för investeringen.
Figur 19. Nettonuvärden för respektive investeringsalternativ och scenario 1.
31
4.6 Känslighetsanalys
Resultatet över känslighetsanalysen med en procentuell ökning av investeringskostnaden för ett värmelager och det beräknade nettonuvärdet efter en avskrivningstid på 30 år visas i Figur 21.
Figur 21. Nettonuvärdet vid en procentuell ökning av investeringskostnaden för ett värmelager och scenario 1.
Resultatet visar att en investering av ett värmelager är lönsam även vid en förändring av investeringskostnaden på upp till 40 % ökning. Återbetalningstiderna varierar från drygt 4 år till 7 år vid denna förändring av investeringskostnaden. Nettonuvärdet efter en avskrivningstid på 30 år ändras från 25,8 miljoner till 22,7 miljoner vid en ökning av 40 %. Detta betyder att den osäkerhet som finns i investeringskostnaden påverkar lönsamheten av lagret i en väldigt liten utsträckning.
Resultatet över känslighetsanalysen med en procentuell ökning av värmeförlusterna för ett värmelager och det beräknade nettonuvärdet efter en avskrivningstid på 30 år visas i Figur 22.
32
Resultatet visar att en investering av ett värmelager är lönsam även då värmeförlusterna ökar till 35 %. Återbetalningstiderna varierar från 4 år till 6 år vid denna förändring av värmeförlusterna. Nettonuvärdet vid en återbetalningstid på 30 år förändras från 25,8 miljoner vid 15 % förluster till 18,5 miljoner vid 35 % förluster. Investeringen är fortfarande lönsam vid en ökning av värmeförlusterna till 35 %.
Den maximala effekten i nätet för scenario 1 och effekten Sunpine måste leverera för scenario 2 ändras med storleken på värmeförlusterna enligt Tabell 9 nedan.
Tabell 9. Visar ändringen i effekt för scenario 1 och scenario 2 med ändrad värmeförlust.
Värmeförlust Scenario 1 Scenario 2
15 % 4,00 MW 2,31 MW
25 % 3,87 MW 2,43 MW
35 % 3,73 MW 2,55 MW
33
5 Diskussion
En stor utmaning med ett värmelager som bygger på temperaturskiktning är att få skiktningen att fungera på ett optimalt sätt med stora temperaturdifferenser och ett tunt övergångsskikt. För att uppnå detta är det viktigt hur tekniken vid in- och urladdning är utformad samt hastigheten vid in- och utlopp. Av tidigare erfarenheter från värmelagringen i före detta oljebergrum i Oxelösund (Bergström & Ekengren, 1993), har det framkommit att det är viktigt att in- och urladdning inte sker i samma ände av bergrummet. Detta har lett till en omblandning i lagret med en temperaturutjämning. För att undvika detta bör det kalla vattnet tillsättas och tas ut i motsatt hörn i lagrets nedre del, alternativt att varmt vatten fördelas ut längs hela övre delen i bergrummet och det kalla vattnet längs hela den nedre delen. Ett tunt övergångsskikt minskar kvalitetsförlusterna och ger en bättre effektivitet, vilket är betydande i de fall lagret kopplas mot framledningen. Fördelen med att använda ett lager med vatten som lagringsmedium är att det kan fungera både som korttidslagring och säsonglagring. Förutsättningarna för användning av ett värmelager är i det här fallet goda eftersom bergrummen redan finns och inte används i dagsläget. Placeringen av bergrummen är optimal då de ligger i nära anslutning till värmeproduktionsanläggningen och fjärrvärmenätet. En annan fördel är att de är sanerade.
I och med att bergrummen redan finns och är sanerade bidrar det till låga investeringskostnader. I många fall blir en nyanläggning av bergrum inte ekonomiskt försvarbart till användning av värmelager, eftersom det är ett stort och dyrt projekt att anlägga ett nytt bergrum.
Resultatet av simuleringen pekar på att värmeförlusterna stabiliseras relativt snabbt, vilket är en betydande faktor för ett värmelagers funktion. Då ingen hänsyn till konvektiva förluster i form av grundvattnets genomströmning i berggrunden togs med i simuleringen är det en osäker faktor som kan leda till att värmeförlusterna är något större än vad resultatet från simuleringen visade. Ingen analys av håligheter och sprickor i berggrunden utfördes, men utifrån tidigare studier över bergrummen på Haraholmen (Gidmark & Nilsson, 1997) redovisades att läckaget av grundvatten in i lagret inte var allt för stora. Tiden för genomströmning av grundvatten genom den simulerade modellen beräknades till cirka 190 år, vilket borde påverka värmeförlusterna i en liten utsträckning.
Eftersom simuleringen utfördes med en mixad temperatur i lagret analyserades endast energimängder till och från lagret. En simulering med en temperaturskillnad på 4 °C mellan den övre och nedre delen visade att det inte blev någon större förändring av värmeförlusterna.
34
Genom att nyttja lagret på ett bra sätt minskar värmeförlusterna och lagret får en bra effektivitet.
De osäkerheter som finns med antagandet över värmelasten kan vara att beteendet hos fjärrvärmekunderna på Haraholmen inte är detsamma som för det centrala nätet. Detta eftersom det centrala nätet har en blandning av industrier och villor medan nätet på Haraholmen enbart är anslutet till industribyggnader.
Genom att ersätta oljepannan vid en investering av värmelager, bidrar det till korta återbetalningstider för investeringen. Detta eftersom besparing av oljepannan räknas som årliga intäkter och utgör 37 % av intäkten. Om investeringens lönsamhet endast skulle baseras på den köpta och sålda energin för lagret samt drift- och underhållskostnader skulle det resultera i längre återbetalningstider till samma investeringskostnad.
Investeringskostnaden för ett värmelager är mer än hälften så stor än vad investeringskostnaden för pelletspannor är. Då det årliga överskottet inte skiljer sig i någon större utsträckning mellan värmelager och pelletspanna blir lönsamheten för ett värmelager betydligt bättre. Investeringskostnaden för ett värmelager är däremot mer osäker än investeringen för pelletspannor. Dock så visar känslighetsanalysen att vid en förändring av investeringskostnaden för ett värmelager är lönsamheten ändå bra. Det ekonomiska resultatet över lönsamheten för scenario 2 baseras på att Sunpine står för en investering av en ökning av energitillgång, då de i dagsläget inte kan leverera tillräcklig effekt för effektbehovet för detta scenario.
Sett till den ekonomiska delen har värmelager en bättre potential än pelletspannor. Om man ser på driftsäkerheten och tillgängligheten är pelletspanna ett säkrare alternativ. Detta med tanke på att vid ett eventuellt driftstopp kan pelletspannorna alltid leverera den värme som krävs, däremot är det osäkrare vid användning av ett värmelager. Om driftstoppet sker under en period då värmelagret är urladdat kan inte värmeleverans från lagret garanteras.
Resultaten för scenarierna baseras på verkningsgraden då stationärt tillstånd råder. Vilket medför att under de fem första åren kommer inte lika stora energimängder kunna laddas ur.
Utifrån resultatet av känslighetsanalysen över förändringen av värmeförluster
påverkas inte den maximala effekten i nätet nämnvärt. En förklaring till detta kan vara att överskottet styrs av varaktighetsdiagrammet vilket i sin tur styrs av den maximala effekten i nätet. Eftersom det är få dagar som det förekommer ett maximalt
effektbehov blir denna förändring liten.
Lönsamheten vid en ökning av värmeförlusterna förändras inte drastiskt, detta kan förklaras eftersom oljebesparingen utgör en stor del av investeringen vilket inte påverkas vid en förändring av värmeförlusterna.
Ingen känslighetsanalys utfördes på elkostnaden trots att det är en osäker faktor, detta eftersom elpriset är en liten del av kostnaderna då det enbart är driftkostnader som beror av elpriset. Dessa kostnader är energikostnader för att driva pumparna vid användning av värmelager.
35
6 Slutsatser
Både de tekniska och ekonomiska förutsättningarna för värmelagring i de befintliga bergrummen på Haraholmen är goda. Sett till värmeproduktionens tillgängliga värmeleverans jämfört med värmebehovet i fjärrvärmesystemet över året lämpar sig säsongslagring bäst. En stor fördel är att bergrummens placering är i nära anslutning till värmeproduktionsanläggningen.
Resultatet av de simulerade värmeförlusterna medför att lagret har en verkningsgrad på 85 % sett till in- och urladdad energimängd. Denna verkningsgrad tar dock inte med förlusterna som uppstår på grund av grundvattentillströmning.
Ekonomiskt sett har lagret en god potential med korta återbetalningstider på under fem år, detta medräknat med en ersättning av oljepannan som ses som en intäkt.
Då effektbehovet i fjärrvärmenätet idag är lägre än den tillgängliga värmeproduktionen sett över hela året finns det ett stort överskott av värme. Det är en fördel att värma upp lagret innan värmelasten har blivit för stor eftersom värmeöverskottet minskar i takt med ökningen av effektbehovet.
