Genetic algorithm based optimization of renewable power production process
- Global styles
- Apa
- Bibtex
- Chicago Fullnote
- Help
Abstract
Bu tezde Gaziantep Atık Su Arıtma Tesisinde çalışmakta olan biyogaz motorlu bir kojenerasyon sisteminin genetik algoritma temelli termodinamik optimizasyonu sunulmaktadır. Bu amaçla, Matlab programı kullanılarak kendi sistem kodlarımız geliştirilecektir. Kojenerasyon sistemi 1000 kW elektrik üretmekte ve havasız çürütme tankına ısı sağlamaktadır. Optimizasyon amacı olarak sistemin ekserji verimliliği seçilmiş ve sistem bileşenlerinin ekserji verimi optimize edilmiştir. Optimizasyon değişkenleri hava-yakıt karışım oranı, motor girişindeki hava-yakıt karışım basıncı ve motor soğutma suyunun motor çıkış sıcaklığı olarak seçilmiştir. Optimizasyonda elitlik ve rulet çarkı seçilim yöntemleri ayrı ayrı uygulanmıştır. Gaz motoru ekserji verimi, birinci yaklaşım için sadece yakıt girişi ve güç üretimi göz önüne alınarak, ikinci yaklaşım için ise birinci yaklaşıma ısıl etkilerin eklenmesi göz önüne alınarak belirlenmiştir. Gaz motorunun 1. ve 2. yaklaşıma göre ekserji verimleri elitlik yöntemiyle sırasıyla %23.5 ve %45.1 ve rulet çarkı yöntemiyle %26.7 ve %46.7 olarak bulunmuştur. Egzoz gazı ısı değiştiricisi ekserji verimi elitlik yöntemiyle %46.5 ve rulet çarkı yöntemiyle %43 olarak belirlenmiştir. Elitlik yöntemi ile 1 ve 2 numaralı ısı değiştiricilerinin ekserji verimleri sırasıyla %59 ve %56, rulet çarkı yönteminde %58.2 ve %56.5 olarak belirlenmiştir. Sistemin toplam ekserji verimi ise elitlik yöntemi ile %33.2 ve rulet çarkı yöntemiyle %33.5 olarak bulunmuştur. In this thesis, a genetic algorithm based thermodynamic optimization of biogas-powered cogeneration system which is active in GASKİ WWTP is presented. In this aim, our self-adaptive codes will be developed by using Matlab software. Cogeneration system produces 1000 kW electricity and supplies heat for anaerobic digestion. The objective of optimization is selected as exergy efficiency of the overall system and also exergy efficiencies of other components are optimized. Optimization variables are selected as air-fuel mixture ratio, the pressure of air-fuel mixture at the inlet of the gas engine and temperature of jacket cooling water at the outlet of the gas engine. Optimization is applied by using elitism and roulette wheel, separately. Gas engine exergy efficiency is determined by taking into account only the fuel input and power generation for the first approach, and by taking into account the addition of thermal effects to the first approach for the second approach. Exergy efficiency of the gas engine for 1st and 2nd approaches are found as 23.5% and 45.1% in elitism method and 26.7% and 46.7% in the roulette wheel method. Exergy efficiency of exhaust gas heat exchanger is determined 46.5% in elitism and 43% in roulette wheel. Exergy efficiencies of heat exchanger-1 and heat exchanger-2 are found to be 59% and 56% in elitism and 58.2% and 56.5% in roulette wheel, respectively. Overall exergy efficiency of the system is determined 33.2% in elitism and 33.5% in roulette wheel.
Collections