Auswirkungen von Verschmutzung auf konzentrierende solarthermische Kraftwerke

Wolfertstetter, Fabian Anselm; Wiedensohler, Alfred; Pitz-Paal, Robert

doi:36582

Auswirkungen von Verschmutzung auf konzentrierende solarthermische Kraftwerke = Effects of Soiling on Concentrating Solar Power Plants

Wolfertstetter, Fabian Anselm^RWTH*

2016 & 2017

Verantwortlichkeitsangabevorgelegt von Fabian Anselm Wolfertstetter

ImpressumAachen 2016

Umfang1 Online-Ressource (205 Seiten) : Illustrationen, Diagramme

Dissertation, RWTH Aachen University, 2016

Veröffentlicht auf dem Publikationsserver der RWTH Aachen University 2017

Genehmigende Fakultät
Fak04

Hauptberichter/Gutachter
Pitz-Paal, Robert (Thesis advisor) ; Wiedensohler, Alfred (Thesis advisor)

Tag der mündlichen Prüfung/Habilitation
2016-12-15

Online
DOI: 10.18154/RWTH-2017-08665
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/706465/files/706465.pdf
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/706465/files/706465.pdf?subformat=pdfa

Einrichtungen

Lehrstuhl für Solartechnik (DLR) (412910)

Inhaltliche Beschreibung (Schlagwörter)
CSP (frei) ; soiling (frei) ; solar field cleaning (frei)

Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 620

Kurzfassung
Verschmutzung beeinträchtigt merklich die Effizienz von CSP-Kraftwerken. Sie bewirkt einen teilweisen Verlust einfallender Bestrahlungsstärke während der Reflexion an den Spiegelflächen des Solarfeldes, was den Ertrag eines Kraftwerks verringert, bzw. erhöhte Reinigungskosten verursacht. Für viele potenzielle Standorteder Concentrating Solar Power, auf Deutsch konzentrierende Solarthermie (CSP), ist keine Information zur Verschmutzungsbelastung verfügbar. In dieser Arbeit werden Messmethoden zur Quantifizierung der Verschmutzung entwickelt. Die damit aufgenommenen Datensätze werden in Fallstudien in die Ertragsanalyse eingebunden und in einer Untersuchung zu ihren meteorologischen Ursachen angewendet.Ein neuartiges Verschmutzungsmessgerät mit dem Namen Tracking Cleanliness Sensor (TraCS) wird präsentiert. Es ist eine Erweiterung einer Solarstrahlungsmessstation mit vorhandenem Solartracker. Zusätzlich zu einem darauf installierten Pyrheliometer zur Messung der Direktnormalstrahlung (DNI) wird ein zweites Pyrheliometer angebracht, das die von einer Spiegelprobe reflektierte DNI misst. Diese wird mit der direkt gemessenen DNI verglichen, um die Cleanliness (Cl) der Spiegelprobe zu ermitteln. Cleanliness bezeichnet dabei die Reflektivität eines verschmutzten Spiegels relativ zu seiner Reflektivität im sauberen Zustand. Daraus wird die Soiling-Rate, d.h. die tägliche Abnahme der Cleanliness, bestimmt. Das Gerät zeichnet sich durch niedrige Investitionskosten und geringen zusätzlichen Wartungsaufwand aus. Weitere Vorteile gegenüber bestehenden Messmethodenliegen in der Verwendung des zum Messzeitpunkt vorliegenden Sonnenspektrums, seiner hohen Zeitauflösung und der Vermessung einer vergleichsweise großen Fläche von 30 cm2. Ein mit TraCS auf der Plataforma Solar de Almería (PSA) über eineinhalb Jahre gemessener Soiling-Raten-Datensatz in täglicher Zeitauflösung wird präsentiert und analysiert. Die mittlere Soiling-Rate beträgt - 0, 0052 /Tag.Mit diesem Datensatz wird eine Ertragsanalyse für zwei Kraftwerkstypen an zwei Standorten unter Einbindung von Putzaktivitäten und -kosten durchgeführt. Sie ergibt, dass eine Anpassung der Reinigungsaktivitäten an tägliche Messungen der Soiling-Rate den finanziellen Gewinn eines Kraftwerksprojekts erhöhen kann. Relativ zu einer in vielen Kraftwerken angewandten, konstanten Putztätigkeit kann damit ein um bis zu 2, 6 % erhöhter Gewinn erreicht werden. In bestehenden Programmen zur Ertragsanalyse wird bisher die mittlere Solarfeld-Cleanliness (Cl_Feld) als konstant angenommen. Schätzt man diese mit dem Jahresmittelwert von Cl_Feld ab, der sich aus der Referenzstrategie berechnet, so ergibt sich ein Gewinn, der um 0, 58 % höher ist als derjenige, der sich mit zeitlich variable Cl_Feld für die Referenzstrategie ergibt. Die Annahme einer konstanten Cl_Feld überschätzt in diesem Fall den Kraftwerksgewinn, da die zeitlich unterschiedliche Gewichtung der DNI durch Cl_Feld nicht berücksichtigt wird. Zeitaufgelöste Messungen der Soiling-Rate in Kombination mit einer Berücksichtigung der Putzaktivitäten sind daher eine wichtige Voraussetzung sowohl für eine korrekte Einbindung der Verschmutzung in Ertragsanalysestudien als auch zur Optimierung von Putzvorgängen.Der Soiling-Raten-Datensatz wird mit parallel gemessenen Wetterparametern wie Partikelmassenkonzentration, solare Diffusstrahlung, Betauung, Windgeschwindigkeit, Windrichtung, relative Luftfeuchte und Kombinationen derselben verglichen. Daraus ergibt sich, dass die Partikelmassenkonzentration der Größenklasse bis 10 um (PM10) von diesen am besten mit der Soiling-Rate korreliert. Die Anlagerung von Partikeln dieser Größenklasse an die Spiegeloberfläche wird durch Betauung verstärkt. Für Tage mit vorwiegend aus frontalen Richtungen auf den Spiegel treffender Partikelmasse zeigt PM10 für Unterabschnitte des Messzeitraums von zwei bis vier Monaten Länge in vielen Fällen deutlich höhere Korrelationskoeffizienten. Die Steigungen der für einzelne Zeitabschnitte ermittelten Ausgleichsgeraden ändern sich mit der Zeit, was durch veränderte Eigenschaften der angelagerten Partikel erklärt werden kann. Zur Ermittlung eines für lange Zeiträume gültigen Zusammenhangs von Soiling-Rate und Wetterparametern müssen daher noch weitere Messparameter einbezogen werden.Mit dem hier präsentierten Messgerät TraCS kann ein zeitaufgelöster Verschmutzungsdatensatz bestimmt werden. Ein solcher ist notwendig, um mit der entwickelten Erweiterung eines Programms zur Ertragsanalyse den Kraftwerksgewinn genauer zu ermitteln und durch angepasste Putzstrategien zu erhöhen. Mit dem Datensatzkonnten verschiedene Einflüsse von Wetterparametern auf die Soiling-Rate identifiziert werden.

The soiling of solar mirrors compromises significantly the efficiency of concentrating solar power (CSP)-plants. It causes a partial loss of incoming radiation when being reflected at the mirror surfaces of the solar field. This reduces the output of the power plant or causes increased cleaning costs. Many potential CSP-sites lackinformation on soiling. In this thesis measurement methods are presented to quantify the effect of soiling. The collected data is applied in a financial yield analysis study and a statistical analysis concerning the meteorological causes of soiling.A novel measurement device called Tracking Cleanliness Sensor (TraCS) is presented. It is an accessory to an existing irradiance measurement station with a solar tracker. It consists of a second pyrheliometer that is installed to measure the direct normal irradiance (DNI) as reflected by a sample mirror. Comparing the reflected to the directly measured DNI is a measurement for the reflectivity of the sample mirror. The parameter cleanliness is calculated by comparing the reflectivity of a soiled mirror to its reflectivity in the clean state. In a next step, the soiling-rate is calculated. The soiling-rate is defined as the daily loss of cleanliness with time. TraCS is a low cost instrument that requires little additional maintenance. Further advantages compared to currently employed measurement methods are its high time resolution, the use of the current sun spectrum and the measurement of alarge mirror surface area of 30 cm2. A soiling-rate dataset of 1, 5 years measured at Plataforma Solar de Almería (PSA) in Spain in daily time resolution is presented and analyzed. The mean soiling-rate is - 0, 0052 /Tag.The dataset is applied in a yield analysis study for two types of power plants at two different sites. The focus lies on the exact reproduction of cleaning activities and costs. Adjustment of cleaning activities to a daily measurement of the soiling-rate can increase the profit of a power plant project over its lifetime. Candidate cleaning strategies are compared to a constant cleaning activity with one vehicle (reference). The increase in profit ranges up to 2, 6 %. In existing yield analysis software packages the mean cleanliness of the solar field (Cl_Feld) is assumed as constant. Setting Cl_Feld equal to the yearly mean value of Cl_Feld resulting from thereference strategy and calculating the yearly monetary yield results in a 0, 58 % higher profit than that resulting from a time resolved Cl_Feld. The assumption of a constant Cl_Feld overestimates the project’s revenues in this case because the different weighting of daily DNI-sums by Cl_Feld is not accounted for. Time resolved soiling-rate measurements therefore are an important pre-requisite for the correct estimation of yield analysis studies and optimization of cleaning activities.In a next step, the soiling-rate dataset is compared to the simultaneously measured weather parameters airborne particle mass concentration, diffuse irradiance, dew, wind speed, wind direction, relative humidity and combinations of the latter. It follows, that the particle mass concentration for particles up to 10 m (PM10)correlate best with the soiling rate. The adhesion of particles of this size class to the mirror surface is potentiated by the occurrence of dew. On days where particles impact mainly perpendicular to the mirror surface, the correlation coefficients between PM10 and the soiling-rate are higher for many subperiods of two to four months. The slopes of linear fits between soiling-rate and the investigated weather parameters vary with time. This can be explained by alternating properties of the adhered particles. For the definition a general model, further measurement parameters have to be included. The novel instrument TraCS enables measurements of time-resolved soiling datasets.These are necessary for a refinement of yield analysis and the development of improved cleaning strategies as shown here. The influence of several weather parameters on the soiling-rate has been identified.

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