Ansys en acción: Wärtsilä Energy y el almacenamiento de energía renovable

Diseñado pensando en la optimización de la energía sostenible

Wärtsilä, con sede en Helsinki, Finlandia, desarrolla tecnologías líderes en el mercado y soluciones de ciclo de vida para los mercados marino y energético. Diseñaron específicamente su sistema de almacenamiento de energía totalmente integrado para facilitar la implementación y la optimización de la energía sostenible para su uso en aplicaciones solares, eólicas y de plantas de energía. Los componentes se ensamblan previamente y se envían al sitio del cliente para su uso inmediato. Cada unidad de almacenamiento de energía consta de hardware como celdas de batería, sistemas de enfriamiento y extinción de incendios, contenedores e inversores o acondicionadores de energía, además del software necesario para regularlos. El exceso de energía recolectada se captura y almacena para su uso futuro dentro del sistema utilizando baterías de iones de litio.

Los clientes interesados ​​en los sistemas de almacenamiento de energía generalmente se enfocan en la estabilidad y la confiabilidad, incluidos los costos de operación reales, la tasa de carga y descarga de la batería y su susceptibilidad a la degradación, todo lo cual puede responderse utilizando un software de simulación. Diseñar un sistema de almacenamiento de energía completamente nuevo para cumplir con estas expectativas requiere un modelo de sistema complejo que pueda simular y capturar el comportamiento termoeléctrico y electroquímico de la batería, junto con la complicada transferencia de calor transitorio entre múltiples componentes del sistema. El modelo debe predecir con precisión el cambio de temperatura del módulo de la batería en el análisis transitorio: el cálculo de la respuesta de un circuito durante un período de tiempo definido. El éxito de la simulación depende de un intercambio de datos fluido entre el modelo del sistema y un entorno de software único.

Para construir un modelo de sistema que cumpliera con sus objetivos, Wärtsilä se propuso lograr una serie de objetivos mediante la simulación, que incluyen:

• + Buscando datos de rendimiento de la batería para construir un modelo de celda de batería basado en un modelo de circuito eléctrico (ECM).
• + Creación de un modelo de enfriador para determinar el consumo de energía y la capacidad de enfriamiento en función de la temperatura de la batería y del refrigerante.
• + Generar y validar un modelo de orden reducido a partir de un modelo de dinámica de fluidos computacional (CFD) de la placa fría para alinear la precisión del sistema y la velocidad computacional.
• + Combinando ECM y modelos de orden reducido (ROM) en un módulo de batería para comprender el estado de carga como una función de varios factores y para controlar las tasas de carga y descarga de la batería.
• + Combinación de componentes del modelo para crear un modelo de sistema de almacenamiento de batería preciso para pruebas y validación.

“Como ingeniero, siempre te preguntas cuáles son los márgenes del sistema para aumentar la confianza del cliente”, dijo Dewei Guan, ingeniero de desarrollo de productos de Wärtsilä. “Todas estas preguntas que no puede resolver con un cálculo manual o un modelo simple; debe combinar estos problemas multifísicos con el modelo del sistema. Tenemos que usar un software de simulación multifísica para responder a estas preguntas y resolver problemas muy específicos para nuestros clientes”.

Hacerse cargo del rendimiento del sistema con simulación

La simulación permite que el equipo entregue un modelo preciso y confiable del sistema de almacenamiento que puede probar y validar el rendimiento general del sistema durante la vida útil de la batería. Las soluciones de Ansys ayudan a Wärtsilä a predecir fácilmente lo que sucederá en los próximos cinco años. El software de simulación proporciona herramientas intuitivas y fáciles de usar que abordan el desarrollo y la validación del sistema desde todas las perspectivas. Wärtsilä utilizó el conjunto integral de solucionadores de Ansys en cada etapa durante la validación de su sistema de almacenamiento, ya sea trabajando a nivel del sistema o capturando una respuesta eléctrica específica. La tecnología de modelo de pedido reducido (ROM) de Ansys Twin Builder también permitió una reducción significativa en el tiempo de simulación general, de un día a 10 minutos con una representación de alta fidelidad del modelo CFD, lo que resultó en un desarrollo de producto más rápido.

“Hacemos todo dentro de Ansys porque Ansys básicamente tiene una herramienta para cada perspectiva de ingeniería”, dijo Guan. “Por ejemplo, Ansys SpaceClaim es una forma muy fácil de usar e intuitiva de crear nuestro modelo básico. Luego podemos transferir este modelo CFD de los resultados de Ansys Fluent a Twin Builder para comprender el rendimiento térmico de nuestro modelo. Siguiendo este flujo de trabajo, podemos simular una respuesta a nivel del sistema de forma rápida y sencilla”.

Girando a la misma frecuencia

Más allá de las interrupciones en el flujo de energía, existen casos de uso de regulación de frecuencia, casos en los que la frecuencia del sistema es demasiado alta o baja que se pueden abordar con el sistema de almacenamiento de energía de Wärtsilä. Para que una planta de energía funcione, cada generador debe estar girando a la misma frecuencia para mantener la estabilidad general del sistema; sin embargo, a menudo es difícil para las instalaciones entregar la respuesta de su sistema tan rápido como cambia la demanda. Si la oferta es mayor que la demanda, la frecuencia subirá por encima de los 60 Hertz. Si es más bajo, caerá por debajo de 60 Hertz.

Digamos que una planta de energía genera constantemente 100 megavatios de energía, pero a veces la demanda es de 120 megavatios. Cuando la demanda sea mayor, la frecuencia se reducirá porque el rotor de la planta de energía no podrá girar tan rápido como se requiere, creando condiciones inestables. El sistema de almacenamiento de Wärtsilä se encuentra en medio de esta transacción para equilibrar la diferencia entre la producción de la central eléctrica y el aumento de la demanda. El sistema de almacenamiento de energía responde a cualquier diferencia entre la generación de energía y el cambio en la demanda absorbiendo energía adicional a través de las baterías o, en este caso, entregando energía almacenada de las baterías para que la frecuencia permanezca constante.

En este escenario, el powershifting exitoso depende de la capacidad del sistema de almacenamiento de Wärtsilä para actuar como intermediario en el flujo de energía entregado a la red. Guan se basa en datos de simulación para realizar pruebas a nivel de celda para comprender la degradación de la celda de la batería, recopilar datos y luego ingresarlos para predecir el comportamiento a nivel de módulo o sistema, o para mejorar el diseño del sistema de almacenamiento. Mediante la simulación de superficies durante el desarrollo de tuberías, por ejemplo, Guan y su equipo pudieron acelerar un nuevo diseño de tuberías, que requería un flujo distribuido uniformemente en cada módulo de batería. En este caso, Fluent permitió la predicción precisa de la caída de presión y el caudal necesarios para garantizar el flujo de energía adecuado. En última instancia, esta prueba requirió solo un prototipo, lo que ahorró seis meses de tiempo de desarrollo y resultó en un ahorro de costos significativo.

“Wärtsilä usa el software Ansys para el modelado complejo de sistemas de almacenamiento de baterías para probar con precisión y hacer predicciones sobre la esperanza de vida de nuestros sistemas de almacenamiento de energía”, dijo Guan. “Con la ayuda del software de simulación de Ansys, pudimos superponer y crear una representación precisa de nuestro sistema que podemos usar para comprender el rendimiento de la gestión térmica. La simulación también ahorró al equipo seis meses de tiempo de desarrollo y redujo en tres la cantidad de prototipos físicos”.

Son beneficios como estos los que impulsan la confianza de Guan en el software de simulación Ansys durante el desarrollo, lo que permite un modelado rápido y sencillo del sistema, así como la simulación de una respuesta precisa del nivel del sistema.