Investigadores chinos han desarrollado un nuevo método para optimizar las bombas de calor geotérmicas

En un paso importante hacia la mejora de la eficiencia energética, un grupo de científicos chinos del Instituto de Investigación de Energía Eléctrica del Estado de Shaanxi ha desarrollado un método de optimización de última generación para bombas de calor geotérmicas de profundidad media (MD-GSHP). El método está inspirado en el comportamiento colectivo de aves y peces y utiliza un algoritmo avanzado de optimización de partículas caóticas (CPSO). La inteligencia del algoritmo CPSO radica en su proceso de inicialización, que contiene secuencias caóticas y acelera el proceso de optimización.

Simulación del sistema MD-GSHP

El equipo utilizó este método innovador para simular dos tipos diferentes de sistemas MD-GSHP. Un sistema estaba conectado a un tanque de almacenamiento térmico, mientras que el otro estaba equipado con un intercambiador de calor de pozo poco profundo (BHE). La simulación se realizó en un edificio residencial de 3000 m2 en Xi'an, China. En este proceso detallado, los investigadores utilizaron el software TRNSYS para considerar una variedad de parámetros que afectan el rendimiento de la transferencia de calor.

Objetivos de optimización

El objetivo principal de estas simulaciones era optimizar tres áreas importantes: costos de calefacción, coeficiente de rendimiento (COP) y utilización de energía geotérmica. Estos objetivos tuvieron en cuenta el objetivo más amplio de aumentar la eficiencia y la rentabilidad de los sistemas de calefacción con bombas de calor geotérmicas.

Buenos resultados

Los resultados de la simulación fueron impresionantes. Se observaron mejoras significativas en las tres áreas objetivo. El sistema combinado con el acumulador térmico mostró mejoras especialmente impresionantes. Redujo el coste de calefacción en un 12,82 % y aumentó el ACS en un 10,35 % después de la optimización, lo que indica un mayor beneficio económico en comparación con el sistema con un sistema de ACS poco profundo. Los resultados de este estudio, publicado en la prestigiosa revista Energy Reports, ayudarán a fortalecer el potencial de optimización de los sistemas MD-GSHP para mejorar el rendimiento y la rentabilidad.