Karbon İzi vs TCO Analizi Güç Trafo Tasarımı İçin

1. Genel Bakış

Küresel ısınma nedeniyle sera gazı emisyonlarını azaltmak kritik bir meseledir. Elektrik iletim sistemlerindeki kayıpların önemli bir kısmı güç transformatörlerinden kaynaklanır. Güç sistemlerindeki sera gazı emisyonlarını azaltmak için daha verimli transformatörlerin kurulması gerekmektedir. Ancak, daha verimli transformatörler genellikle daha fazla üretim malzemesi gerektirir. Transformatörlerin optimal kayıp oranı ve üretim fiyatını belirlemek için Toplam Sahip Olma Maliyeti (TCO) yöntemi endüstri standart pratiktir. TCO formülü satın alma fiyatı (PP) ve ürünün planlanan ömrü boyunca meydana gelen kayıpların maliyetini (PPL) dikkate alır. Bu yöntem, kayıpların maliyetini sermayalaştırma faktörleri (A, B) aracılığıyla hesaba katmaktadır.

Ancak, bu yaklaşım sadece transformatörlerin planlanan hizmet ömrü boyunca doğrudan elektrik maliyetlerini dikkate alır. Ekolojik kaynaklar, üretim altyapısı, kurulum ve destek sistemleriyle ilgili dolaylı etkiler göz ardı edilir. Örneğin, bu elektrik ürünlerinin çoğu emekli olduktan sonra yeniden canlandırılır ve/veya tekrar kullanılır. Güç transformatörlerine örnek olarak, uygulanan malzemelerin %73'ü geri dönüştürülebilir ve doğal este tabanlı yalıtım yağının kullanılmasıyla bu oran daha da artırılabilir. Malzeme geri dönüşümü ve yeniden üretiminin faydaları hesaba katılmaz.

Karbon izi, elektrik ekipmanlarının hizmet ömrü boyunca çevresel etkisini belirlemede kullanılan başka bir ölçütür. Şu anda, güç ekipmanlarının karbon izini hesaplama konusunda yaygın kabul gören bir yöntem yoktur. Farklı hesaplama araçları genellikle büyük farklılık gösteren sonuçlar verir. Bu makalede, bir karbon izi analizi yöntemi önerilmiş ve transformatör optimizasyonuna uygulanmıştır. Sonuçta elde edilen transformatörler, TCO yöntemine dayalı olanlarla karşılaştırılmıştır.

2. Toplam Sahip Olma Maliyeti Yöntemi

TCO formülü, bir ürünün satın alınmasından son emekliliğine kadar olan yaşam döngüsü maliyetini temsil eder. Başka bir yaygın kullanılan terim de Yaşam Döngüsü Maliyetidir (LCC). Ana hedef, transformatörleri eşit bir temele dayalı olarak karşılaştırarak satın alma kararlarını vermektir. TCO yönteminin ihale aşamasındaki standartlaştırılmış formu aşağıdaki gibidir:

TCO = PP + A · PNLL + B · PLL    (1)

Burada A, boş yük kaybı katsayısıdır (€/kW), B ise yük kaybı katsayısıdır (€/kW), PNLL (kW) transformatörün tam ömrü boyunca boş yük kaybıdır ve PLL (kW) transformatörün tam ömrü boyunca yük kaybıdır.

Güç şirketleri veya sanayi ve ticari kullanıcıların perspektifinden TCO hesaplamaları da farklılaşır. Güç şirketi transformatör kayıp değerlendirme prosedürleri, transformatörün toplam üretim, iletim ve dağıtım kayıplarının maliyetini anlama ve değerlendirmeyi içerir, bu karmaşık hesaplama formüllerine yol açar. Diğer taraftan, sanayi ve ticari kullanıcıların transformatör kayıp değerlendirme prosedürleri, transformatörün planlanan kullanım süresi boyunca elektrik fiyatlarını anlama ve değerlendirmeyi gerektirir.

A. Analiz Senaryosu Detayları

(A, B) katsayıları, bir güneş enerji santraline bağlı 16MVA güç transformatörü için hesaplandı (Şekil 1). Hesaplamalarımızda A ve B değerlerini belirlemek için standart bir yöntem kullandık.

Bu amaçla, aşağıdaki denklem çözülmesi gerekmektedir:

3. Karbon İz Analizi

Amacımız, güç transformatörleri için optimal karbon izini (CF) belirlemek ve karşılaştırmak için bir metodoloji oluşturmaktır. "CF, bir aktiviteye veya bir ürünün yaşam döngüsü boyunca doğrudan veya dolaylı olarak oluşan toplam karbondioksit emisyonunu ölçer." Ayrıca, bir ürünü etkileyen toplam karbondioksit (CO2) ve diğer sera gazı (GHG) emisyonlarını (örneğin metan, azot oksit vb.) temsil edebilir. CF, daha kapsamlı Yaşam Döngüsü Değerlendirmesi (LCA) tarafından kapsanan verilerin bir alt kümesidir. LCA, bir ürünün yaşam döngüsü boyunca çevresel yükler ve kaynak tüketimi üzerinde uluslararası standartlaştırılmış bir yöntemdir (ISO 14040, ISO 14044). Bu nedenle, CF sadece iklim değişikliğine etki eden emisyonları kapsayan bir yaşam döngüsü değerlendirmesidir.

CF hesaplaması için iki ana yöntem vardır: alttan yukarıya doğru süreç bazında analiz (PA) veya tepeden aşağıya doğru çevresel genişletilmiş girdi-çıktı (EIO) analizi. Süreç analizi (PA), bir ürünün üretimden atılmaya kadar olan çevresel etkisini dikkate alan bir alttan yukarıya yaklaşımıdır. Çevresel girdi-çıktı (EIO) analizi, CF'nin tahmin edilmesi için bir tepeden aşağıya yaklaşımına dayanır.

Ürün Öznitelik Etki Algoritması (PAIA), aydınlatma cihazları, dönen elektrik makineleri gibi farklı türde elektrik ürünlerinin CF'sini hesaplamak için genel bir yöntem sağlar. Bu yöntem, motorların üretim, işletme ve geri dönüşüm aşamalarındaki CF'yi hesaplar. Ancak, PAIA yöntemi henüz güç transformatörlerinin CF değerlendirmesine uygulanmamıştır.

Ayrıca, ekonomik iz tasarımları genellikle keyfi olarak seçilen var olan tasarımlar (Şekil 2) için karşılaştırılır, iki en iyi tasarlanmış transformatör için değildir. Güç transformatörlerinin uzun hizmet ömrü nedeniyle, rutin değiştirmeyle ilgili bakım maliyetleri ek parçalar ve planlanmış kapalı kalma süreleri gerektirir. Tüm bu maliyetler ihale aşamasına dahil edilmez. Endüstri 4.0 prensiplerinin uygulanması—tahmini bakım—bu maliyetlerin ekipmanın tasarımından itibaren hesaplanabilmesini sağlar.

3.1 Sermayalaştırma Faktörleri

Bu amaçla, sermayalaştırma faktörleri şunlardır:

Burada r, yatırım için indirim oranı temsil eder. Genellikle bu oran %5 ile %10 arasında değişir ve hesaplamalarımızda %6,75'i seçtik. Bu durumda, transformatörün (t) beklendiği ömür 25 yıl olarak belirlenmiştir. Denklem (4)'te p, maksimum talebe göre yıllık elektrik tüketimini kW başına gösterir. Talep faktörü, maksimum talebin transformatörün nominal kapasitesine oranı (0,65) ile ifade edilir. Sermaye kurtarma katsayısı (f), mevcut para biriminde hesaplanan yıllık ödemelerin toplam gelecekteki maliyetini gösterir. Orta Avrupa'daki şu anki elektrik fiyatı 0,05 euro'dur (€/kWh). Yük kayıp faktörü (LLF), bir dönem boyunca ortalama güç kaybının zirve talep zamanındaki kayba oranıdır. Yük faktörü (LF), transformatörün tüm yaşam döngüsü boyunca ortalama yükünü, maksimum yükten yüzde cinsinden eşdeğer yüke dönüştürülmüş şekilde ifade eder. Güneş enerjisi santralleri için LF=25% olduğundan, LLF 0,15625'e eşittir (Şekil 1).

Denklemler (4,5)'den sermaye faktörleri (A, B) hesaplanabilir. Denklemler (4,5)'te faktör 8760, transformatörün yıllık çalışma saatlerini temsil eder. Denklem (B)'de yük kayıp maliyeti hesaplanır. Tüm transformatörler arasında, en maliyet etkin ve enerji verimli transformatör, TCO'yu minimize edendir (Şekil 2).

Karbon Ayak İzi Analizi Hedef Fonksiyonu

TCO formülüne benzer şekilde, güç transformatörlerinin karbon ayak izini (CF) değerlendirmek için bir hedef fonksiyonu tanımlanabilir:

TCO2 = BCP + A* · PNLL + B* · PLL

Burada TCO2, hesaplanan karbon ayak izini (g) temsil eder. BCP, makinenin üretim sürecinde hesaplanan karbon ayak izini gösterir. A* ve B*, transformatörün planlanan hizmet süresi boyunca karbondioksit emisyonlarını (kg/kW) hesaplamak için sermayeleştirme faktörleridir.

Bu benzer sermayeleştirme faktörlerini hesaplamak için, elektrik şebekesinde kullanılan her yakıt türü için üç sera gazı (GHG) göz önünde bulundurulur: karbondioksit (CO2), metan (CH4) ve azot oksit (N2O). Çünkü, güneş enerjisi santrallerinden sıfır emisyon kullanarak hesaplarsak, teorik olarak elde edilen transformatör minimum kitleye ve maksimum kayba sahip olacaktır. Metan ve azot oksitin emisyonları, küresel ısınma potansiyel faktörleriyle çarpılarak CO2 eşdeğer emisyonlara dönüştürülür (I):

Burada ei, (tCO2/MWh) biriminde emisyon faktörüdür, eCO2,i, eCH4,i ve eN2O,i ise incelemeye alınan yakıt türü (i) için karbondioksit, metan ve azot oksit emisyon faktörlerini (t/GJ) biriminde gösterir. Faktör 0,0036, GJ'yi MWh'ye dönüştürmek için kullanılır. Yakıt i için, ni, yakıt i'nin iletim sistemindeki dönüşüm verimini (yüzde %) gösterir ve λi, yakıt i'nin iletim sistemindeki güç kaybı yüzdesini temsil eder. Bu makalede, her yakıt türü için λi = 8% değerleri kullanılmıştır.

Macar elektrik şebekesinin enerji yapısı verileri kullanılarak, A*=425 kgCO2/kW ve B*=66,5 kgCO2/kW değerleri hesaplandı.

4 Transformatör Modeli

Güç transformatörünün modellemesi, basitleştirilmiş iki sarım aktif parçasını (çekirdek ve sarımları) kullanır. Bu yaklaşım, aktif parçanın boyutlarının transformatörün genel boyutunu belirlediği için ön tasarım optimizasyon aşamalarında yaygın olarak kullanılır. Transformatörün geometrik ve elektriksel özellikler, ana tasarım parametreleri kullanılarak modellenir. Bu varsayımlar, endüstride yaygın kabul görerek, bakır ve çekirdek kayıplarının tahmininde yeterli doğruluk sağlarken, çeşitli olası çekirdek ve sarım yapılandırmalarını önemli ölçüde basitleştirir.

Ön tasarım transformatör modeli, ana aktif bileşenlerin dış sınırlarını açıkça tanımlar, bu da erken aşamadaki maliyet hesaplamaları için yeterlidir. Bu ana tasarım parametrelerini anlamak, mühendislerin işini hızlandırır ve standart uygulamalar kullanılarak detaylı tasarım parametreleri kolayca belirlenebilir (Şekil 2). Avrupa ve Amerika'daki transformatör üreticileri, uygulamalarda meta sezgisel tabanlı optimizasyon yöntemlerini kullanmaktadır.

5 Meta Sezgisel Arama

Transformatör modeli, ön tasarım optimizasyon problemi matematik modelini çözmek için meta sezgisel algoritmalarla çözülen geometrik programlama kullanır. Geometrik programlama çözücülerinin üstünlüğünü iki faktör belirler. İlk olarak, modern iç nokta tabanlı GP çözücüler hızlı ve sağlamdır. İkinci olarak, geometrik programlamanın matematiksel modelleme kuralları, elde edilen çözümün global optimum olduğunu garanti eder. Eşitlik ve eşitsizlik kısıtlamaları, monomials (10) ve posynomials (11) adı verilen özel matematik formüller kullanılarak ifade edilmelidir.

Burada ck>0, α parametreleri gerçek sayılardır ve x değişkenlerinin değerleri pozitif olmalıdır. Kabuk tipi güç transformatörlerinin maliyet optimizasyon problemi, özel bir geometrik yapı formunda ifade edilebilir. Ancak, bu matematiksel optimizasyon yöntemi, çekirdek tipi güç transformatörlerine uygulanamaz çünkü çekirdek tipi güç transformatörleri kısa devre impedansı için sıkı gereksinimlere sahiptir. Bu nedenle, GP yöntemi ile dal-sınır yöntemi birleştirilerek, hızlı ve doğru bir çözüm yöntemi elde edildi.

6 Sonuçlar ve Tartışma

A. Test Transformatörü Teknik Özellikleri

16 MVA güç transformatörü üzerinde optimizasyon testleri yapıldı. Gerilim oranı 120kV/20kV idi. İlk durumda optimizasyon hedefi Toplam Sahiplik Maliyeti (TCO) ve minimum Karbon Ayakizi (CF) idi. Ağ frekansı 50Hz idi ve gerekli kısa devre impedansı %8.5 olarak belirlendi. Parametreler standartlara uygun olarak seçildi. Transformatör soğutma yöntemi ONAN olarak, çevresel sıcaklık ise 40°C olarak belirlendi. Bu nedenle, ana bobin için izin verilen bobin akım yoğunluğu sınırı 3A/mm² olarak, tap değiştirici bobin için ise 3.5A/mm² olarak ayarlandı.

Düşük gerilimli (birincil) bobin CTC (Sürekli Ters Çevrilmiş Kablo) ile spiral bobin olarak modelleştirildi, yüksek gerilimli (ikincil) bobin ise çift iletkenli disk bobin olarak modelleştirildi. Çekirdek malzemesi doyuma ve ağ aşırı gerilimine dikkat edilerek, maksimum manyetik akış yoğunluğu 1.7T'ye sınırlandırıldı. Minimum yalıtım mesafeleri deneyim kurallarına dayanarak seçildi. Elektrik çeliği maliyeti 3.5€/kg, bobin malzemesi maliyeti 8€/kg olarak belirlendi. Elektrik çeliği üretimi için karbon ayakizi maliyeti 1.8kgCO2/kg, bakır için ise 6.5kgCO2/kg idi.

Optimizasyon sonuçları Tablo 2'de özetlenmiştir. Sonuçlardan, CF optimizasyonu altında optimal dönüştürücü veriminin TCO analizinden sonra elde edilen verimden düşük olduğu görülmektedir. Dönüştürücünün voltajı sarımın demir- bakır oranı ile ilgilidir ve her iki durumda da değerler neredeyse aynıdır. Her iki durumda da çekirdek kayıpları nispeten küçüktür ve önemli bir fark yoktur. Güneş enerji santrallerinin düşük LLF'si nedeniyle, çekirdek kayıp maliyetleri yük kayıp maliyetlerine göre nispeten yüksektir. Ana fark bakır kayıplarındadır, bu kayıplar TCO durumundan çok daha küçüktür. Non-ferro ve ferro metallerin eritme fiyat oranının çekirdek ve bakır malzemelerin fiyat oranından yüksek olması ve uygulanan malzemelerin CF'nin elektrik kayıplarının CF'sinden nispeten yüksek olması nedeniyle, optimizasyon algoritması daha az bakır içeren tasarımları benimseyerek dönüştürücünün CF'sini azaltmaya eğilimlidir. Elektrik fiyatlarının CF'si ile bakır/demir eritme arasındaki belirgin fark nedeniyle, algoritma TCO tabanlı hesaplamalara kıyasla daha küçük, daha az verimli bir tasarımı tercih etmektedir.

7 Sonuç

Şu anda, güç dönüştürücülerinin karbon ayak izini belirlemek için hazır, yaygın kabul gören bir yöntemi bulunmamaktadır. Ekonomik dönemden sonra, literatürde karbon ayak izi analizleri keyfi olarak seçilen dönüştürücü çiftleri üzerinde yapılmıştır. Ancak, büyük güç dönüştürücüleri farklı ekonomik senaryolar için özel olarak üretilmektedir. Optimizasyonlu tasarımları karşılaştırmak için pratik bir örnek üzerinden iki optimizasyon tasarımı gerçekleştirilmiştir. İlk durumda, TCO optimizasyonu gerçekleştirildi; ikinci durumda ise dönüştürücünün karbon ayak izi en aza indirildi. Sonuçlar, karbon ayak izi analizi tradisyonel TCO yöntemlerine kıyasla daha düşük verimlilikte dönüştürücüler verebileceğini göstermektedir. Bu, büyük motorların üretim sırasında ağdaki kayıplarına kıyasla çevresel maliyetinin daha yüksek olmasından kaynaklanabilir. Daha fazla araştırma, üretim süresi, bakım, yeni biyobozunur yalıtım yağlarının kullanımı veya dönüştürücü geri dönüşümünün çevresel etkilerini değerlendirebilir.