Multi-criteria optimization of heat recovery unit in terms of the climatic factor

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The use of heat pumps in exhaust air heat recovery systems is an effective energy-saving technology. Due to the increase in the number of refrigerants with different characteristics, a problem arises with making a decision on the use of a specific substance, taking into account the climatic features of a particular region. Multicriteria optimization methods adapted to solving this problem can be used taking into account the specified preferences for energy, environmental and economic factors. The TOPSIS method is used in this paper as one of the subtypes of the MADM multicriteria optimization method, which is adapted to solve the problem. The essence of the method is to find a Pareto-optimal alternative solution that is closest to the «ideal positive». The parameters of the heat pump unit are calculated in the EES program. The TOPSIS multicriteria optimization method is implemented as a computational procedure in the Excel environment. The working fluids R410A, R407C, R290, R134a and R1234yf are considered as alternatives. The climatic zones of the Russian Federation are represented by the cities of Saint Petersburg, Petrozavodsk, Sochi, Omsk, Krasnodar and Anadyr. The optimal alternative is selected taking into account the preferences specified by the weighting factors. The results of multi-criteria optimization are presented as a function of the climatic factor of the HSDD, which allows them to be used for any locality. According to the optimization results, it is revealed that with an equal assessment of the significance for six cities of the Russian Federation, the refrigerant R1234yf has a rating higher than the others by 21 %–23 %. Optimization based on energy efficiency revealed significant advantages in refrigerants R410A and R134a with a difference of 2 %–11 %. For regions with a cold climate, it is more economical to use refrigerant R1234yf, while for regions with a moderate climate, the best option is R134a.

About the authors

Veronika A. Nikitina

ITMO University

Author for correspondence.
Email: vanikitina@itmo.ru
ORCID iD: 0009-0002-9721-797X
SPIN-code: 2116-2812
Scopus Author ID: 57257097600

Graduate Student, Assistant of the «Energy Efficient Engineering Systems»

Russian Federation, Saint Petersburg

Aleksander B. Sulin

ITMO University

Email: absulin@itmo.ru
ORCID iD: 0000-0002-4580-6070
SPIN-code: 5540-5765
Scopus Author ID: 6507491881
ResearcherId: W-4842-2017

Doctor of Technical Sciences, Professor of the «Energy Efficient Engineering Systems»

Russian Federation, Saint Petersburg

Sergey S. Muraveinikov

ITMO University

Email: ssmuraveinikov@itmo.ru
ORCID iD: 0000-0001-7295-5904
SPIN-code: 5034-9521
Scopus Author ID: 57210976736

Candidate of Technical Sciences, Associate Professor of the «Energy Efficient Engineering Systems»

Russian Federation, Saint Petersburg

Denis O. Dmitriev

ITMO University

Email: denisdmitriev2012@gmail.com

Graduate Student of the «Energy Efficient Engineering Systems»

Russian Federation, Saint Petersburg

References

  1. Pérez-Lombard L., Ortiz J., Pout C. A review on buildings energy consumption information. Energy and Buildings. 2008. Vol. 40 (3). P. 394–398. doi: 10.1016/j.enbuild.2007.03.007. (In Engl.).
  2. Butler D. Architects of a low-energy future. Nature. 2008. Vol. 452 (3). P. 520–523. doi: 10.1038/452520a. (In Engl.).
  3. Saidur R. Energy consumption, energy savings, and emission analysis in Malaysian office buildings. Energy Policy. 2009. Vol. 37 (10). P. 4104–4113. (In Engl.).
  4. Spyropoulos G. N., Balaras C. A. Energy consumption and the potential of energy savings in Hellenic office buildings used as bank branches — a case study. Energy and Buildings. 2011. Vol. 43 (4). P. 770–778. doi: 10.1016/j.enbuild.2010.12.015. (In Engl.).
  5. Norris M., Shiels P. Regular national report on housing developments in European countries — synthesis report. Dublin: The Housing Unit, 2004. (In Engl.).
  6. Roberts S. Altering existing buildings in the UK. Energy Policy. 2008. Vol. 36 (12). P. 4482–4486. doi: 10.1016/j.enpol.2008.09.023. (In Engl.).
  7. Energy Efficiency Directive (2012/27/EU). URL: http://ec.europa.eu/energy/en/topics/energy-efficiency/energy-efficiency-directive. (accessed: 12.04.2024). (In Engl.).
  8. Samarin O. D. Energeticheskiy balans grazhdanskikh zdaniy i vozmozhnyye napravleniya energosberezheniya [Energy balance of civil buildings and possible directions of energy saving]. Zhilishchnoye stroitel′stvo. Housing Construction. 2012. No. 8. P. 2–4. EDN: PEZFXR. (In Russ.).
  9. Kokorin O. Ya. Sovremennyye sistemy konditsionirovaniya [Modern air conditioning systems]. Moscow, 2003. 272 p. (In Russ.).
  10. Naumov A. L., Serov S. F., Budza A. O. Kvartirnyye utilizatory teploty vytyazhnogo vozdukha [Apartment exhaust air heat recovery units]. ABOK. 2012. No. 1. URL: abok.ru/for_spec/articles.php?nid=5155 (accessed: 28.11.2024). (In Russ.).
  11. Brodach M. M., Shilkin N. V. Maloetazhnyye mnogokvartirnyye zhilyye zdaniya kak novaya sreda obitaniya [Low-rise multi-apartment residential buildings as a new living environment]. Energosberezheniye. Energy Saving. 2020. No. 5. P. 4–6. EDN: TPHXQT. (In Russ.).
  12. Muraveinikov S. S., Sulin A., Baranov I., Nikitin A. Average annual efficiency evaluation in the design of life support systems. AIP Conference Proceedings. 2019. Vol. 2141 (1). 030019. doi: 10.1063/1.5122069. (In Engl.).
  13. Tsvetkov O. B., Laptev Yu., Nikitin A. [et al.]. Energy and environment options of working fluid alternative for different refrigeration configurations. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2020. Vol. 826 (1). 012017. doi: 10.1088/1757-899X/826/1/012017. (In Engl.).
  14. Handayani T., Harvey A., Dalton R. [et al.]. Selection of the Optimum Working Fluids in Organic Rankine Cycles Using TOPSIS. Chemical Engineering Transaction. 2012. Vol. 29. P. 139–144. doi: 10.3303/CET1229024. (In Engl.).
  15. Deymi-Dashtebayaz M., Sulin A. B., Ryabova T., Sankina Yu. Energy, exergoeconomic and environmental optimization of a cascade refrigeration system using different low GWP refrigerants. Journal of Environmental Chemical Engineering. 2021. Vol. 9. 106473. doi: 10.1016/j.jece.2021.106473. (In Engl.).
  16. Hwang C. L., Yoon K. Methods for multiple attribute decision making. Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems. 1981. P. 58–191. doi: 10.1007/978-3-642-48318-9_3. (In Engl.).
  17. Hwang C. L., Lai Y. J., Liu T. Y. A new approach for multiple objective decision making. Computers & Operations Research. 1993. Vol. 20, no. 8. P. 889–899. doi: 10.1016/0305-0548(93)90109-V. (In Engl.).
  18. Yoon K. P., Hwang C. L. Multiple attribute decision making: an introduction. Thousand Oaks, CA: Sage, 1995. 73 p. ISBN 0-8039-5486-7. (In Engl.).
  19. Tzeng G. H., Huang J. J. Multiple attribute decision making: methods and applications. CRC Press, 2011. 352 p. doi: 10.1201/b11032. (In Engl.).
  20. Xu J., Tao Z. Rough multiple objective decision making. CRC Press, 2011. 446 p. doi: 10.1201/b11061. (In Engl.).
  21. Linkov I., Moberg E. Multi-criteria decision analysis: environmental applications and case studies. CRC Press, 2012. 204 p. doi: 10.1201/b11471. (In Engl.).
  22. Gore C., Murray K., Richardson B. Strategic decision-making. USA: Cassell Press, 1992. 242 p. (In Engl.).
  23. Nasouri M., Nabi R., Amiri M. [et al.]. Performance-based Pareto optimization and multi-attribute decision making of an actual indirect-expansion solar-assisted heat pump system. Journal of Building Engineering. 2021. Vol. 42 (5). 103053. doi: 10.1016/j.jobe.2021.103053. (In Engl.).
  24. Nagar D., Ramu P., Deb K. Visualization and analysis of Pareto-optimal fronts using interpretable self-organizing map (iSOM). Swarm and Evolutionary Computation. 2023. Vol. 76 (4). 101202. doi: 10.1016/j.swevo.2022.101202. (In Engl.).
  25. Nikitina V. A., Sulin A. B., Muraveynikov S. S., Nikitin A. A., Makatov K. Energomodelirovaniye i eksperimental′naya verifikatsiya rezhimov raboty teplovogo nasosa pri utilizatsii teploty vytyazhnogo vozdukha. Chast′ 1. Skhemnyye resheniya i raschetnaya model′ [Energy modeling and experimental validation of heat pump operating modes in exhaust air heat recovery. Part 1. Design and analysis model]. Vestnik Mezhdunarodnoy akademii kholoda. Journal of International Academy of Refrigeration. 2023. No. 4 (89). P. 3–10. doi: 10.17586/1606-4313-2023-22-4-3-10. EDN: GMEVFC. (In Russ.).
  26. Nikitina V. A., Sulin A. B., Muraveynikov S. S., Nikitin A. A., Makatov K. Energomodelirovaniye i eksperimental′naya verifikatsiya rezhimov raboty teplovogo nasosa pri utilizatsii teploty vytyazhnogo vozdukha. Chast′ 2. Energeticheskiye, ekonomicheskiye i ekologicheskiye pokazateli [Energy modeling and experimental validation of heat pump operating modes in exhaust air heat recovery. Part 2. Energy, economic and environmental indicators]. Vestnik Mezhdunarodnoy akademii kholoda. Journal of International Academy of Refrigeration. 2024. No. 1 (90). P. 43–49. doi: 10.17586/1606-4313-2024-23-1-43-49. EDN: OJAWOM. (In Russ.).
  27. Livchak V. I. Graduso-sutki otopitel′nogo perioda kak instrument sravneniya urovnya energoeffektivnosti zdaniy v Rossii i v drugikh stranakh [Degree-days of the heating period as a tool for comparing the level of energy efficiency of buildings in Russia and in other countries]. Energosberezheniye. Energy Saving. 2015. No. 6. P. 20–25. (In Russ.).
  28. Raschet GSOP onlayn [Calculation of GSOP online]. URL: https://lsk-lskos.ru/gsop (accessed: 11.12.2024). (In Russ.).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».