Utvärdering av lastprognosverktyg för energioptimerad fjärrvärmeleverans från Smurfit Kappas pappersbruk i Piteå

Sammanfattning: Smurfit Kappa äger Europas största kraftlinerbruk i Piteå. I dagsläget säljer Smurfit Kappa fjärrvärme till PiteEnergi med en maximal kapacitet av cirka 95 MW, där PiteEnergi sedan distribuerar ut fjärrvärmen till sina abonnenter i Piteå. Smurfit Kappa kan tillgodose mer än 90 % av Piteås årliga fjärrvärmebehov, vilket i sin tur sker till cirka 90 % genom spillvärme och 10 % genom att kondensera ånga direkt från pannorna i en spetsvärmeväxlare.Den levererade fjärrvärmeeffekten kan regleras både via framledningstemperaturen på fjärrvärme-vattnet och via volymflödet. Värmebehovet beror främst på utomhustemperaturen, men även sociala faktorer påverkar, såsom att mer tappvarmvatten används när folk duschar på morgonen. Fram-ledningstemperaturen på fjärrvärmevattnet styrs i dagsläget av utomhustemperaturen. Temperatur-ändringen når abonnenterna med en tidsfördröjning som beror på deras avstånd till fjärrvärmeverket och vattnets hastighet. Abonnenterna tillgodoser sitt värmebehov genom att reglera volymflödet i sina abonnentcentraler. Vid en hastig stegring av värmebehovet finns det risk för att det efterfrågade volymflödet tillfälligt överskrider pumpkapaciteten. För att förhindra detta har pumpningen historiskt skett med en säkerhetsmarginal, till kostnad av en högre framledningstemperatur och därigenom högre distributionsförluster. Genom att implementera ett lastprognosverktyg som prognostiserar fjärrvärmebehovet kan framledningstemperaturen variera i symbios med värme-behovet under de tillfällen pumpkapaciteten är nära sin maximala begränsning.I denna rapport utvärderas energimässiga och ekonomiska besparingsmöjligheter genom implementering av ett lastprognosverktyg för fjärrvärmeproduktion vid Smurfit Kappas kraftliner-bruk i Piteå. Genom att kombinera mätvärden på timbasis från Smurfit Kappa tillsammans med gränsvärden för maximal pumpning och lägsta framledningstemperatur estimeras energiflödens förhållande till relevanta fjärrvärmevariabler, såsom framledningstemperatur och volymflöde, genom att kombinera termodynamik med regressionsanalys.Resultatet visar att lastprognosverktyget kan bidra till att ersätta drygt 40 % av spetsvärmen med spillvärme. Ofta finns mer spillvärme tillgänglig än den som utnyttjas, men med en alltför låg temperatur. Genom att sänka framledningstemperaturen kan då en större andel spillvärme utnyttjas, vilket resulterar i att mindre biobränsle behöver tillföras. Utöver detta kan distributionsförlusterna minskas med knappt 1 %, genom att framledningstemperaturens i snitt sänks med cirka 4°C. Fjärrvärmenätets tillskott av fossilt bränsle används idag främst som reservkraft och inte vid spetslast, vilket inte går att effektivisera med ett lastprognosverktyg.Implementeringen av lastprognosverktyget har en återbetalningstid på ca 2 år och bidrar sannolikt även med indirekta ekonomiska besparingar genom att exempelvis fungera som ett beslutsunderlag.