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Im Projekt Coolplan‐ AIR geht es um die Fortentwicklung und Feld‐ Validierung eines Berechnungs‐ und Auslegungstools zur energieeffizienten Kühlung von Gebäuden mit luftgestützten Systemen. Neben dem Aufbau und der Weiterentwicklung von Simulationsmodellen erfolgen Vermessungen der Gesamtsysteme anhand von Praxisanlagen im Feld. Eine der betrachteten Anlagen arbeitet mit indirekter Verdunstung. Diese Veröffentlichung zeigt den Entwicklungsprozess und den Aufbau des Simulationsmodells zur Verdunstungskühlung in der Simulationsumgebung Matlab‐ Simulink mit der CARNOT‐ Toolbox. Das besondere Augenmerk liegt dabei auf dem physikalischen Modell des Wärmeübertragers, in dem die Verdunstung implementiert ist. Dem neuen Modellansatz liegt die Annahme einer aus der Enthalpie‐ Betrachtung hergeleiteten effektiven Wärmekapazität zugrunde. Des Weiteren wird der Befeuchtungsgrad als konstant angesehen und eine standardisierte Zunahme der Wärmeübertragung des feuchten gegenüber dem trockenen Wärmeübertrager angenommen. Die Validierung des Modells erfolgte anhand von Literaturdaten. Für den trockenen Wärmetauscher ist der maximale absolute Fehler der berechneten Austrittstemperatur (Zuluft) kleiner als ±0.1 K und für den nassen Wärmetauscher (Kühlfall) unter der Annahme eines konstanten Verdunstungsgrades kleiner als ±0.4 K.
Using optimization to design a renewable energy system has become a computationally demanding task as the high temporal fluctuations of demand and supply arise within the considered time series. The aggregation of typical operation periods has become a popular method to reduce effort. These operation periods are modelled independently and cannot interact in most cases. Consequently, seasonal storage is not reproducible. This inability can lead to a significant error, especially for energy systems with a high share of fluctuating renewable energy. The previous paper, “Time series aggregation for energy system design: Modeling seasonal storage”, has developed a seasonal storage model to address this issue. Simultaneously, the paper “Optimal design of multi-energy systems with seasonal storage” has developed a different approach. This paper aims to review these models and extend the first model. The extension is a mathematical reformulation to decrease the number of variables and constraints. Furthermore, it aims to reduce the calculation time while achieving the same results.