Artificial intelligence‐based multi‐objective optimization of a liquid air energy storage system integrated with gas turbine plants for peak shaving

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作者
Ali Ghaseminejad,Ebrahim Hajidavalloo,Aziz Azimi
出处
期刊:International Journal of Energy Research [Wiley]
卷期号:46 (15): 21397-21417 被引量:3
标识
DOI:10.1002/er.8081
摘要

In this article, the integration and optimization plan of the liquid air energy storage (LAES) system with the gas turbine cycle has been proposed and analyzed. In addition to cooling the inlet to the liquefaction cycle compressors, during the discharge, the hot gases of the gas turbine exhaust are used to heat the inlet air to the turbine complex (in the LAES cycle). The optimization results show that the round trip's efficiency of the LAES system can increase up to 83%. Also, when discharging the LAES system and generating electricity, the cooling energy of the liquid air is used to cool the air entering the gas turbines. Based on the technical and economic results, the optimal capacity of the liquid air storage system is calculated to be about 11 MW. Considering the electrical energy output from the cooling of the gas turbine air, the Recovery Factor in this project will increase up to 1.73.
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