Resumen de Automatic Fault Detection in domestic heat pumps
- español
En el contexto actual de emergencia climática, los gobiernos alrededor del mundo están tomando acciones para reducir las emisiones de gases de efecto invernadero (GHG), que son los mayores agentes del cambio climático. La Unión Europea ha fijado el objetivo de disminuir las emisiones un 55% para 2030 y convertirse en neutral climáticamente para 2050. De entre los sectores que más energía consume, la edificación representa un 32% de la energía consumida mundialmente. En las viviendas domesticas de la Unión Europea, la calefacción y el agua caliente sanitaria representan más de un 75% del uso final de la energía. Para el calentamiento de agua e interiores, la principal fuente de energía proviene de combustibles fósiles.
Las bombas de calor pueden producir agua caliente, calefacción y refrigeración con gran eficiencia y, usando fuentes renovables de energía eléctrica, produciendo pocas emisiones de GHG. En este contexto, las bombas de calor han sido seleccionadas como la principal opción para producir calor, frío y ventilación a edificios para alcanzar emisiones cero en 2050. Para ello, el número de unidades instaladas en todo el mundo aumentará de los actuales 180 millones a 600 millones para 2030.
Pese a su gran eficiencia, diferentes estudios han abordado el estado de salud de bombas de calor en campo, hallando que la mitad de las unidades podrían estar trabajando al 80% de su eficiencia. Estas pérdidas de eficiencia podrían estar causadas por fallos que incrementan el consumo de energía mientras que el equipo aún puede cubrir la demanda y, por lo tanto, pueden pasar desapercibidas por largos periodos de tiempo. Los monitores de detección y diagnóstico de fallos (FDD) están orientados a la detección de pérdidas de eficiencia y diagnóstico de fallos. Pese a haber varias metodologías para soluciones FDD, han estado principalmente enfocadas al sector industrial y menos orientadas al sector doméstico.
El principal objetivo de esta tesis doctoral es el desarrollo de un monitor FDD para bombas de calor domésticas que pueda trabajar con compresores de velocidad variable y diagnosticar diferentes fallos. La primera parte de esta tesis se ha dedicado a la descripción de las causas y los efectos de los diferentes fallos que se pueden encontrar en sistemas de compresión de vapor. Se ha proporcionado una visión general de la incidencia de fallos en equipamiento en campo, seguido de un análisis del origen y las repercusiones de los fallos. Además, se ha hecho una revisión de los métodos para la emulación de fallos, diferenciando entre emulación en laboratorio y simulación con modelos virtuales, y comparando las técnicas de emulación.
La siguiente parte de la tesis está enfocada en el desarrollo y primera validación del monitor FDD. El monitor cuenta con varios módulos dedicados a diferentes procesos de la FDD. La detección de fallos se basa en la comparación entre las mediciones reales y los resultados de modelos que replican el comportamiento libre de fallos del equipamiento. A partir de una revisión de la literatura donde diferentes metodologías FDD fueron comparadas, la regresión polinómica fue seleccionada para generar los modelos libres de fallos. El diagnóstico está basado en conocimiento experto donde, conociendo las tendencias de diferentes medidas, el fallo puede ser determinado. Además, el monitor también cuenta con una nueva metodología para la detección de puntos en estado estacionario para filtrar los datos entrantes. El módulo Input Space divide el espacio operacional para clasificar los datos en grupos, donde cada uno de estos grupos puede tener un modelo libre de fallos. Para prevenir la detección de valores atípicos o ruido en la medida como falsas alarmas, un módulo adicional se asegura de que el fallo es persistente en el tiempo antes de dar alarma.
El monitor fue validado primero con datos de un modelo de una bomba de calor con velocidad variable. Pese a que los fallos no pudieron ser emulados directamente en el modelo, un nuevo método de parametrización de fallos fue desarrollado basándose en datos de la literatura y simulaciones. El monitor detectó fallos antes de alcanzar un 5% de degradación en el COP. También pudo diagnosticar los fallos de intercambiador de calor externo e interno obstruidos, fuga en la válvula del compresor, restricción de la línea liquida, carga insuficiente y sobrecarga.
La siguiente sección pone el foco en la metodología y los resultados de testear diferentes fallos en una bomba de calor con velocidad variable. Los experimentos se realizaron en condiciones de laboratorio con una bomba de calor de velocidad variable de 10 kW, agua-agua cargada con propano. Los fallos intercambiador externo obstruido, fuga en la válvula del compresor, restricción de línea líquida y sobrecarga fueron emulados para demandas de calor de 10 kW y 12 kW, y con diferentes intensidades de fallo. Los resultados muestran que el fallo de fuga en la válvula del compresor tuvo el efecto más grande en la bomba de calor, mientras que intercambiador externo obstruido tubo el más pequeño. Algunas diferencias se encontraron entre los resultados obtenidos con los experimentos y la literatura. Sin embargo, las diferentes arquitecturas de los equipos pueden explicar estas diferencias.
De este modo, el monitor FDD fue validado con los datos de los experimentos con fallos. Los datos reales tienen más ruido que los datos de la simulación de la primera validación, hecho que incrementa la incertidumbre de las predicciones de los modelos sin fallos. No obstante, el monitor pudo detectar fallos antes de que se alcanzara un 8% de degradación en el COP, sin que se presentase ninguna falsa alarma. La tabla de diagnóstico usada para el diagnóstico de fallos, tuvo que ser cambiada para adaptarse a los efectos diferentes de los fallos para esa bomba de calor en específico. Todos los fallos fueron correctamente diagnosticados, excepto intercambiador de calor externo obstruido, que fue detectado como un fallo, pero no se pudo discernir de los otros.
Esta tesis proporciona una nueva solución para reducir las pérdidas de energía en bombas de calor domésticas. Los experimentos con fallos incrementan el conocimiento sobre los efectos de los fallos en bombas de calor con velocidad variable, que es escaso. Se necesita hacer más trabajo para incrementar la flexibilidad del diagnóstico con diferentes tipologías de bomba de calor. Sin embargo, el monitor FDD tuvo un buen desempeño con los datos simulados y reales con diferentes condiciones.
- català
Amb l’actual emergència climàtica, els governs del món estan prenent accions per reduir les emissions de gasos d’efecte hivernacle (GHG), que contribueixen al canvi climàtic. L’edificació representa un 32% del total d’energia consumida mundialment, sent la producció d’aigua calent i calefacció el principal ús de l’energia en edificis domèstics. Les bombes de calor produeixen aigua calent, calefacció i refrigeració amb gran eficiència i, utilitzant fonts d’energia renovables, produint poques emissions de GHG. No obstant això, pot ser que en instal·lacions domèstiques estiguin treballant de forma ineficient o amb fallades. Els monitors de detecció i diagnòstic de fallades (FDD) estan orientats a la detecció d’ineficiències i diagnòstic de fallades. L’objectiu d’aquesta tesi doctoral és el desenvolupament d’un monitor FDD per a bombes de calor domèstiques que pugui treballar amb compressors de velocitat variable i diagnosticar diferents fallades. La primera part d’aquesta tesi s’ha dedicat a la revisió literària de la incidència, efectes i emulació i simulació de fallades. La següent part de la tesi tracta sobre el desenvolupament i primera validació del monitor FDD. El monitor compta amb diversos mòduls per incrementar la fiabilitat de la solució, utilitzant regressions polinomials per a la generació de models sense fallades i coneixement expert per al diagnòstic. La solució és validada amb dades de model, detectant fallades abans d’una pèrdua d’eficiència del 5% i diagnosticant diferents errors. Es van realitzar experiments amb fallades en una bomba de calor amb velocitat variable carregada amb propà. El procediment és descrit i els efectes dels errors quantificats. Després, aquestes dades es fan servir per validar el monitor. Malgrat necessitar modificacions per adaptar-lo a dades en temps real, el monitor va detectar fallades abans d’un 8% de degradació i va diagnosticar la majoria de fallades.
- English
In the current context of climate emergency, governments around the world are taking actions to reduce greenhouse gases emissions (GHG), which are the main agents of climate change. Buildings accounted for 32% of the total energy consumption worldwide, being water heating and space heating production the main use of energy in domestic buildings. Heat pumps could provide water heating and space heating and cooling with high efficiency and, coupled with renewable electric sources, with low GHG emissions. Despite their high efficiency, they could be working below their design efficiency in domestic installations or with undetected faults. Fault Detection and Diagnosis (FDD) monitors are focused on the detection of performance losses and the diagnosis of faults. The main objective of this doctoral thesis is the development of an FDD monitor for domestic heat pumps, which could work with variable speed compressors and diagnose different faults. The first part of this thesis is dedicated to the literature review of faults incidence, effects and its emulation or simulation. The next part is focused on the development and first validation of the FDD monitor. The monitor counts with several modules to increase the reliability of the solution. The monitor uses polynomial regressions for the generation of fault-free models and expert knowledge for the diagnosis. The solution is first validated with model data, achieving fault detection before a 5% of performance degradation and diagnosing several faults. Experimental faults test were performed in a variable-speed heat pump charged with propane. The procedure is described and the fault effects are quantified. Then, this data is used to validate again the monitor. Despite some modifications were required to adapt to real-time data, the monitor detected the faults before an 8% of degradation and diagnosing the majority of faults.
