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Simmini, Francesco (2014) Energy Efficient Control and Fault Detection for HVAC Systems. [Ph.D. thesis]

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Abstract (english)

The interest in HVAC (Heating, Ventilation and Air-Conditioning) technology
has rapidly increased in the last years. HVAC systems have become important in the design of medium-large buildings in order to ensure thermal comfort in the environments with respect to the temperature and humidity of the air. Control, optimisation and maintenance procedures are fundamental in HVAC systems in order to guarantee people comfort and energy efficient solutions in their management.
Two different topics are covered in this thesis.

Energy Efficient Control of Ice Thermal Energy Storage Systems

HVAC plants have recently begun to be matched with thermal energy storage systems. If properly designed, installed, and maintained, these systems can be used to store energy when its cost is low and exploiting it when the price increases. In particular, in HVAC cooling systems, a common thermal storage medium is ice. From a control and optimisation point of view, a cooling plant with ice storage proves to be a complex system. Standard control strategies seem not to be able to achieve the right trade-off between energy efficiency and demand satisfaction.
In this thesis, in order to design efficient control strategies for storage systems, a HVAC model with ice storage is developed in a simulation environment. The thermal behaviour of the HVAC system is derived from the mass and energy conservation equations; in particular the ice storage is considered a hybrid system, thus taking into consideration both sensible and latent heat. Three standard control methods are compared with a non-linear predictive control strategy. The simulations results show that the implemented non-linear predictive control strategy provides the best control for the efficient energy management of ice storage systems.

Fault Detection in HVAC Systems

Operating problems associated with degraded equipment, poor maintenance, and improperly implemented controls, plague many HVAC systems. Fault detection methods can therefore play a key role in monitoring complex HVAC plants, detecting anomalous behaviours in such a way as to keep the systems in their best operational conditions with minimum costs.
In this thesis, fault detection and diagnosis methods on variable air volume (VAV) systems are first designed. To this aim, a VAV system model with two zones is developed; the control of system is obtained with a direct feedback linearisation technique. Supervised classification methods are used to detect and diagnose the simulated faults in the model. The simulations results show the good performances of the classification in the detection and diagnosis of the most common faults in VAV systems.
Detection methods are then developed for the most relevant faults affecting chillers. To this aim, data collected in the research project 1043-RP promoted by ASHRAE (American Society of Heating, Refrigerating and Air Conditioning Engineers) are used. In this project experimental studies were conducted on a centrifugal water-cooled chiller in order to collect data in both normal and faulty situations. The developed technique is based on one-class classification methods with a novelty detection approach, where only normal data are used to characterize the correct system behaviour. The classification results confirm the effectiveness of the proposed method for the detection of the most common faults in chillers.

Abstract (italian)

Negli ultimi anni l’interesse per la tecnologia HVAC (Heating, Ventilation and
Air-Conditioning) è rapidamente cresciuto. I sistemi HVAC sono diventati importanti nella progettazione di edifici medio-grandi al fine di assicurare comfort termico negli ambienti rispetto alla temperatura e umidità dell’aria. Procedure di controllo, ottimizzazione e manutenzione sono fondamentali nei sistemi HVAC al fine di garantire il comfort delle persone e soluzioni energeticamente efficienti nella loro gestione.
In questa tesi vengono trattati due diversi argomenti.

Controllo Energeticamente Efficiente di Sistemi ad Accumulo di Energia Termica a Ghiaccio

Recentemente si è cominciato ad abbinare impianti HVAC con sistemi ad
accumulo di energia termica. Se adeguatamente progettati, installati e mantenuti, questi sistemi possono essere usati per accumulare energia quando il suo costo è basso e sfruttandola quando il prezzo aumenta. In particolare, nei sistemi HVAC per raffreddamento, un mezzo diffuso per accumulo termico è il ghiaccio. Da un punto di vista di controllo e ottimizzazione, un impianto per raffreddamento con accumulo a ghiaccio si dimostra essere un sistema complesso. Strategie di controllo standard non sembrano essere capaci di ottenere il giusto compromesso tra efficienza energetica e soddisfacimento della domanda.
In questa tesi, al fine di progettare strategie di controllo efficiente per sistemi con accumulo, si sviluppa in un ambiente di simulazione un modello
HVAC con accumulo a ghiaccio. Il comportamento termico del sistema HVAC viene derivato dalle equazioni di conservazione di massa e energia; in particolare l’accumulo a ghiaccio viene considerato un sistema ibrido, tenendo così in considerazione sia il calore sensibile sia quello latente. Tre metodi di controllo standard vengono confrontati con una strategia di controllo predittivo non-lineare. I risultati delle simulazioni mostrano che la strategia di controllo predittivo non-lineare implementata fornisce il migliore controllo per una gestione energeticamente efficiente di sistemi con accumulo a ghiaccio.

Rilevamento Guasti in Sistemi HVAC

Problemi di funzionamento associati ad apparati degradati, scarsa manutenzione, e controlli erroneamente implementati, affliggono molti sistemi HVAC. Metodi di rilevamento guasti possono dunque giocare un ruolo chiave nel monitorare impianti HVAC complessi, rilevando comportamenti anomali in modo da mantenere i sistemi nelle loro migliori condizioni operative a costo minimo.
In questa tesi vengono dapprima progettati metodi di rilevamento e diagnosi guasti su sistemi a tutta aria a portata variabile (VAV-Variable Air Volume). A questo scopo, viene sviluppato un modello di un sistema VAV con due zone; il controllo del sistema viene ottenuto con una tecnica di direct feedback linearisation. Metodi di classificazione supervisionati vengono usati per rilevare e diagnosticare i guasti simulati nel modello. I risultati delle simulazioni mostrano le buone performance della classificazione nel rilevamento e diagnosi dei guasti più diffusi nei sistemi VAV.
Vengono successivamente sviluppati metodi di rilevamento per i guasti più
rilevanti che affliggono i refrigeratori di liquido (chiller). A questo scopo, vengono utilizzati i dati raccolti nel progetto di ricerca 1043-RP promosso da ASHRAE (American Society of Heating, Refrigerating and Air Conditioning Engineers). In questo progetto sono stati condotti studi sperimentali su un chiller centrifugo raffreddato ad acqua al fine di raccogliere dati sia in situazioni normali sia in situazioni in presenza di guasto. La tecnica sviluppata si basa su metodi di classificazione a una classe con un approccio di novelty detection, dove solamente dati normali vengono utilizzati per caratterizzare il comportamento corretto del sistema. I risultati di classificazione confermano l’efficacia del metodo proposto per il rilevamento dei guasti più diffusi nei chiller.

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EPrint type:Ph.D. thesis
Tutor:Beghi, Alessandro
Ph.D. course:Ciclo 26 > Scuole 26 > INGEGNERIA DELL'INFORMAZIONE > SCIENZA E TECNOLOGIA DELL'INFORMAZIONE
Data di deposito della tesi:29 July 2014
Anno di Pubblicazione:29 July 2014
Key Words:HVAC, predictive control, thermal energy storage, fault detection, classification, VAV systems, chiller, controllo predittivo, accumulo di energia termica, rilevamento guasti, classificazione, sistemi VAV, refrigeratore di liquido
Settori scientifico-disciplinari MIUR:Area 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione > ING-INF/04 Automatica
Struttura di riferimento:Dipartimenti > Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione
Codice ID:7006
Depositato il:28 Jul 2015 10:25
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